为什么“提问”对AI论文至关重要？
在人工智能领域，一个好的研究问题不仅能引导整个论文的方向，还能体现作者的批判性思维和创新能力。AI技术发展迅速，若问题陈旧或缺乏针对性，论文容易陷入重复或泛泛而谈。
如何提出有效的AI研究问题？
- 聚焦具体场景：避免“AI如何改变世界”这类宽泛问题，可细化为“大模型在医疗问诊中的幻觉问题如何缓解？”
- 结合最新文献：通过阅读顶会论文（如NeurIPS、ICML）发现研究空白，提出可验证的新假设。
- 具有可操作性：问题应能通过实验、数据或理论分析进行回答，而非纯哲学探讨。
- 体现原创思考：即使基于已有工作，也应加入自己的视角，如改进算法、提出新评估指标等。
常见误区与避坑建议
许多学生直接复制网络上的通用问题模板，导致内容雷同、查重率高，甚至被AIGC检测工具标记。建议：
- 避免使用AI生成的“标准问题”而不加修改；
- 用自己的语言重新组织问题逻辑；
- 结合个人研究背景或实际项目经验定制问题。
小贴士：提问后如何降低重复率？
即便问题构思原创，表述方式仍可能与其他文献雷同。可采用以下方法优化：
- 同义词替换与句式重组；
- 将问题转化为图表或流程图辅助说明；
- 使用专业AI降重工具（如小发猫）进行智能改写，保留核心语义。