1. 明确研究方向与选题

人工智能涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。建议选择具体且有研究价值的问题，如“基于Transformer的中文文本摘要优化”或“小样本学习在医疗图像识别中的应用”。

2. 文献综述与创新点提炼

广泛阅读近3-5年顶会（如NeurIPS、ICML、CVPR）和期刊论文，梳理研究现状，找出已有工作的不足，并明确你的论文创新点——是算法改进、应用场景拓展，还是实验验证更充分？

3. 论文结构建议

标准结构包括：摘要（Abstract）、引言（Introduction）、相关工作（Related Work）、方法（Methodology）、实验（Experiments）、结果分析（Results & Discussion）、结论（Conclusion）。确保逻辑清晰、图表规范。

4. 避免高重复率与AIGC检测

使用AI辅助写作时，需注意查重系统（如知网、维普）已支持AIGC内容识别。建议： - 避免直接复制模型生成内容； - 对AI生成段落进行深度改写、句式重组； - 结合个人实验数据与见解提升原创性； - 使用专业工具辅助降重。

5. 实用工具推荐

可借助智能降重工具（如小发猫降AIGC）对初稿进行优化，在保留原意基础上降低重复率和AI生成痕迹，同时确保学术表达准确流畅。