数学建模国赛倒计时 0 天 ——《AI工具使用（二）——AI工具使用详情模板》
文章目录
0、引言
📅 今天就是比赛日！ 如果你在比赛中使用了 AI 工具（大语言模型、代码辅助工具等），必须在支撑材料中提交一份
AI工具使用详情.pdf。这份模板直接复制修改即可。
一、AI 工具使用详情概览（必填）
工具清单（表 1）
| 工具名称 | 版本/型号 | 使用环节 | 用途说明 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | GPT-4 | Day 1 代码编写 | 调试 R 语言代码、生成可视化图表代码 |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | Day 2 模型理解 | 查询岭回归原理与参数解释 |
| - | - | Day 3 论文润色 | 中英文语言表达优化（无需写详情） |
📌 表 1 列出所使用的 AI 工具及其主要用途。语言润色类用途在声明中提及即可，不纳入详情说明。
二、典型交互示例（必填）
示例 1：代码调试（R 语言）
场景：Day 1 晚上，建立逐步回归模型时遇到报错。
用户提示词：
我在 R 中运行逐步回归代码：
step(lm(Ozone ~ ., data = df), direction = "both")，但报错“Error in step() : AIC is -inf”。请问这是什么原因？如何解决？
AI 回复要点：
该错误通常因为模型过拟合导致残差平方和为 0，AIC 计算失败。建议检查数据中是否存在完全共线性或样本量少于参数个数。可先运行
vif(lm_model)查看共线性，或减少自变量数量。
采纳与修改情况：
- ✅ 采纳 AI 的建议，先用
vif()检查，发现VIF值 > 10，改用岭回归。 - ❌ AI 建议直接删除变量，我未采纳，因为业务背景要求保留所有变量。
- ✏️ 修改：AI 生成的岭回归代码中
alpha = 1（LASSO），我手动修改为alpha = 0（岭回归）。
示例 2：模型理解（岭回归原理）
场景：Day 2 下午，需要理解岭回归的 λ 选择方法。
用户提示词：
请解释岭回归中 λ 的选择方法，并说明交叉验证是如何进行的。
AI 回复要点：
岭回归通过最小化
(y - Xβ)² + λΣβ²来压缩系数。λ 通常通过 K 折交叉验证选择：将训练集分成 K 份，轮流用 K-1 份训练、1 份验证，选择使验证集 MSE 最小的 λ。R 中用cv.glmnet()实现。
采纳与修改情况：
- ✅ 采纳 AI 对原理的解释，直接用于论文的背景介绍部分。
- ⚠️ 对“将训练集分成 K 份”这一表述进行了修正，改为“将原始数据分成 K 份”以更准确。
- ✅ 采用 AI 建议的
cv.glmnet()函数，代码运行成功。
示例 3：代码生成（可视化）
场景：Day 2 晚上，需要画岭迹图。
用户提示词：
请用 R 语言写一段代码，画出岭回归的岭迹图，横轴为 log(lambda)，纵轴为系数值。
AI 回复要点：
plot(ridge_model, xvar = "lambda", label = TRUE)
采纳与修改情况：
- ✅ 采纳代码，直接运行出图。
- ✏️ 修改：将图中的默认标签
label = FALSE改为label = TRUE，便于识别变量名。 - ✏️ 补充：在
plot()后加了main = "岭迹图"标题。
三、AI 输出审查与核验情况总览（必填）
总体核验说明（表 2）
| 环节 | 是否采纳 AI 输出 | 人工修改比例 | 核验结果 |
|---|---|---|---|
| 代码调试（逐步回归报错） | 部分采纳（共线性检查建议采纳，删除变量建议未采纳） | 约 30% 修改 | ✅ 核验通过，代码运行正常 |
| 岭回归原理理解 | 基本采纳 | 约 10% 修改（术语修正） | ✅ 核验通过，与教材一致 |
| 岭迹图代码生成 | 采纳框架，修改细节 | 约 20% 修改 | ✅ 核验通过，图形符合预期 |
| 语言润色（中英文） | 采纳部分句式 | 约 40% 修改 | ✅ 核验通过 |
四、AI 辅助生成内容的最终归属（必填）
分项说明
| 类型 | AI 参与情况 | 最终责任归属 |
|---|---|---|
| 建模思路与模型选择 | AI 未参与，全由团队讨论决定 | 参赛队 |
| 代码实现 | AI 辅助生成约 30%，团队完成 70%（主体部分由团队编写） | 参赛队 |
| 数据分析结果 | AI 未参与数据计算与解读，由团队完成 | 参赛队 |
| 论文正文撰写 | AI 辅助语言润色，内容由团队撰写 | 参赛队 |
| 图表制作 | AI 辅助生成代码框架，参数调整和美化由团队完成 | 参赛队 |
| 结论与建议 | AI 未参与，由团队独立完成 | 参赛队 |
五、完整文件模板（直接复制）
把下面内容复制到 Word 或 Markdown 中，填上你自己的内容，然后导出为 PDF，命名为 AI工具使用详情.pdf。
【PDF 内容开始】
AI 工具使用详情说明
参赛队号：____________
提交日期：2026 年 9 月 ___ 日
一、工具使用清单
| 工具名称 | 版本/型号 | 使用环节 | 用途说明 |
|---|---|---|---|
| [工具1] | [版本号] | [Day X, 环节] | [具体用途] |
| [工具2] | [版本号] | [Day X, 环节] | [具体用途] |
二、典型交互示例
示例 1：[填写场景名称]
场景描述：[何时、什么情况下使用]
用户提示词：
[复制你的提问内容]
AI 回复要点：
[总结 AI 回复的核心内容]
采纳与修改情况：
- ✅ 采纳部分：[具体内容]
- ❌ 未采纳部分：[具体内容及理由]
- ✏️ 修改部分：[具体修改内容]
示例 2：[填写场景名称]
（重复上述结构）
三、输出审查与核验总览
| 环节 | 是否采纳 | 人工修改比例 | 核验结果 |
|---|---|---|---|
| [环节1] | 部分/全部 | [X]% | ✅ 通过 |
| [环节2] | 部分/全部 | [X]% | ✅ 通过 |
四、核心工作归属声明
本参赛队确认：所有建模思路、模型选择、参数调整、结果分析与结论均由参赛队成员独立完成。AI 工具仅在代码辅助、语言润色和概念查询层面提供帮助，所有 AI 输出均经人工逐项审查与修改。本参赛队对最终提交的全部内容负全部责任。
队长签名：____________
日期：2026 年 9 月 ___ 日
【PDF 内容结束】
六、提交前最后检查清单（别漏项）
-
AI工具使用详情.pdf文件名正确（一字不差） - 表 1 填了工具名称、版本、环节、用途
- 至少写了 2 个典型交互示例（提示词 + AI 回复要点 + 修改情况）
- 表 2 填了审查与修改比例
- 最后一页有队长签名（手写或电子签均可，竞赛无强制要求但建议）
- 论文里的声明和支撑材料里的详情内容一致
七、一句话总结
AI 详情 = 诚实记录 + 人工审查证明。这张表填得越清楚，评委越相信你是自己在做模型。
今天进场前，在桌面上新建一个 AI工具使用详情.pdf 的模板文件，比赛过程中随时记录 AI 使用情况，避免最后一天手忙脚乱。
祝你比赛顺利，旗开得胜！ 💪🏆
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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