​​撰写高质量人工智能（AI）论文需遵循“选题-文献-方法-结果-讨论-投稿”逻辑，同时注重技术细节与学术规范。​​

选一个有潜力的AI论文选题是关键，需跟踪顶会（如NeurIPS、AAAI）前沿，聚焦未解决的问题，如新型模型结构、跨领域应用等。文献综述要全面分析同类研究，指出创新点，用EndNote等工具高效管理引用。方法部分是核心，需清晰描述数据、模型、算法及评价指标，公式与图表可辅助说明。例如，GNN模型需解释邻接矩阵构造与损失函数设计。结果分析要用数据对比基线方法，量化提升幅度，通过消融实验验证模块有效性。讨论部分应延伸研究意义，剖析泛化性、鲁棒性等局限性，提出未来工作，如轻量化部署。格式方面，遵循会议/期刊要求，标题简洁、摘要精要（<200字）、参考文献规范。注意代码与实验可复现，善用AI辅助写作工具（如DeepSeek大纲生成），但需人工修正语法逻辑，避免直接生成全文。最后严格查重，确保创新性。掌握此流程并突出实验对比与技术贡献，论文被录用的概率大幅提升。