1. 明确研究问题与目标
在使用AI之前，首先要清晰定义你的研究问题、假设和预期目标。AI是辅助工具，不能替代你的思考。
- 确定研究领域和具体问题
- 列出关键变量和假设
- 设定模型的输入输出
💡 提示：向AI提问时，问题越具体，得到的回答越有价值。
2. 利用AI进行文献调研
AI可以帮助你快速了解领域现状：
- 让AI总结某领域的研究进展
- 询问“有哪些关于XX主题的经典论文？”
- 要求AI解释复杂概念或理论
但请注意：最终需查阅原始文献进行验证。
3. 构建数学模型框架
你可以引导AI协助构建模型结构：
- “请为XX问题设计一个数学模型框架”
- “如何用回归模型分析XX与XX的关系？”
- “请给出XX问题的优化模型表达式”
AI可提供模型思路和公式建议，但需你判断其科学性。
4. 数据处理与分析建议
AI可提供数据处理方法建议：
- 数据清洗策略
- 特征工程方法
- 合适的统计检验或机器学习算法
你仍需使用专业软件（如Python、R、SPSS）实际操作。
5. 结果解释与论文撰写
AI在写作阶段尤为有用：
- 帮助组织论文结构（引言、方法、结果、讨论）
- 润色语言，提高表达清晰度
- 生成图表说明文字
- 检查逻辑连贯性
⚠️ 警告：AI生成内容需彻底审查，确保学术诚信，避免抄袭。
6. 常见AI工具推荐
以下工具可用于辅助论文建模：
- 通用AI助手：如通义千问、ChatGPT等，用于思路启发和文本生成
- 编程辅助：GitHub Copilot，帮助编写数据处理代码
- 文献管理：Connected Papers, Elicit，辅助文献综述
- 公式编辑：Mathpix，将手写公式转为LaTeX
结语
AI是强大的辅助工具，能显著提升论文建模效率。但核心的学术判断、创新思维和严谨态度仍需研究者自己把握。合理使用AI，让技术为学术研究赋能。