消除学术论文中的 AI 味#

核心原则#

经验丰富的审稿人能一眼识别 AI 生成的文本。以下每一条都是会被标记的信号。逐条检查，全部消除。

检查清单#

1. 引用格式 & 真实性验证#

• 引用括号前 必须加空格： OpenVLA (Brohan et al., 2023) 而非 OpenVLA(Brohan et al., 2023)
• 多引用保持格式统一： (Brohan et al., 2022, 2023; Driess et al., 2023)
• 逐条在 Google Scholar 验证每一条引用。LLM 极易编造看似合理但不存在的文献，这是 学术不端红线，无例外

2. 加粗与斜体#

适当使用 bold / italic 标注关键论断和术语，节省读者注意力。每页几处即可，切忌整句加粗。

3. 去掉多余引号#

AI写作最爱用夸张引号做强调，一眼暴露：

• Bad: The challenge is rarely "predicting the next action correctly."
• Good: The challenge is rarely predicting the next action correctly.

引号仅用于直接引述或首次出现的专有术语。

4. 禁用破折号连接句子#

破折号（em-dash）连接从句 是 AI写作 标志性句式，改写为独立短句或逗号分隔：

• Bad: ...scales up the policy itself—through larger data, more unified action spaces, and stronger representations—including RT-1, RT-2, ...
• Good: ...scales up the policy through larger data, more unified action spaces, and stronger representations. Representative works include RT-1 and RT-2.

5. 避免反复列举#

反复罗列长串引用：在 Related Work 完整列一次即可，其他段落只引 2–3 个代表性工作。每段都堆 10+ 引用 = AI 味。

6. 图片格式#

• 避免 AI 生成的位图质感（nanobanana 风）
• 导出为 PDF 矢量格式，确保文字可选中复制
• 图表应看起来像 TikZ / draw.io / PPT 制作，而非 AI 绘图工具

7. 数学符号规范#

类型格式示例向量加粗$\mathbf{x}$, $\mathbf{a}$标量不加粗$t$, $\alpha$矩阵大写加粗$\mathbf{W}$, $\mathbf{A}$

向量标量不区分 = 不专业或粗糙生成。

7. 实验图 Caption#

• 图里面不要有大标题横幅（一眼nanobanana），只保留图下方的简洁描述性 caption（可以尽可能把细节描述详细些，只要文字本身避免AI味）
• 大号 "TITLE" banner 是 LLM 默认输出的典型特征

8. 幻觉引用——最危险的 AI 痕迹#

单独强调：这是所有 AI 痕迹中后果最严重的一条。

• 每一条引用都必须 手动 在 Google Scholar / 出版商网站核实
• LLM 会用真实作者名编造不存在的论文
• 一条幻觉引用 = 学术造假认定风险
• 不要信任任何你没有亲自验证的引用。一条都不行

速查表#

AI 信号修复Author(Year) 无空格加空格 Author (Year)引号做强调删引号破折号连接从句拆成短句每段堆 10+ 引用Related Work 列一次，其余引 2–3 个位图风格图表矢量 PDF，可编辑格式向量标量同样式向量加粗，标量不加粗图上大标题仅保留下方 caption未验证的引用立刻查 Google Scholar