专栏内定期发布相关思路和代码，开赛后恢复原价158.摘要随着大语言模型和人工智能技术的快速发展，AI辅助数学建模与论文写作已成为学术竞赛和科研工作中的重要趋势。本文系统探讨了AI在数学建模全流程中的辅助作用，涵盖问题分析、模型构建、编程实现、文献检索、结果可视化及论文写作等关键环节。文章首先梳理了AI辅助建模的技术基础与发展现状，随后从“AI+编程”“AI+文献”“AI+可视化”三个维度深入剖析了具体应用方法与策略，最后围绕论文写作规范，详细阐述了摘要撰写、图表制作和结果呈现的核心要点。本文旨在为参加全国大学生数学建模竞赛的学生提供一套可操作的AI辅助工作流，同时保持学术诚信与批判性思维的平衡。关键词：AI辅助建模；数学建模；论文写作；大语言模型；数据可视化；学术规范目录摘要一、引言1.1 研究背景1.2 问题提出1.3 本文结构二、AI辅助建模的技术基础2.1 大语言模型的核心能力2.2 AI辅助建模的优势与局限2.3 国赛背景下的AI使用政策三、AI辅助编程：从代码生成到调试优化3.1 AI辅助编程的基本范式3.2 高效提示词设计策略3.3 常见建模任务的AI辅助实现3.4 需要注意的问题四、AI辅助文献检索：高效获取与整合信息4.1 建模中文献检索的特殊性4.2 AI文献检索工具与方法4.3 文献信息的高效提取4.4 学术规范与引用格式五、AI辅助结果可视化5.1 可视化在建模论文中的核心作用5.2 AI辅助可视化的实现路径5.3 常见图表的AI生成示例5.4 可视化中的常见错误与AI避坑5.5 从图表到叙事：可视化的高级应用六、论文写作规范与AI辅助策略6.1 国赛论文的基本结构6.2 摘要撰写的“黄金法则”6.3 图表制作规范6.4 结果呈现与讨论6.5 论文语言的学术化6.6 学术诚信与AI使用声明七、结语与展望7.1 核心理念再重申7.2 未来趋势7.3 寄语参赛者参考文献一、引言