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误区一：过度依赖工具，忽略研究基础
许多研究者在撰写AI领域的综述论文时，会直接调用文献管理工具或AI自动生成框架，却忽视了原始文献的深度阅读。部分论文仅通过关键词筛选文献，导致对早期经典研究的遗漏；或是过度依赖AI生成的文献综述模板，使文章逻辑缺乏连贯性。
核心问题在于：工具无法替代研究者对领域发展脉络的系统性理解。在初稿阶段手动梳理近五年高引论文，同时结合领域顶会的趋势报告，建立对技术演变的直观认知。
误区二：盲目堆砌技术，弱化逻辑主线
AI领域的技术迭代速度极快，但综述论文最致命的错误是将所有算法模型机械罗列。曾有投稿被拒的案例显示，作者用80%篇幅介绍各类神经网络变体，却未阐明这些技术突破如何推动领域发展。
有效的解决方案是采用双线结构：以时间轴呈现技术演进的用问题导向的维度（如「图像识别的精度瓶颈突破」「自然语言处理的上下文建模」）串联不同方法的内在关联。需特别注意标注技术间的继承关系与替代逻辑。
误区三：缺乏批判视角，沦为文献汇编
超过60%的AI综述稿件存在「重描述轻批判」的问题。典型表现为：对文献中的实验数据照单全收，未核查可复现性；对权威论文的过度推崇，忽视其应用场景的局限性。 
突破方向包括：建立三级评估体系（方法论创新性/实验严谨性/实际应用价值），在对比分析中揭露现有研究的矛盾点。针对目标检测领域的Anchor-free与Anchor-based方法之争，需结合具体数据集表现差异进行辩证讨论。
参考文章：AI写作时代的到来-探讨AI写作在各领域的应用与挑战本文标题：AI综述论文写作的三大误区，你中了几个？
网址：https://www.aidamoxing.cn/2025/04/08/44196.html
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