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AI论文写作与投稿实战

AI论文写作与投稿实战流程图

🎯 学习目标

完成本章学习后,你将能够: - 掌握AI领域论文各部分的写作套路和模式 - 熟练撰写高质量的Rebuttal应对常见审稿意见 - 了解AI顶会的投稿策略、审稿流程和时间规划 - 制定个人的论文发表路线图


一、AI论文写作套路

AI领域论文有其独特的写作范式。与传统学科不同,AI论文更注重方法创新的清晰表达实验的全面性与SOTA的对比。以下按论文各部分拆解AI论文的写作套路。

1.1 Abstract写作套路

AI论文的Abstract通常严格遵循"五句话公式":

Text Only
句式1 (背景): [领域/任务] has achieved remarkable progress through [已有paradigm].
句式2 (问题): However, existing methods suffer from [问题1] and [问题2].
句式3 (方法): In this paper, we propose [方法名], a [方法类型] that [创新点].
句式4 (结果): Experiments on [数据集] show that [方法名] achieves [指标提升].
句式5 (意义): Our method/code is available at [链接]. (或指出实用价值)

AI论文Abstract模板

视觉方向: Recent advances in [vision task] have been driven by [Transformer/diffusion models]. However, [具体局限]. We present [方法名], which introduces [核心创新] to address this limitation. Specifically, we design [关键模块1] for [功能1] and [关键模块2] for [功能2]. Extensive experiments on [COCO/ImageNet/etc.] demonstrate that our method achieves [X]% improvement over previous state-of-the-art, while reducing [计算量/参数量] by [Y]%.

NLP方向: Large language models (LLMs) have shown impressive capabilities in [任务]. Yet, they struggle with [hallucination/reasoning/长文本/etc.]. To this end, we propose [方法名], a [framework/method] that [核心机制]. Our approach leverages [关键技术] to [解决方案]. Evaluations on [benchmark] show [具体数值提升], establishing a new state-of-the-art. We release our code and models at [链接].

关键要诀: - 用具体数字而非模糊描述("47% improvement" 而非 "significant improvement") - 方法名要醒目(加粗或首字母大写) - 200词以内,NeurIPS/ICML通常限制250词

1.2 Introduction写作套路

AI论文的Introduction通常为5-6段,遵循"SPMC"模式:

段落 内容 套路
Situation(1-2段) 领域背景和发展 "X has emerged as..." / "Recent years have witnessed..."
Problem(1-2段) 现有方法的不足 "However, ..." / "Despite this progress, ..."
Method(1段) 你的方法概述 "In this paper, we propose..." / "To address this, we present..."
Contribution(1段) 贡献列表 "Our contributions are summarized as follows:"

AI论文Introduction的黄金法则

  1. 第一段的第一句决定论文调性
  2. ✅ "Vision-language models have revolutionized multimodal understanding."(直接切入)
  3. ❌ "With the rapid development of artificial intelligence..."(太泛了)

  4. 问题段要"痛点明确"

  5. ✅ "Existing methods require O(n²) computation, making them impractical for sequences longer than 4096 tokens."
  6. ❌ "Existing methods have some limitations."

  7. 贡献列表要"可验证"

    Markdown
    Our main contributions are:
    • We propose XXX, the first framework that [具体创新].
    • We design a novel [模块名] that [具体功能], achieving [具体效果].
    • Extensive experiments on [N个benchmark] show [具体提升],
      establishing new state-of-the-art on [X out of Y] benchmarks.
    

  8. 配一张Figure 1:AI论文几乎必备一张直观的motivation图或方法对比图

1.3 Method写作套路

AI论文的Method部分通常遵循"总-分"结构:

Text Only
3. Method
   3.1 Preliminaries / Problem Formulation
       → 定义符号、输入输出、优化目标
   3.2 Overview
       → 配框架图(Figure 2),2-3句话概述流水线
   3.3 Core Module A
       → 详细描述创新模块A(公式+直觉解释)
   3.4 Core Module B
       → 详细描述创新模块B
   3.5 Training Objective / Loss Function
       → 总loss = λ₁L₁ + λ₂L₂ + λ₃L₃

AI论文Method写作技巧

技巧 说明 示例
公式配直觉 每个关键公式后解释其直觉含义 "Intuitively, this formulation encourages the model to..."
图文互参 正文引用框架图的具体部分 "As illustrated in the blue block of Figure 2, ..."
复杂度分析 给出时间/空间复杂度 "The computational complexity is O(n log n) compared to O(n²) in prior work."
设计动机 解释为什么这样设计 "We adopt this design because [原因], which is motivated by [insight]."

常用数学符号规范

TeX
% 输入输出
x ∈ ℝ^{d}           % 输入向量
X ∈ ℝ^{N×d}         % 输入矩阵(N个样本,d维特征)
ŷ = f_θ(x)          % 模型预测

% 常用操作
softmax(z_i) = exp(z_i) / Σ_j exp(z_j)
Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / √d_k) V

% 损失函数
L_total = L_task + λ · L_reg

1.4 Experiments写作套路

AI论文的实验部分要回答审稿人最关心的四个问题:

问题 对应实验 审稿人期望
你的方法整体效果如何? Main Results 在主流benchmark上超过SOTA
每个模块是否有用? Ablation Study 去掉任一模块性能都会下降
为什么有效? Analysis 可视化、case study、统计分析
有多高效? Efficiency FLOPs、参数量、推理速度

Main Results表格模板

Markdown
Table 1: Comparison with state-of-the-art methods on [Dataset].
† indicates results reproduced by us. Best in **bold**, second best _underlined_.

| Method      | Venue    | Backbone  | Metric1 | Metric2 | Metric3 |
|-------------|----------|-----------|---------|---------|---------|
| MethodA [1] | CVPR'24  | ResNet-50 | 85.2    | 82.1    | 83.6    |
| MethodB [2] | NeurIPS'24| ViT-B    | 87.5    | 84.3    | 85.9    |
| MethodC [3] | ICLR'25  | ViT-B    | _89.1_  | _86.7_  | _87.9_  |
| **Ours**    | -        | ViT-B    | **91.3**| **88.5**| **89.9**|

Ablation Study模板

Markdown
Table 2: Ablation study on [Dataset]. Each row removes one component.

| Setting          | Metric1 | Metric2 | Δ Metric1 |
|------------------|---------|---------|-----------|
| Full Model (Ours)| **91.3**| **88.5**| -         |
| w/o Module A     | 89.7    | 87.1    | -1.6      |
| w/o Module B     | 90.1    | 87.8    | -1.2      |
| w/o Module A & B | 87.5    | 85.2    | -3.8      |
| replace A → naive| 88.9    | 86.5    | -2.4      |

实验写作核心原则: 1. 公平对比:使用相同backbone、相同训练设置对比 2. 统计显著性:如果可能,报告均值±标准差(3-5次运行) 3. 消融要彻底:每个贡献点都要有对应的消融实验 4. 可视化有针对性:展示你方法独特优势的case,也展示failure case


二、Rebuttal实战指南

Rebuttal(作者回复)是决定borderline论文命运的关键。本节提供详细的Rebuttal撰写策略和常见审稿质疑的应对模板。

2.1 Rebuttal前的准备工作

收到审稿意见后,不要急于动笔。按以下步骤准备:

Text Only
Step 1: 冷静48小时 → 消化审稿意见,避免情绪化
Step 2: 分类整理    → 将所有concern按类型和优先级分类
Step 3: 评估可行性  → 哪些能补实验?哪些需要澄清?哪些要承认?
Step 4: 制定计划    → 在rebuttal deadline前安排实验和写作时间
Step 5: 撰写初稿    → 先写可以用数据支撑的回应
Step 6: 反复修改    → 请导师和合作者review rebuttal

2.2 审稿意见分类与应对策略

意见类型 应对策略 优先级
误解型 礼貌澄清,引用论文原文 ⭐⭐⭐⭐⭐
补实验型 尽快补充实验,用数据说话 ⭐⭐⭐⭐⭐
创新性质疑 强调与已有工作的本质区别 ⭐⭐⭐⭐
写作问题 承认并承诺camera-ready改进 ⭐⭐⭐
合理批评 坦诚承认,说明改进计划 ⭐⭐⭐
超范围要求 礼貌说明超出本文scope ⭐⭐

2.3 常见Reviewer质疑及应对模板

质疑1:"与XX方法相比,创新性不足"

Markdown
**应对策略**:明确区分,用表格对比

回应模板:
"We appreciate R[X]'s comment and clarify the key differences between
our method and [XX]:

| Aspect       | [XX]              | Ours               |
|--------------|-------------------|--------------------|
| 目标问题      | [问题A]           | [问题B]             |
| 核心机制      | [机制A]           | [机制B]             |
| 适用场景      | [场景A]           | [场景B]             |
| 计算复杂度    | O(n²)            | O(n log n)          |

The fundamental difference lies in [本质区别]. While [XX] focuses on
[方向A], our work addresses [方向B] which requires [不同的技术考量]."

质疑2:"实验数据集/Baseline不够"

Markdown
**应对策略**:补充实验 + 解释选择理由

回应模板:
"Thank you for this suggestion. We have conducted additional experiments:

(1) New dataset: [Dataset X]
| Method | Acc. | F1 |
|--------|------|----|
| Baseline | 85.2 | 83.1 |
| Ours | **88.7** | **86.5** |

(2) New baseline: [Method Y] (published at [Venue'2025])
Our method outperforms [Method Y] by [X]% on [Metric].

We chose [original datasets] because they are the most widely-used
benchmarks in [领域], used by [列举近期论文]. We will include the
above results in the camera-ready version."

质疑3:"缺少消融实验"

Markdown
**应对策略**:补充消融 + 解释每个组件的贡献

回应模板:
"We have added the requested ablation study:

| Variant | Metric1 | Metric2 | 说明 |
|---------|---------|---------|------|
| Full    | **91.3**| **88.5**| 完整模型 |
| w/o A   | 89.7    | 87.1    | 去掉模块A,性能下降1.6% |
| w/o B   | 90.1    | 87.8    | 去掉模块B,性能下降1.2% |
| A→naive | 88.9    | 86.5    | 替换为简单版本,下降2.4% |

This demonstrates that [模块A] contributes [X]% improvement
primarily through [机制], while [模块B] provides [Y]% gain via [机制]."

质疑4:"实验结果提升不显著"

Markdown
**应对策略**:多角度论证提升的意义

回应模板:
"We respectfully note that:

(1) **统计显著性**:We run 5 seeds and report mean±std. The improvement
    is statistically significant (p<0.01 via paired t-test).

(2) **历史对比**:Recent top-venue papers in [领域] report similar
    margins of improvement:
    - [Paper A, ICLR'25]: +0.8% over previous SOTA
    - [Paper B, NeurIPS'25]: +1.2% over previous SOTA
    - Ours: +[X]% over previous SOTA

(3) **效率优势**:Beyond accuracy, our method achieves [X]× speedup
    with [Y]% fewer parameters, making it more practical.

(4) **困难场景**:On the challenging subset [XX], our improvement
    is more pronounced (+[Z]%)."

质疑5:"可扩展性/泛化能力存疑"

Markdown
**应对策略**:补充不同规模/领域的实验

回应模板:
"We have evaluated scalability across different settings:

| Model Scale | Params | Dataset A | Dataset B | Dataset C |
|-------------|--------|-----------|-----------|-----------|
| Small       | 12M    | 87.2      | 84.5      | 82.1      |
| Base        | 86M    | 91.3      | 88.5      | 86.7      |
| Large       | 307M   | 93.1      | 90.8      | 89.2      |

Our method consistently improves across all scales, demonstrating
strong scalability. We also tested on out-of-domain [Dataset D]
(0-shot): [结果], showing promising generalization."

质疑6:"与concurrent work的关系"

Markdown
**应对策略**:承认concurrent work,强调独立性和互补性

回应模板:
"Thank you for pointing out this concurrent work. We note that:

(1) Our submission (May 2025) and [concurrent work] (arXiv June 2025)
    were developed independently and concurrently.
(2) Key differences:
    - We focus on [方面A], while they focus on [方面B]
    - Our [技术X] is distinct from their [技术Y]
(3) We have added a comparison in the related work section and will
    include experimental comparison in the camera-ready version."

2.4 Rebuttal写作的Do's and Don'ts

✅ Do ❌ Don't
感谢每位审稿人 表现出愤怒或不满
用数据和实验回应 只用文字辩解
逐条编号回应 选择性忽略某些concern
承认合理的不足 对所有批评都反驳
先处理高分审稿人的concern 把所有精力放在最低分审稿人上
在规定字数内精简表达 超出rebuttal字数/页数限制
附上修改计划Summary 只回应不总结

三、AI顶会列表与投稿策略

3.1 AI顶会全景图(2026年参考)

机器学习三大顶会

会议 截稿时间(约) 录取率 审稿方式 特色
NeurIPS 5月中旬 ~25% 双盲+Area Chair 规模最大,主题广泛,有Dataset Track
ICML 1月下旬 ~25% 双盲+Area Chair 偏理论和方法,数学要求高
ICLR 9-10月 ~25% OpenReview公开评审 深度学习核心,评审公开透明

计算机视觉三大顶会

会议 截稿时间(约) 录取率 审稿方式 特色
CVPR 11月中旬 ~25% 双盲+Area Chair CV旗舰,论文量最多
ICCV 3月(奇数年) ~25% 双盲 两年一次,与ECCV交替
ECCV 3月(偶数年) ~25% 双盲 欧洲CV顶会,两年一次

NLP顶会

会议 截稿时间(约) 录取率 审稿方式 特色
ACL 1月(ARR) ~25% ARR滚动评审 NLP最顶级,ARR新制度
EMNLP 6月(ARR) ~25% ARR滚动评审 ACL姊妹会议
NAACL 12月(ARR) ~28% ARR滚动评审 北美NLP

AI综合顶会

会议 截稿时间(约) 录取率 审稿方式 特色
AAAI 8月 ~20% 双盲+Meta Review 投稿量巨大(>10000篇)
IJCAI 1月 ~15% 双盲 历史悠久,Survey Track

3.2 年度投稿日历

Text Only
月份    推荐投稿目标              准备工作
─────────────────────────────────────────────
1月     ICML截稿 / ACL-ARR       → 12月前完成实验和论文初稿
2月     AAAI开会                  → 吸收最新研究动态
3月     ICCV/ECCV截稿             → 2月完成CV方向论文
5月     NeurIPS截稿 / ICLR开会    → 4月前完成论文
6月     EMNLP-ARR / CVPR开会      → 参会networking
7月     ICML开会                  → 参会+开始下半年工作
8月     AAAI截稿 / IJCAI开会      → 暑期集中冲刺
9-10月  ICLR截稿                  → 秋季新一轮投稿
11月    CVPR截稿 / EMNLP开会      → 冲刺CV顶会
12月    NeurIPS开会 / NAACL-ARR   → 年终总结+新计划

3.3 投稿策略建议

硕士研究生投稿路线

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研一上    → 精读50+论文,找到研究方向
研一下    → 第一个实验idea,投稿B类会议(ECAI/PAKDD/BMVC)积累经验
研二上    → 核心工作,冲击A类会议(AAAI/EMNLP)
研二下    → 改进核心工作或新工作,冲击A*/A类
研三上    → 最后一波投稿(如有),准备毕业论文

选择会议的决策流程

Text Only
你的工作完成了吗?
    ├── 否 → 继续做,不要赶deadline
    └── 是 →
        工作质量如何?(自评+导师评估)
            ├── 创新性强 + 实验充分 → A*类 (NeurIPS/ICML/CVPR/ACL)
            ├── 创新性好 + 实验完整 → A类 (AAAI/EMNLP/IJCAI)
            ├── 小创新/应用 → B类 (PAKDD/BMVC/ECAI) 或工业Track
            └── 不确定 → 先投预印本arXiv,收集反馈后决定

被拒后的策略

情况 建议策略
审稿意见可以解决 根据意见修改,投同级别会议
需要大改方法 重新设计实验,等下一轮同会议
工作确实有局限 降档投稿或转投期刊(更充分的实验空间)
审稿有争议 修改后投另一个同级会议

3.4 各顶会审稿流程详解

NeurIPS审稿流程

Text Only
提交论文 → 审稿人匹配(1-2周) → 审稿(4-6周) → Author Response(1周)
    → AC讨论(2-3周) → SAC决策 → 通知结果 → Camera-ready(4周)

评分标准:
- Soundness (1-4): 方法和实验的正确性
- Presentation (1-4): 写作清晰度
- Contribution (1-4): 贡献度
- Overall (1-10): 总体评分
- Confidence (1-5): 审稿人的自信度

ICLR审稿流程(OpenReview)

Text Only
提交论文 → 公开可见 → 审稿(6-8周) → Author Response(2周)
    → 审稿人讨论(2-3周) → AC决策 → 通知结果 → Camera-ready

特色:
- 所有论文和评审公开可见
- 任何人都可以留下Public Comment
- 作者可以在discussion期间与审稿人互动
- 评分: 1-10 scale, 有Soundness/Presentation/Contribution子分

CVPR审稿流程

Text Only
提交论文 → 审稿人匹配 → 审稿(6-8周) → Rebuttal(1周)
    → 审稿人更新意见 → AC讨论 → 通知结果 → Camera-ready

特色:
- 审稿意见包含: Strengths, Weaknesses, Questions
- Rebuttal有严格字数限制
- 可以在Rebuttal中附上supplementary material

3.5 投稿前Checklist

Markdown
## 投稿前最终检查

### 内容检查
- [ ] Abstract控制在字数限制内
- [ ] 所有Contribution在实验中都有对应验证
- [ ] Ablation覆盖了所有核心模块
- [ ] Related Work没有遗漏重要baseline
- [ ] 结论不超出实验支撑的范围

### 格式检查
- [ ] 严格遵循会议模板(页数、字体、边距)
- [ ] 图片清晰度≥300dpi
- [ ] 表格使用booktabs三线表
- [ ] 参考文献格式统一、信息完整
- [ ] 正文中引用了每一个图/表

### 匿名检查(双盲审稿)
- [ ] 论文中无作者姓名和单位
- [ ] 代码链接已匿名化(Anonymous GitHub)
- [ ] 自引使用第三人称("The work of [X]" 而非 "Our prior work [X]")
- [ ] 元数据中无作者信息
- [ ] 致谢部分隐藏

### 技术检查
- [ ] 所有公式编号正确
- [ ] 超参数设置完整记录
- [ ] 随机种子固定,实验可复现
- [ ] Supplementary material准备完毕

📝 本章小结

知识点 核心要点
Abstract套路 五句话公式:背景→问题→方法→结果→意义
Introduction套路 SPMC模式:Situation→Problem→Method→Contribution
Method套路 总-分结构,公式配直觉,框架图必备
Experiments套路 Main Results + Ablation + Analysis + Efficiency
Rebuttal策略 冷静→分类→补实验→逐条回应→总结修改
投稿策略 自评质量→匹配会议→把握时间→被拒后调整
顶会特色 NeurIPS(广泛)、ICML(理论)、ICLR(公开)、CVPR(视觉)、ACL(NLP)

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最后更新日期:2026-02-07 适用版本:AI顶会投稿指南 v2026