在数学建模竞赛的高压环境下，团队常被数据清洗、模型调试、论文排版等重复性工作消耗大量精力。

如今，随着AI工具的进化，选手们终于能把时间真正用在核心思考上。结合我们团队多次实战经验，分享四款真正能提效的工具：

一、ChatGPT：全能型智囊团

核心场景

• 思路拆解：将赛题全文粘贴，自动提炼约束条件与候选模型（需注意公式排版需二次核对）
• 代码生成：输入“用模拟退火算法求(x-5)(x-3)(x+6)(x+5)在(-10,10)的最小值”，直接输出Python/Matlab双版本
• 论文辅助：一键生成LaTeX公式和学术语言润色

使用贴士：

高阶算法如MCMC需追加指令“逐行解释代码逻辑”，避免伪代码陷阱
实战案例见工具操作视频→ 四个重要建模工具教学

二、DeepSeek：中文论文神器

突出优势

• 30秒完成数据清洗+异常检测+标准化+三图绘制（热力图/箱线图/分布图）
• 生成学术段落自然流畅，如“模型求解”“结果分析”章节可直接复用

注意事项：

含复杂矩阵公式时需手动调整LaTeX渲染
建议提前保存高频指令模板（数据清洗/绘图）

三、Kaggle AutoML：基线模型加速器

核心价值

# 用H2O AutoML快速验证模型潜力
aml = H2OAutoML(max_runtime_secs=1800)
aml.train(y=target, training_frame=train_data)

• 半小时内输出TOP3模型及特征重要性图，避免在低效算法上浪费时间
• 自带免费GPU资源，支持深度学习初步验证

四、GitHub Copilot：代码质量守门员

不可替代性

• 精准定位报错根源，根据现有代码环境生成补丁
• 自动生成边界测试用例，提升模型鲁棒性

# 输入：将双for循环改为Numpy矢量化
# 输出：优化代码+时间复杂度分析

工具使用避坑指南

1. 公式可靠性：所有工具生成的复杂公式需用Overleaf二次校验
2. 文件保险箱：Kaggle Notebook每2小时手动保存进度
3. 结果溯源：AutoML产出的图表需补充SHAP值等可解释性分析

视频学习：https://pan.quark.cn/s/540ed9e9f805