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ACM多媒体论文写作风格指南

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这是一份针对ACM多媒体（ACM MM）论文的撰写和修改指南。它指导作者如何将论文的焦点从单一模态的性能指标，转移到跨模态的融合机制上。核心要求是让所有媒体元素（图、音、视频）充当直接证据，并在严格的6-8页篇幅内，将多媒体贡献清晰地展示在论文的第一页。
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计算语言学会议投稿定位

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本工具为作者提交ACL会议论文提供全面的指南。它帮助作者定位论文的学科契合度，确保手稿具备清晰的语言学或建模贡献，并指导如何构建满足顶级计算语言学会议要求的证据链和结构，是论文投稿策略的必备参考。
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ACML会议投稿策略指南

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这是一份为投稿至亚洲机器学习会议（ACML）的作者提供的全面指南。本技能旨在帮助作者评估稿件是否适合该顶级会议，指导如何重塑论文结构、理解核心贡献类型（如算法、定理、基准），并确保论文的证据标准符合区域顶级AI/ML会议的要求。适用于投稿策略制定和目标会议选择。
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人工智能研究可复现性指南

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本指南概述了复杂人工智能和知识图谱研究的可复现性最佳实践。它详细指导研究者如何记录和固定从数据预处理、模型训练到大模型提示词等所有环节的细节，确保即使使用了专有数据，研究结果也能被同行充分验证。
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CIKM投稿准备检查清单

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这份指南详细介绍了大型AI会议（CIKM）的强制投稿要求。内容涵盖了严格的页数预算（包括附录）、强制性的生成式AI使用声明、EasyChair的作者提名流程，以及维护双盲匿名性和遵守关键时间节点（如摘要截止周）以避免稿件被直接拒绝。
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AI论文成果包与评估指南

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本指南为AI/LLM研究论文作者提供一套完整的成果包构建和评估流程。它详细指导如何打包代码、模型权重、数据集和提示词等成果，确保研究结果在匿名评审和公开发布时具备高度的可复现性、透明度和合规性。
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大语言模型评估严谨指南

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本指南提供了设计和审计大语言模型（LLM）实证评估的最佳实践。它涵盖了数据污染、基线公平性、模型版本漂移和解码参数敏感性等关键陷阱，指导用户构建一套严谨、可复现、科学可靠的LLM评估体系，适用于学术研究和模型评测。
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大语言模型可复现性指南

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本指南详细介绍了大语言模型（LLM）论文的科学可复现性标准。它提出了分层验证体系（精确、预算、漂移），指导作者如何处理开源模型、专有API模型，并规范了计算资源和实验失败模式的书面披露，确保研究结果的严谨性和可追溯性。
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语言模型论文投稿定位指南

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本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。
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学术AI论文投稿全流程规划

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本指南为机器学习研究团队规划多场会议（如COLM）投稿过程提供全流程指导。内容详细规划了从主题选择、实验设计、计算资源预留到最终提交的学术出版关键路径。它强调“倒推规划”的重要性，指导用户进行计算预算分配、作者协作管理以及证据链追踪，确保在快节奏的AI研究周期内高效、可重复地完成高质量论文。
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COLT论文证明证据评估指南

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本指南指导作者如何为COLT会议撰写理论论文。由于会议不设正式的“证据包”评估环节，因此本书强调将证明附录作为核心“证据”。内容涵盖了如何构建可验证的证明日志、如何严谨地追踪数学常数和外部理论结果，确保论文的理论严谨性。
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机器学习理论相关工作撰写指南

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本指南详细指导理论机器学习论文如何撰写“相关工作”章节。它强调从定性描述转向定量证据，要求用户构建对比表格，系统性梳理不同知识领域（如统计学、复杂性理论）的先验工作和开放问题，从而确保研究贡献和创新点达到最高的学术严谨度。
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