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搜索 NeurIPS ，共找到 44 条记录
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顶级 AI 会议论文撰写

ml-paper-writing
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
362
为 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM 等顶级 AI 会议提供从研究仓库出发、结合 LaTeX 模板与引用验证的论文撰写流程与协作指导。
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投稿版面模板集

venue-templates
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
361
提供涵盖期刊、会议、海报与资助申请的 LaTeX 模板与排版要求，帮助研究者高效产出符合各类学术投稿标准的提交材料。
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论文大纲规划

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
424
根据审稿结论和实验结果生成结构化论文大纲，适配 ICLR、NeurIPS 等会议要求。支持可选风格参考，使大纲结构对标指定示例论文。
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LaTeX论文分节撰写

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
339
根据论文大纲逐节生成LaTeX论文草稿。支持ICLR、NeurIPS、CVPR、ACL、AAAI、ACM、IEEE等会议期刊的格式要求，自动从DBLP/CrossRef获取真实BibTeX引用避免虚构文献，处理匿名审稿与页数限制，并可选参考论文的风格进行结构性仿写。适合在已有研究计划后开始写论文正文时使用。
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学术论文图表AI生成器

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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专业的学术论文图表生成工具。它采用多阶段、迭代式的流程，利用AI模型（如Gemini和Claude）来解析请求、优化复杂的架构布局、检查学术规范（如CVPR/NeurIPS风格），最终生成达到出版级别的高质量插图和流程图，专为科研人员设计。
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生成专业级学术插图

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于生成专业级、高质量学术插图和图表的工具。它模拟了顶尖学术出版的严谨流程，通过“规划-布局优化-风格检查-严格视觉审查”的五阶段迭代工作流，确保生成的图示达到会议或期刊级别的专业水准和视觉标准。
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学术论文到会议演讲全流程生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供了一个从完整学术论文到会议演讲的全流程自动化流水线。它不仅能生成幻灯片大纲、Beamer源文件和可编辑的PPTX，还会自动生成完整的演讲稿、演讲者笔记和经过润色的视觉材料。特别重要的是，它集成了严谨的学术校验（引用、论点、匿名性）机制，确保输出内容的学术严谨性，适用于NeurIPS、ICML等顶级会议的报告制作。
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论文海报HTML生成器

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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为学术会议（ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR等）生成单文件HTML/CSS海报，包含硬性测量门控、真实论文图片、双色设计系统，并通过无头浏览器输出可打印PDF。
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AAAI相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供撰写AAAI论文“相关工作”部分的详细策略。它指导作者如何系统性地定位论文的创新性，区分与现有文献（包括已发表和最新的arXiv工作）的区别，满足不同AI领域审稿人的期望，确保论文的贡献点清晰有力。
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AI学术论文选题与投稿指南

aaai-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
148
本指南帮助研究人员决定其AI项目是否适合AAAI会议投稿。它提供了详细的投稿标准、强弱信号判定以及专业的路由逻辑，指导您判断项目是应该提交给AAAI，还是应转向NeurIPS、ICML或特定领域的专业会议。使用它来完善您的研究选题，最大化论文的投稿成功率。
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AAMAS相关工作定位与新颖性审计

aamas-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
107
本指南旨在帮助作者为AAMAS会议投稿时，系统性地审计和定位多智能体系统的研究工作。它提供了跨越多个顶尖学术领域（如NeurIPS、ICML、AAAI、博弈论等）的文献对比方法，指导作者从多智能体强化学习、博弈论和社会选择的角度，精准阐述论文的独特创新点和学术贡献，确保投稿的学术定位准确。
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多智能体主题选择与投稿指南

aamas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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