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距开赛不到三天，今年国赛评阅盯着过程看：这份自查清单里，有几步 AI 替不了

报名在 9 月 7 日 20 时截止，全国约 6.8 万支队伍已经定格在竞赛系统里。9 月 10 日 18 时，2026 高教社杯发题，9 月 13 日 20 时收卷，全程约 74 小时。对多数队伍来说，现在到开赛只剩两个完整白天加一个夜晚，与其再刷一套题，不如把今年评阅端最大的变化先想透：2026 年是国赛第一个把 AI 写进规则的评阅年，评委手里的材料比往年多了一摞，评阅的重心也第一次从「看结果像不像人写的」转向「看过程站不站得住」。而这恰恰是 AI 最帮不上忙的地方。

变化不是口头上的。今年参赛队要在论文参考文献之前放一页 AI 工具使用声明，用过 AI 的队伍还要在支撑材料里提交一份文件名固定的「AI 工具使用详情」PDF，写明工具名称与版本、用在哪个环节、主要提示方式、采纳与人工核验情况。评阅规则同时要求两级评阅专家组对违纪行为严格把关并书面报告，对查得松的赛区按比例缩减下一年度送全国评阅的论文数量。声明、详情、书面报告，这三样东西拼在一起，评阅端实际上拥有了逐年逼近「过程可追溯」的抓手。

一、评阅从看结果到看过程，到底多看了什么

过去评一篇数模论文，评委主要读摘要、模型、求解和结论，判断创新性与正确性，支撑材料里的代码和数据通常是备查而非必查。今年的变化在于，AI 声明和详情 PDF 让「这篇文章怎么生产出来的」第一次有了强制留痕，评委在评阅时可以把论文里每一段核心建模内容，与声明里写明的 AI 参与环节逐一对照。声明说「AI 只用于语言润色」，论文里却出现大段只有 AI 才写得出的结构化套话，这种不一致本身就是问题信号。

评阅规则的措辞也把「主导权」写得很重：核心建模与分析必须由参赛队自己完成，AI 仅作辅助，AI 生成内容须逐项人工审查与核实。这句话的反面翻译就是，评委要确认的不是你有没有用 AI，而是你用 AI 之后，人有没有真正看懂、改过、负责。那些把 AI 输出原样贴进论文、连错都错得很有条理的段落，在过程导向的评阅下会变得非常显眼。

二、评委最容易追问的高危环节，AI 都替不了

把评阅视角拆开看，有几个环节是 AI 帮不上忙、又恰恰最容易被追问的。第一是建模逻辑的连贯性。评委常顺着论文的假设往下问，为什么这里用线性假设、那里换成分段函数，AI 生成的模型常常局部正确、整体不自洽，一旦被追问就露馅。第二是数据的真实来源。今年多道赛题涉及现实数据，评委核验的是数据能不能追溯、口径对不对，AI 检索到的二手数字一旦失真，人没发现就是论文的硬伤。第三是结果对问题的解释力。模型跑出了漂亮曲线，但能不能解释背后的机理，这是评阅打分的关键，也是当前 AI 最薄弱的推理环节。

这三个环节有一个共同点，它们都要求人真正理解自己在做什么。AI 可以把检索、初筛、调试、排版做得又快又好，但「我的假设为什么成立」「这个数字从哪里来」「这条曲线为什么长这样」这三问，只能由队伍里活生生的人来回答。今年评阅给了这些追问一个制度出口，声明与详情 PDF 就是评委提问的提纲。

三、开赛前的自查清单：五件事现在就能做

与其开赛后手忙脚乱，不如把能提前确认的事情在发题前做完。第一，统一全队的 AI 使用口径。三个人用不用 AI、用在哪些环节，现在就要商量清楚并记录下来，避免交卷前三个人对不上账。第二，准备一个过程记录模板。从开赛第一小时起，每用一次 AI 就记一笔，工具、目的、输入输出要点、人工修改了什么，这份流水账就是交卷时详情 PDF 的底稿。第三，跑通数据与代码环境。赛题发下来后最宝贵的是头几个小时，不要在装环境、找数据接口上浪费，现在把常用库、数据获取通道、编译环境全部验证一遍。第四，约定查重与自查时间点。论文成稿阶段留出至少两小时做整体检查，检查逻辑漏洞、数据一致性，也检查有没有未经核验的 AI 痕迹。第五，明确谁在最后两小时拍板。交卷前必然有取舍，模型调参还是完善论文、砍哪一部分、保留哪张图，需要一个人做最终决定。

这份清单里没有一项需要 AI 才能完成，但它们决定了 AI 在赛程里能不能被安全地使用。过程管理做在前面，74 小时里用起 AI 来才不心虚。

四、要用 AI 可以，把「可交代」做在前面

如果队伍打算在建模过程中用 AI 提速，建议现在就定几条纪律。AI 生成的代码可以跑，但跑之前人要读懂关键逻辑，出问题才知道往哪改；AI 给的参考文献和数据，用之前要回到原始来源核一遍，不能直接抄进论文；AI 写出的段落，要么重写、要么在重写基础上保留，核心结论句必须由人自己写出来。这样做的目的不是让论文「看起来没 AI」，而是让详情 PDF 里每一行都写得实。

这里要分清「用 AI 辅助」和「让 AI 当作者」。前者是把 AI 输出当草稿，人逐句改写、验证并最终负责，规则明确允许；后者是让 AI 直接产出核心建模与分析内容，人只做转抄，这正是过程评阅要抓的重点。评委核验时看的往往不是某句话像不像 AI 写的，而是整篇论文的建模决策能否被连贯地解释，如果核心内容来自 AI 而人答不出所以然，问题就出在过程上。换句话说，过程记录不是做给评委看的表面功夫，而是确保交卷时队里任何一个人，都能为论文里的每个核心结论负责。

细节决定成败的地方在于记录。建议以赛题小时数为轴，每四到六小时由一名队员把本队的 AI 使用情况汇总一次，工具名、用途、结果、人工处理方式，逐项落成文字。等到 9 月 13 日傍晚再回忆三天前用过什么，几乎不可能写清楚，而一份随手记的流水账，反而是评阅时最能说明「人主导、AI 辅助」的证据。

五、给不同准备程度队伍的三条建议

准备充分的队伍，可以把重点放在模拟「过程问答」上，找一位没参与本队建模的同学对着论文追问假设与数据来源，把答不上来的地方在开赛前补扎实。准备一般的队伍，优先把详情 PDF 的四要素模板提前做好，让填表成为赛程中的固定动作而不是收卷前的负担。还在焦虑水平不够的队伍，记住一个判断：今年评阅看的是过程与诚信，踏实做完、如实申报的队伍，不会因为没用 AI 而吃亏，规则明确写了不强制使用 AI。

距离开赛不到三天，最后这段准备时间最不该用来焦虑。今年国赛的赛场上，模型会过时、方法会被超越，但评阅端真正在检验的，是三个人在 74 小时里如何思考、如何协作、如何为自己写下的每一个结论负责。把过程这件事想明白，比多背一个模型重要得多。

评阅从结果转向过程之后，AI 能替你做快，替不了你负责，赛前的过程管理就是给自己留退路。