Arxiv 虽无强制查重要求，但后续投稿顶会（如 NeurIPS、ICML）需通过 iThenticate、CrossCheck 等工具检测，其查重逻辑与普通论文一致，但需重点关注两大风险点： AI 生成内容的模板化重复：GPT-4、Claude 等模型生成的学术表述（如 “实验设置”“结果分析” 的句式）易出现跨文献雷同，尤其同一领域的 AI 生成论文可能共享相似框架； 公开资源的引用重复：Arxiv 论文常引用公开数据集（如 GLUE、COCO）、开源代码（如 PyTorch 框架）的描述，若直接照搬官方文档或他人论文的表述，易被判定为重复。
一、核心前提：明确边界与基础条件 在启动流水线前，需先满足 3 个基础条件，避免效率损耗或学术风险： 领域限定：聚焦 AI 细分方向（如大模型对齐、多模态检索、小样本学习），且研究者具备该领域 3 个月以上基础（熟悉核心术语、主流方法、常用数据集），避免跨领域 “从零起步”；
2025年教师职称评审迎来颠覆性改革！多地取消论文、外语、计算机证书等硬性要求，教学实绩占比超60%，学生成绩、家长评价成核心指标。更令人振奋的是，获省级教学奖或开发适农课程的教师，教龄要求直降8-10年！这场改革不仅打破“唯论文”困局，更让扎根一线的教师迎来职业春天。
全球最顶尖的 AI 学术会议，正在被 AI “攻陷”。 这听起来像个地狱笑话，却在现实中发生了。最新数据显示：ICLR 2026 竟有超过 1.5 万份审稿意见完全由 AI 代写。 试想一下，你熬秃了头写出的论文，审稿人可能连看都没看，直接甩给 ChatGPT 生成了一堆“正确的废话”，甚至还一本正经地指责你文中根本不存在的数据有误。
一、明确结论：EI 会议存在显著高低之分，核心差异在 “学术质量与认可度” EI 会议并非 “统一水平”，而是按收录等级、主办规格、学术影响力形成清晰层级，直接关联论文的学术价值（如职称评定、项目申报认可度）和后续转化（如扩展为期刊论文的可能性），需优先选择高等级会议。
一、先懂 EI 检索底层逻辑：避免与 SCI 混淆 EI（Engineering Index）核心定位是工程技术领域应用型成果检索，与 SCI 的 “理论创新导向” 形成互补，检索前需明确其两大核心特征：
一、核心定位与学术价值：从 “受众范围” 到 “研究层级” 的本质区别 SCI 论文（Science Citation Index，科学引文索引收录论文）与普通论文（如国内普刊论文、校级毕业论文、非核心会议论文）的根本差异，始于 “学术定位与价值标尺” 的不同，直接决定了其受众与应用场景的分野：
11月26日，香港大埔宏福苑一场突如其来的五级大火，瞬间牵动了全国上下的心。这场被指为香港近三十年来最严重的火灾，不仅造成了人员伤亡与财产损失，更在深夜里点燃了百位艺人的关切之情，谢霆锋、佘诗曼、惠英红等明星纷纷在社交平台发声祈福，一场自发的“愿平安”接力迅速刷屏。
大象新闻记者 李莉 张迪驰 11月28日，人工智能领域顶级学术会议NeurIPS 2025公布论文奖项，阿里巴巴通义千问团队的研究成果从全球2万多篇投稿中脱颖而出，荣获最佳论文奖，成为本届唯一获此殊荣的中国团队。
