AI论文文献综述怎么写能拿高分，这5个技巧导师看了直点头

为什么你的AI文献综述总被导师说”太表面”？

最近收到不少研究生私信吐槽：”明明读了50篇论文，写出来的文献综述还是被批像说明书”。其实问题出在这三个地方：第一是简单堆砌观点没有逻辑主线；第二是缺少对算法演进脉络的分析；第三是没有指出当前研究的空白点。

解决方案很简单：

• “时间轴+方法论”双线结构： 比如梳理Transformer模型发展时，既要按2017-2023年排序，又要对比不同改进版本的参数效率变化（如原始版→Longformer→Linformer）
• “三明治式”段落写法： 先总结某领域共识（面包），再指出争议点（夹心），最后提出你的判断（面包）。例如讨论神经网络可解释性时，可以先说LIME方法的普及度，再分析它与SHAP的争论焦点。

如何找到那些让评委眼前一亮的冷门优质文献？

别只会用Google Scholar了！计算机视觉方向的张同学去年靠这个方法找到3篇关键论文：”先用Connected Papers生成关系图谱，再用ResearchRabbit追踪最新预印本。”具体操作分四步走：

1. 在Semantic Scholar输入种子论文获取推荐列表
2. 筛选近两年引用量增速＞200%的潜力股
3. 用Litmaps检查作者合作网络
4. 最后去OpenReview看同行评审意见