2025年HiMCM新增了对AI工具使用情况的强制说明，要求参赛队伍不仅提交完整的建模论文，还需单独提交AI使用报告。这一变化提升了比赛的学术标准和技术含量，强调学术诚信与透明性，并对学生的科研素养和工具使用能力提出了更高要求。
一、2025 HiMCM数模竞赛重大调整
1. 新增AI使用报告
强制说明：除了提交完整的建模论文（25页以内），今年参赛队伍还必须单独提交一份AI使用报告。
详细说明内容：
是否使用了LLM或其他AI工具（如ChatGPT、Copilot等）
使用了哪些模型
使用目的（如生成文字、辅助编程、数据分析等）
2. 变化的意义
| 变化 | 解释 |
|---|---|
| 开放态度但更强调学术诚信 | HiMCM并未禁止AI的使用，但要求如实报告，体现了赛事组委会对AI技术的认可和对学术诚信的重视。 |
| 提高学术标准和技术含量 | 评委会将更严格地审视参赛团队的原创性和独立思考能力，学生需证明核心建模过程和算法设计是自主完成的，不能“AI堆字”或“AI生成整篇论文”。 |
| 提升科研素养和工具使用能力 | 这不仅考验学生的建模和论文写作能力，还考验如何合理、规范地运用AI工具，以及对AI输出结果的甄别和二次加工能力。 |
| 对未来申请有积极影响 | 能够在AI和学术诚信之间把握好尺度，并合理运用AI提升效率的团队，恰恰体现出未来顶尖大学想要看到的“AI时代的科研能力”和“负责任的学者素养”。 |
二、HiMCM竞赛涉及知识
1. 数学基础
回归分析：用于数据拟合，帮助理解变量之间的关系。
时间序列分析：预测趋势，适用于经济、环境等领域的时间数据。
线性/非线性规划：优化资源分配，解决最大化或最小化问题。
概率统计：处理随机问题，构建不确定性模型。
微分方程：构建动态模型，适用于复杂场景下的系统演化。
2. 计算机技能
Python（NumPy、Pandas库）或MATLAB：处理数据、求解模型。
LaTeX：排版英文论文，确保格式规范。
Matplotlib：基础数据可视化，呈现结果图表。
3. 学科交叉知识
自然科学/工程类（A题）：需要物理定律、生态原理等知识。
社会科学/管理类（B题）：需要经济学理论、社会学调研方法等知识。
4. 学术规范
正确引用文献：确保论文的可信度和学术严谨性。
撰写结构化摘要：清晰表达研究背景、方法和结论。
三、HiMCM竞赛备赛策略
1. 分阶段突破
基础期
掌握经典模型：如线性回归、图论等。
熟练工具使用：Python（Pandas/Matplotlib）、LaTeX。
精读获奖论文：学习优秀论文的结构和写作技巧。
强化期
每周模拟真题：聚焦可持续发展相关模型（系统动力学、混合整数规划）。
复盘错题：分析错误原因，改进解题思路。
冲刺期
全真模拟：2-3次全真模拟，固定“建模+编程+写作”分工。
优化时间分配：72小时内合理安排时间（问题拆解6小时→建模24小时→编程18小时→写作20小时→检查4小时）。
2. 核心能力提升
模型实用优先：选择可解释性强的模型，用灵敏度分析和数据验证增强说服力。
团队协作：搭配“数学+编程+写作”组合，明确交接节点，避免信息误差。
AI合规使用：仅用于语法校对或代码框架，核心模型设计需独立完成，按要求提交使用报告。
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