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进一步信息揣测

• 学术写作AI的隐藏风险：部分AI工具生成的论文可能存在「模板化」痕迹，容易被审稿人识别并质疑原创性，需手动调整语言风格（业内称为「去AI化」）。
• 同行评审AI的局限性：当前AI评审系统（如某些期刊内部工具）更擅长检测格式和基础逻辑问题，但对领域深度创新性的判断仍依赖人类专家，存在「假阳性」误判风险。
• 数据挖掘的灰色地带：部分研究团队使用AI爬取非公开数据库（如付费论文库或机构内网数据），通过数据清洗规避版权问题，但可能违反学术伦理（需注意法律风险）。
• 图表理解的「伪精度」陷阱：AI解读科学图表时，对坐标轴单位、误差范围等细节易产生错误解读，需人工二次校验（尤其在高影响因子期刊中）。
• 领域细分工具的内幕：某些小众学科（如古生物学）有未公开的专用AI模型，通常由顶尖实验室内部开发，性能远超通用工具（需通过学术人脉获取访问权限）。
• 论文投稿的「AI偏好」策略：部分期刊编辑系统会标记AI辅助生成的稿件，采用混合写作模式（如70%人工+30%AI）可降低被拒稿概率（行业潜规则）。
• 预印本平台的算法漏洞：在arXiv等平台，特定关键词组合（如「novel framework」+「SOTA」）能提升AI推荐排名，但过度优化可能引发同行反感。