夜雨聆风在数学建模竞赛中，队伍往往要在极短时间内完成读题、数据处理、模型构建、程序实现、结果分析到论文撰写等一整条链路，任何一个环节都涉及大量机械重复却又不可或缺的工作。过去我们靠体力和经验硬撑，如今生成式 AI 的出现把这些“体力活”自动化：它能迅速拆解题意、检索并整理相关文献，自动清洗并初步可视化数据，协助生成可运行的代码和基线模型，甚至在撰写论文时完成公式排版和语言润色。借助这些工具，选手可以把更多精力放在真正决定分数的思考环节而不再被低效操作牵着走。
今天数乐君就带大家看看一些常用的AI及用法吧！
一、ChatGPT辅助建模
1.数据、资料、模型搜索
利用可联网的 ChatGPT 版本找你需要的资料或数据，并且可通过连续对话精确定位需求，但结果质量不好说，常用于找不到数据时的备选方案。
例如：帮我搜集从 2010-2022 年的世界人口数据，并列成表格
2.提供解题思路及模型
在数模比赛期间，帮助拆解问题，提供初步模型思路想法等。
例如：
接下来你将作为我的数学建模比赛指导老师为我提供比赛思路，我将逐步把赛题背景和问题发送给你。
以下是赛题背景和赛题说明，不是问题： XXXXXX
请根据赛题背景，帮我分析问题 X ，提供数学建模思路： XXXXXX
请根据你的思路建立具体的用数学语言描述的模型，要求尽可能的详细。
请再给出模型对应的 MATLAB 代码
请再给出模型对应的 Python 代码
二、ChatGPT辅助编程
1.辅助编程三大能力
出代码：直接让 GPT生成你所需要的代码。例如:用模拟退火算法来求(x-5)(x-3)(x+6)(x+5)函数的最小值，x取值范围为(-10,10)，给我对应的python 代码。
读代码：利用 GPT 拆解分析别人提供的代码。
改代码：让 GPT 帮你分析代码 BUG，并提供解决方案。
2.读图解图的能力
分析读图：复杂图形分析拆解，并提供绘制思路
图形复现：分析图片类型，给出相应代码。
三、核心优势
它能够思路拆解，把赛题全文贴给它，它会自动提炼关键信息、列出决策变量，并给出可行的模型候选；可以跨模态输出，表格、图片和 LaTeX 公式都能一站生成，论文排版省去来回切换；还能迭代对话，对同一份 Notebook，随时追加“帮我把这一段改成矢量化”“把这张图统一成黑白”等指令，连上下文都不用重新说明。
四、局限性
复杂公式有时排版错位；提交前用 Overleaf 复核；高阶算法（如 MCMC、分形分析）偶尔给出伪代码却缺少细节，最好要求它“生成并解释每一行。
五、实战演练
首先我们可以输入完整赛题，要求输出背景→目标→约束→可行模型→所需数据五栏表；再让它把自然语言方案转成函数框架，并附 docstring；然后快速试算，在 Code Interpreter 里上传CSV，先跑描述统计、做散点/箱线图，看数据分布对模型假设是否友好；最后在论文冲刺阶段，让它把 Jupyter 输出转成 LaTeX，并生成润色摘要。
例如：“下面是 ***年全国大学生数学建模赛题全文。请按『问题拆解—可能模型—数据需求—验证思路』四级结构输出，表格形式；并对每个模型给出优缺点。”
一、核心优势
它的中文表达自然，生成的段落接近人工写作，几乎不用再做语法调整;可以多任务并行，一条指令即可完成缺失值填补、异常检测、热力图与箱线图绘制，节约在 Pandas 和 Matplotlib 之间切换的时间;低门槛可视化，输出 PNG 与相应 Python 代码，方便后期复现。
二、局限性
针对含大量希腊符号或复杂矩阵公式的段落，LaTeX 渲染仍需手动微调;高级模型调参（如 LightGBM / XGBoost 的细粒度参数）仍建议在 Notebook 里自己 Grid Search;思考时间较长，页面容易报错。
三、实战演练
首先上传原始 Excel/CSV，指令“去缺失＋异常检测＋标准化＋输出三张可视化”，一口气完成 Pandas＋Matplotlib 的常规脚本；然后根据模型与实验结果自动编“模型求解”“结果分析”“局限与展望”段落，语义自然且符合学术口吻；要求同时输出 Python 代码与 PNG，以便后期复现；把常用指令（清洗、绘图、段落写作）存成「片段库」，比赛时只改文件名与字段即可复用。
例如：请读取附件 sales.csv：
删除缺失率 >20 % 的列
对数值字段 winsorize 5%
画相关系数热力图并存为 PNG
输出清洗后数据的五数概括表
一、介绍
通过 AutoGluon、H2O AutoML 等 Pipeline，几行代码即可跑完特征工程、模型比较、交叉验证，快速获得基线分数。（下面以H2O为例）
H2O是简化机器学习的第一步，涉及为各种机器学习算法开发简单、统一的接口。其可用于自动化机器学习工作流程，其中包括在用户指定的时间限制内自动训练和调整许多模型。同时，提供了许多适用于AutoML对象以及单个模型的模型可解释性方法。可以通过单个函数调用自动生成解释，提供一个简单的界面来探索和解释 AutoML 模型。
二、必需参数
1.所需数据参数
y：此参数是目标变量列的名称（或索引）
training_frame：指定训练集。
2.所需的停止参数
必须指定以下停止策略之一（基于时间或模型数量）。设置这两个选项后，AutoML 运行将在达到这些限制之一时立即停止。
max_runtime_secs：此参数指定 AutoML 进程将运行的最长时间。默认值为 0（无限制），但如果用户未指定（max_runtime_secs 和 max_models 指定），则动态设置为 1 小时。
max_models：指定在 AutoML 运行中构建的最大模型数，不包括 Stacked Ensemble 模型。默认为 NULL/None。
3.部分可选数据参数
x：预测列名称或索引的列表/向量。仅当用户想要从一组预测变量中排除列时才需要指定此参数。如果在预测中应使用所有列（除了目标变量），则不需要设置。
validation_frame：若nfolds == 0，不然此参数将被忽略。可以指定一个验证frame，并用于提前停止单个模型和提前停止网格搜索(除非max_models或max_runtime_secs覆盖基于指标的提前停止)。默认情况下，当nfolds > 1时，交叉验证指标将用于早期停止，因此validation_frame将被忽略。
leaderboard_frame：此参数允许用户指定一个特定的数据框，用于在排行榜上对模型进行评分和排名。除了排行榜得分外，该框架不会用于任何其他用途。如果用户未指定排行榜框架，则排行榜将使用交叉验证指标，或者如果通过设置nfolds = 0关闭交叉验证，则将从训练框架自动生成排行榜框架。
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三、核心优势
它的基线速度快，半小时内就能知道哪类模型最具潜力，避免在劣势算法上浪费时间；可复现 Notebook，自动生成的可视化图（特征重要性、SHAP）直接复制进论文；拥有免费的GPU，对深度学习题目可先测一个小网络，判定是否值得深入。
四、局限性
每次 Session 最多 12 h，模型过大可能中断；要记得保存 checkpoint；结果解释性一般，需要后续做可解释性补充。
五、实战演练
清洗完的数据上传，让 AutoML 跑一轮；把 Top3 模型和参数记录下来作为后续精调对象；Notebook 自动产出的特征重要性条形图、交叉验证折线图直接进“结果分析”章节。
一、核心优势
它的上下文感知强，复制函数或错误 Traceback 进去，它能用现有代码环境生成补丁，而不是无关的片段；能够自动生成单元测试，快速覆盖边界条件，让模型在比赛期间更稳；能将自然语言转到Shell，直接让它帮忙写 Conda 安装脚本或 Git 命令，少翻文档。
二、实战演练
把 ChatGPT 给的伪代码贴进 Copilot Chat，要求“写向量化实现并生成 pytest”；出现报错时直接贴日志，要求“给我最小修改集并阐释原因”；把双 for 循环贴进去，要求改成 NumPy/Numba 实现并给复杂度分析；自动调用 pytest 建立覆盖正例、反例、边界条件的 test suite；一键拆分大文件为多模块＋ docstring。
一、核心优势
它通过引导式对话的方式收集用户需求，借助大模型的自然语言处理能力分析需求场景，生成对应的数学模型和求解代码，最后一键调用求解器得出问题最优解。其Basic版本在ICML 2024自动数学推理挑战赛中斩获第三名，建模求解准确率达94%以上。
端到端闭环：从自然语言需求描述到最优解输出，实现全流程自动化
对话修改模型：支持通过自然语言对话增减或修改数学模型，如“增加一条约束，要求xxx”
自动生成求解代码：完成建模后一键生成对应的数学模型代码及数据
降低建模门槛：即使不是数学建模专家，也能在AI辅助下完成数学建模
二、实战演练
在对话界面通过多轮对话梳理需求；将梳理好的需求一键同步至需求描述框；点击“分析&建模”自动建立数学模型；点击“生成代码”获取模型对应的求解代码；最后点击“求解”调用求解器得出结构化结果。
一、核心优势
它通过内置的AI对话框，用户只需用自然语言描述问题，就能自动生成相应的代码，甚至帮助完成模型的构建与优化。
自然语言交互：通过简单的自然语言交流即可实现代码补全、修改项目代码、生成注释等功能
全流程覆盖：帮助用户快速完成从数据准备到模型部署的全过程
数据处理能力：支持多种数据格式读取，可进行数据清洗、特征提取和可视化操作
智能代码生成：输入“使用遗传算法求解旅行商问题”即可生成完整代码片段
二、实战演练
在AI对话框中输入“创建一个线性回归模型，并训练数据集”，系统自动生成包含所有必要步骤的Python代码；对数据进行去重和缺失值填充，AI自动执行相应操作；遇到错误时通过AI助手进行调试和修正。
一、介绍
MathModelAgent是一款专为数学建模竞赛设计的自动化智能体系统（GitHub开源项目），能将原本需要3天的建模过程压缩至1小时，直接输出符合学术规范的完整论文。项目通过多智能体协作框架，实现问题分析→数学建模→代码编写→论文生成全流程自动化。
二、核心优势
多Agent协作：采用协调者、建模者、代码者、写作者四类智能体分工协作
端到端自动化：一条/1start-mathmodel命令即可全自动完成从问题分析、建模、编码、绘图到论文排版的全流程
开源免费：完全开源，可接入任意模型（DeepSeek、GPT-4、Claude等）
多题型支持：覆盖优化类、预测类、评价类、分类聚类、微分方程、图论等主流赛题类型
三、实战演练
克隆项目并通过Docker一键部署；配置API Key后输入赛题问题；协调者自动分解任务分配给各Agent；建模者分析问题建立数学模型；代码者编写并执行Python代码求解；写作者自动生成完整建模论文。
一、介绍
Claude是由Anthropic开发的一款AI系统，注重自然语言处理的安全性、可解释性和人机交互体验。其设计理念是生成清晰、简洁且易于维护的代码，同时注重代码的可读性和文档化。Claude Code是一个运行在终端的代理系统，能够理解复杂的自然语言指令，自主读取文件目录，规划步骤，并自动执行代码编辑和修改。
二、核心优势
代码质量高：生成代码清晰简洁，注重可读性和文档化
自主执行能力：可自主读取文件、规划步骤、执行代码编辑
文件创建与处理：可用自然语言生成Excel、Word、PDF等文件
适合复杂项目：在长期、技术密集型的数学研究项目中表现出色
三、实战演练
在VS Code中安装Claude Code扩展；用自然语言描述数学问题或代码需求；Claude自主读取项目文件、规划实现步骤并执行代码修改；对于长期研究项目，可将问题写入problem.md，由Claude Code自主完成文献调研到代码实现的全流程。
如何备赛才能在9月国赛中提升拿奖几率呢？
针对同学们备战数学建模竞赛的重重困难，由数维杯数学建模竞赛组委会联合成都信息工程大学主办，2026年第十一届“数维杯”数学建模夏令营将于8月3日—8月11日在成都信息工程大学隆重举行。仅限5人封班，累计指导学生近2300余队，国赛、美赛荣获1950余项省级以上数模奖项，历届参培学员获奖率达85%左右。如何在九月国赛一举成名，脱颖而出，数维杯夏令营可以帮助你弯道超车。
2026第十一届数维杯大学生数学建模夏令营是由数维杯大学生数学建模挑战赛组委会主办，成都信息工程大学应用数学学院协办。至今已成功举办十一届，是全国高校示范性数学建模实战培训基地。
助力广大师生高效备战全国大学生数学建模竞赛，提升数学建模应用与复杂问题解决能力。
2026年8月3日 — 8月11日（8月2日全天报到）
1.报到地点：安逸·锦著酒店（双流国际机场成都信息工程大学店）
2.培训地点：成都信息工程大学（四川省成都市西南航空港经济开发区学府路一段24号）
（一）权威课程体系（紧扣国赛真题 + 全流程实战）
为期 9 天，课程覆盖基础、算法、建模、数据、论文、模拟、点评七大模块，每天晚自习全程辅导、作业跟踪、小组研讨，当天内容当天消化。
1）建模基础课程：MATLAB入门、AI 辅助编程、算法专题精讲、历年国赛真题全解、高分论文写作指导、国奖经验分享，覆盖建模、编程、写作、可视化全环节。
2）实战建模训练：数据预处理、假设检验、聚类分析、回归模型、分类预测、微分方程、灰色预测、时间序列、优化算法等全题型案例实操；最后3 天全真国赛模拟训练，限时答题、提交论文，完整复刻国赛流程与强度。
3）一对一专家点评：模拟赛后评审专家逐组点评论文、解析赛题、答疑解惑，精准指出问题、给出修改建议，快速提升得分能力。
4）效果总结与复盘：学员心得分享、教学效果评估、经验沉淀，形成完整备赛方法论。
往期回顾
（二）顶尖师资阵容（教授+国赛评委 + 特等奖得主）
·1.Dave，某高校数理专业硕士生导师，主持校级数学建模专项教研团队，长期培育本科生与研究生参与数学建模赛事，多次获评优秀竞赛指导教师。参与全国大学生及研究生数学建模竞赛命题工作，担任国赛、省级赛区赛事评审，长期开展试卷评阅、参赛集训、课程教研建设等相关工作。
· 2.王继利，工学博士，吉林大学机械与航空航天工程学院副教授，高教社杯全国大学生数学建模竞赛吉林赛区评阅专家、中国研究生数学建模竞赛评阅专家及其他多项数学建模竞赛评阅专家，长期致力于数学建模相关研究。本科期间曾获高教社杯全国大学生数学建模竞赛（2006年、2007年各参赛1次）和中国研究生数学建模竞赛国家一等奖（其中2006年获奖题目成绩排名第1，2007年荣获高教社杯全国大学生数学建模竞赛特等奖——高教社杯奖，2007年全国研究生竞赛获奖题目成绩排名第11），3次竞赛论文均入选优秀论文并发表。近年来持续指导全国大学生数学建模竞赛及中国研究生数学建模竞赛，获国家级奖50余组。目前负责吉林大学南岭校区本科生的数学建模竞赛指导工作。
3.张秋燕，成都信息工程大学应用数学学院副教授、硕士研究生导师，数学建模教学团队负责人，中国研究生数学建模竞赛、高教社杯全国大学生数学建模竞赛全国评阅及四川赛区评阅组专家、数学建模优秀指导老师。指导学生参加各类数学建模竞赛，累计获奖近 200 项。主要从事微分方程与动力系统定性理论分析与分岔、非线性发展方程行波解以及分岔方向的研究。主持国家自然科学基金青年项目1项，四川省科技厅项目1项，四川省教育厅项目1项，数学气象四川省教育厅高校重点实验室项目1项；参与国家自然科学基金3项，四川省科技厅项目4项，四川省国家应用数学中心项目4项。在国内外学术期刊上发表相关科研论文20余篇，参与国家级教改项目2项、省级教改项目3项；编写出版教材6本、出版数字课程3门。
· 全程配备往届国赛顶尖获奖助教，一对一答疑、小组辅导、作业批改，保姆式跟踪学习进度。
（三）核心优势
◾全真国赛模拟：高强度限时模拟、专业评审、逐篇点评，提前适应国赛节奏与评分标准。
◾小班化分组指导：限额70人，保证每位学员获得充分关注与个性化指导。
◾全套独家资料赠送：课件、MATLAB 源码、历年真题、优秀论文合集、模板，一步到位。
◾ 权威证书加持：考核合格免费颁发中国电子学会《数学建模技术与应用》培训证书，可计入继续教育学时，用于职称评聘、岗位聘用参考。
证书样例
◾ 灵活组队机制：可自行组队；单人报名，组委会免费匹配队友。
◾ 名额顺延保障：因故无法参加，名额可顺延至下一届（报名后不退费）。
◾ 高性价比集训：短期高效、实战导向，比碎片化自学效率提升数倍。
联系人：藏老师电话：18947927578QQ：277558422、1532597773（报名咨询）
2026年第十一届数维杯夏令营官方QQ群：1079717809
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