1. 文章结构与核心贡献聚焦

• 强调明确切入点和核心“亮点”贡献，避免分散，确保至少一项最主要、富有创新的方法。
• 在该贡献点上进行全面充分的实验验证，包括不同模型尺寸、普适性测试，以应对审稿专家的质疑。
• 建议从读者或审稿人角度思考，提前把可能被问的问题、实验条件差异解释清楚，并在文中备注硬件/软件环境。

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3. 硬件资源与实验可复现性

• 实验在荷兰 HPC（约 300 张 H100 GPU）大规模运行，耗费数千至上万 GPU 小时。
• 实验资源紧张时可考虑使用国内云端租赁（如阿里、腾讯）服务，节省采购与维护成本。
• 建议与企业合作，不仅获得计算资源，也可共享真实数据；论文中需标注使用环境与配置，以增强复现性与对比公平性。

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1. 聚焦研究方向与差异化竞争

• 当前在通用大模型方向竞争优势有限，建议深入特定子场景，打造差异化，例如垂直视频生成或多模态情感推理。
• 聚焦单一“亮点”贡献，保证质量优于数量，避免资源分散。

2. 论文写作与投稿节奏

• 数学/通信背景的研究者投稿周期通常较长（1.5~2年），可通过策略性并行推进，缩短时间。
• 推荐形成系列文章，每篇优化特定场景，与基础文章形成延续。
• 团队组合策略：师生协作+外部合作，扩大产出。

3. 团队协作结构建议

• 理论与工程交叉合作，构建“1+1＞2”的协同效应。
• 资深导师牵线，数学工具支持团队研究。
• 鼓励跨学科合作（通信、安全、网络等），避免各自为战。

5. 国际合作与资源获取

• 合作方式：参加国际会议、邮件沟通、由学生牵头与国外同行建立联系。
• 明确分工，鼓励国外学生参与实验或模型改进设计，但不应替代本校学生完成核心实验。

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