写这篇文章的起因很简单：我在 Twitter 上看到一个帖子，标题是"全网最完整AI科研终极指南"。点进去被浪费了人生的5分钟。 
作者显然就是把几篇文章丢给ai，自动化的生产出一篇垃圾。流程图画得花里胡哨，工具列表也罗列得无比齐全，从文献检索到论文生成一条龙，看完让人觉得 AI 做科研这件事已经被彻底解决了。但凡真正用AI跑过一整套深度学习实验的人，都知道这篇东西有多离谱：它把科研最难、最脏、最痛苦的那部分，直接用漂亮的方框和箭头抹平了，就好像这个世界有一条通往成功的路，没有任何分叉和转折，AI就在那条路上一直往前走。 
既然这种文章都有人点赞、有人收藏、有人转发，那我干脆也写一篇，把我自己踩过的坑、踩出来的经验，原原本本分享出来。 
我是TOP10 的CS PhD 在读，发过 CVPR、ICCV、ICML、NeurIPS 等顶会，也担任过基本上所有主流顶会的审稿人。我有能力判断AI产出...