AI论文中的致谢（Acknowledgement）：学术贡献的无声基石

在人工智能领域飞速发展的今天，每天都有大量AI研究论文发表，推动着技术前沿的突破。然而，在关注模型创新、实验数据和结论的同时，论文中一个常被读者忽略的部分——致谢（acknowledgement），实则扮演着至关重要的角色。它不仅是学术规范的体现，更是对协作研究与支持网络的公开认可。

致谢部分的核心价值

AI研究，尤其是大型项目，极少由个人独立完成。它往往依赖于导师的指导、同事的讨论、机构的资源以及资金的支持。致谢部分为此提供了正式的记录空间：

• 学术诚信：明确区分直接学术贡献（如合著者）与间接支持，避免不当署名，维护研究的可信度。
• 认可协作：感谢提供关键思路、代码、数据集或计算资源（如GPU服务器）的同行或团队，体现了开放科学的精神。
• 记录支持网络：向提供资金资助的机构（如国家科学基金、企业研究院）致谢，是获得研究经费的常规要求。

如何撰写一份得体的AI论文致谢

一份优秀的致谢应真诚、具体且简洁。

1. 遵循惯例，顺序清晰：通常首先感谢提供资金支持的机构（注明基金编号），然后感谢导师和同事的专业指导，最后感谢审稿人或提供非专业支持的个人（如家人）。
2. 具体而非空泛：避免“感谢所有帮助过我的人”这样的笼统表述。应具体说明被感谢者的贡献，例如：“感谢XX博士在Transformer模型调试中提供的宝贵建议”或“感谢YY机构为我们提供了所需的计算资源”。
3. 保持专业与简洁：致谢是学术论文的一部分，语气应保持专业，避免过于情感化的个人叙述。同时，它不应过长，以免分散读者对核心内容的注意力。

AI领域的特殊考量

AI研究的特性使得其致谢部分有一些独特之处：

• 代码与开源库：许多研究建立在开源项目（如TensorFlow, PyTorch）之上。在致谢中提及这些项目及其维护者，是良好的学术实践。
• 数据集提供方：使用公开数据集（如ImageNet、COCO）时，对其创建者和维护团队致谢是必要的。
• 预训练模型：如果研究使用了已有的预训练模型（如BERT、GPT），致谢其发布团队也是一种认可。

总之，acknowledgement远非论文的形式主义结尾，它是学术合作生态的缩影，体现了研究者对社区的尊重与感恩。精心撰写致谢，是为整个研究故事画上一个圆满且道德的句号。