导语｜模型冲到榜单前列，紧接着的却是最耗神的一步：竞赛要求提交完整技术报告，要写模型结构、数据增强策略、损失函数、模型集成方案。你还在调模型，根本没时间写长篇报告。
一、竞赛报告难的不是“写”，是“复述”
打比赛的人对这个场景不陌生：比赛进入尾声，主办方要求提交技术报告。报告要讲清四件事——模型结构、数据增强、损失函数、集成方案。
难在哪？难在这四件事你都是“边试边改”做出来的：
• 结构改过三版，最后用的是哪一版？
• 数据增强试了七八种，哪几种留下来了？
• 集成方案是榜单冲刺时临时拼的，怎么写成一段清晰的话？
不是不会写，而是要把几个月里散落的决策，重新捋成一条线。
二、第一步：在共研工坊里把素材归拢
MuchSci 的共研工坊支持团队协作，也能导入竞赛数据集。对打比赛来说，这一步很实际
| 环节 | 为什么需要协作 | 共研工坊接什么 |
| 数据集导入 | 竞赛数据散在队友手里 | 统一导入，一处可用 |
| 方案记录 | 结构、增强、损失各改各的 | 团队共享同一份素材 |
| 报告撰写 | 一个人写不完 | 多人协作推进 |
把数据集和关键实验记录归拢到位，后面写报告才有东西可依。
三、第二步：让论文水手生成完整技术报告
素材齐了，用论文水手生成技术报告。它会按竞赛报告的结构组织章节：问题背景、数据处理、模型结构、训练策略（数据增强与损失函数）、集成方案、结果与分析。
关键是：报告里的每个数字都来自你的实验记录，不会编造实验指标——这在竞赛报告里尤其要紧，因为主办方会核对你的成绩。
四、第三步：画模型结构图与性能对比图
技术报告里最花时间的其实是图：
• 模型结构图：把网络画成流程图，比文字描述高效得多。
• 性能对比图：不同方案、不同版本的分数对比，用分组柱状一次说清。
而且出的是期刊尺寸的矢量 SVG，文字可编辑、放大不失真——报告贴进附录也清晰。
五、第四步：补上参考文献
竞赛报告同样需要引用：backbone 从哪来、数据增强策略出自哪篇、集成方法的原始论文是哪一篇。论文水手会自动管理这些引用，正文用 cite 标记、一键出 bib，并在提交前跑一遍真实性校验。
六、一次完整走查
以一场图像竞赛为例：
1. 共研工坊新建项目，导入竞赛数据集。
2. 归拢素材：把最终的结构、增强策略、损失、集成方案整理进去。
3. 生成技术报告：按竞赛要求的结构出初稿。
4. 出图：模型结构流程图 + 各版本分数对比图（矢量、期刊尺寸）。
5. 核数字：确保报告里每个指标都能对上实验结果。
6. 补引用，跑一遍真实性校验。
7. 导出，按主办方要求提交。
七、常见坑
• 报告和提交版不一致。 报告里写的结构不是你最后提交那版，评委一比对就露馅。
• 只写“我们用了 X”，不写“为什么用它”。 技术报告的价值在决策依据。
• 结构图靠截图。 位图一放大就糊，用矢量流程图。
• 结果只报最高分。 不写多版本对比，看不出你的调参路径。
八、结语
竞赛技术报告是“把几个月调参路复述一遍”的活，最耗的从来不是写作能力。MuchSci 的共研工坊负责归拢素材，论文水手负责成稿、出图、管引用——你要做的，是把最后那版方案讲清楚。
提交前自检：
• 报告里的结构、策略，和最终提交版一致吗？
• 每个数字都能对上实验记录吗？
• 结构图是矢量、并配了性能对比图吗？
• 引用都真实可查吗？