導語｜模型衝到榜單前列，緊接著的卻是最耗神的一步：競賽要求提交完整技術報告，要寫模型結構、數據增強策略、損失函數、模型集成方案。你還在調模型，根本沒時間寫長篇報告。
一、競賽報告難的不是「寫」，是「複述」
打比賽的人對這個場景不陌生：比賽進入尾聲，主辦方要求提交技術報告。報告要講清四件事——模型結構、數據增強、損失函數、集成方案。
難在哪？難在這四件事你都是「邊試邊改」做出來的：
• 結構改過三版，最後用的是哪一版？
• 數據增強試了七八種，哪幾種留下來了？
• 集成方案是榜單衝刺時臨時拼的，怎麼寫成一段清晰的話？
不是不會寫，而是要把幾個月裡散落的決策，重新捋成一條線。
二、第一步：在共研工坊裡把素材歸攏
MuchSci 的共研工坊支持團隊協作，也能導入競賽數據集。對打比賽來說，這一步很實際
| 環節 | 為什麼需要協作 | 共研工坊接什麼 |
| 數據集導入 | 競賽數據散在隊友手裡 | 統一導入，一處可用 |
| 方案記錄 | 結構、增強、損失各改各的 | 團隊共享同一份素材 |
| 報告撰寫 | 一個人寫不完 | 多人協作推進 |
把數據集和關鍵實驗記錄歸攏到位，後面寫報告才有東西可依。
三、第二步：讓論文水手生成完整技術報告
素材齊了，用論文水手生成技術報告。它會按競賽報告的結構組織章節：問題背景、數據處理、模型結構、訓練策略（數據增強與損失函數）、集成方案、結果與分析。
關鍵是：報告裡的每個數字都來自你的實驗記錄，不會編造實驗指標——這在競賽報告裡尤其要緊，因為主辦方會核對你的成績。
四、第三步：畫模型結構圖與性能對比圖
技術報告裡最花時間的其實是圖：
• 模型結構圖：把網絡畫成流程圖，比文字描述高效得多。
• 性能對比圖：不同方案、不同版本的分數對比，用分組柱狀圖一次說清。
而且出的是期刊尺寸的向量 SVG，文字可編輯、放大不失真——報告貼進附錄也清晰。
五、第四步：補上參考文獻
競賽報告同樣需要引用：backbone 從哪來、數據增強策略出自哪篇、集成方法的原始論文是哪一篇。論文水手會自動管理這些引用，正文用 cite 標記、一鍵出 bib，並在提交前跑一遍真實性校驗。
六、一次完整走查
以一場圖像競賽為例：
1. 共研工坊新建項目，導入競賽數據集。
2. 歸攏素材：把最終的結構、增強策略、損失、集成方案整理進去。
3. 生成技術報告：按競賽要求的結構出初稿。
4. 出圖：模型結構流程圖 + 各版本分數對比圖（向量、期刊尺寸）。
5. 核數字：確保報告裡每個指標都能對上實驗結果。
6. 補引用，跑一遍真實性校驗。
7. 導出，按主辦方要求提交。
七、常見坑
• 報告和提交版不一致。 報告裡寫的結構不是你最後提交那版，評委一比對就露餡。
• 只寫「我們用了 X」，不寫「為什麼用它」。 技術報告的價值在決策依據。
• 結構圖靠截圖。 位圖一放大就糊，用向量流程圖。
• 結果只報最高分。 不寫多版本對比，看不出你的調參路徑。
八、結語
競賽技術報告是「把幾個月調參路複述一遍」的活，最耗的從來不是寫作能力。MuchSci 的共研工坊負責歸攏素材，論文水手負責成稿、出圖、管引用——你要做的，是把最後那版方案講清楚。
提交前自檢：
• 報告裡的結構、策略，和最終提交版一致嗎？
• 每個數字都能對上實驗記錄嗎？
• 結構圖是向量、並配了性能對比圖嗎？
• 引用都真實可查嗎？