数模中，我负责的是论文产出。一开始做数学建模时，我写作惯性是 Word。当时的想法比较简单：先把内容写完，再导出 PDF 发给指导老师或者团队成员。表面上看，这个流程很方便，但实际操作中问题不少。比如图片位置经常不太稳定，稍微移动一下，周围排版就可能乱掉，排版很难；公式一多，对齐和编号也会变得麻烦；有时只是改了几句话，最后导出的 PDF 却出现空白、错位或者格式不统一的情况。后来反复对比不同排版效果后，我逐渐意识到，如果文档中公式、表格和图表比较多，LaTeX 确实比普通的 Word 转 PDF 更合适。从根本上，它排出来的内容更整洁，尤其在数学公式、编号和版式统一性上优势比较明显，不管是屏幕阅读还是打印提交，效果都更稳定。一看到latex我就赏心悦目，而docx就是比较丑，尤其是数学公式。

当然，LaTeX 也不是完全没有门槛。作为初学者，我如果一开始就直接在 TeX 环境里手写全部内容，很容易因为语法、编译或者格式细节出错，修改起来也比较耗时间。当然，我很快开始尝试用 Pandoc 做一些辅助转换，比如先把 Markdown 或 Word 内容转成 TeX 文件，再进入 TeX 里面修改。有些框架性的内容，我也会让 AI 先生成一个初稿，比如文档结构、公式环境、表格格式或者图表插入方式，然后自己再逐项检查和调整。这样效率会高一些，至少不用每次都从空白文件开始。特别是第一篇论文生成后，给自己留一个tex架构，以后就会很方便，第二次写作我花在构建范式上的时间就很少了。

在文件管理上，我后来一直坚持保留原始的 TeX 文件，而不是只保存 PDF。因为建模论文后面经常需要反复修改：补一个参数、改一段分析、换一张图，或者根据老师意见调整结构，这些都需要回到源码里处理。如果只有一份 PDF，后续修改会很被动。PDF 更适合用来交流、查看和打印，因为它是相对固定的成品；而 TeX 文件更适合作为长期修改的底稿。偶尔遇到一些比较小的问题，比如某张图的位置不太合适，或者颜色显示不够清楚，我会用 Acrobat 做一些局部调整，但大的改动还是会回到 TeX 里处理。这样分工比较清楚，也不容易越改越乱。

为了控制整体工作量，我后来也慢慢采用了模块化的写法。比如把每个问题的模型建立、求解过程、结果分析、图表展示拆成相对独立的小文件，每个文件先单独完成，最后再整合到主文档中。这样做的好处是，修改某一部分时不容易影响全文，也方便团队分工。负责模型的同学可以写模型部分，负责算法的同学可以补求解过程，负责图表的同学可以整理结果展示，最后再由我来统一格式、衔接语言和检查整体结构。相比所有人都挤在一个大文档里修改，这种方式更清楚，也能减少互相覆盖、格式混乱的问题。

写到后面，我越来越觉得，负责写作的人不能只懂排版。数学建模的写作不是简单把内容“写得好看”，而是要真正理解建模过程、算法思路和结果含义。如果不理解模型，就很容易把文章写成材料的堆砌，看不出逻辑关系；如果不理解数据分析，也很难判断一张图是否真的能说明问题。比如当某张图不能直观反映变量变化趋势时，写作的人应该反过来思考：是不是模型表达不清楚，还是数据选取有问题；当公式推导复杂时，也要能判断 AI 生成的草稿是否存在错误，而不是直接照搬。

所以我现在会把一些重复性、辅助性的工作交给 AI，比如整理初稿、生成格式框架、辅助检查表达，但涉及建模假设是否合理、算法为什么这样选、结果如何解释这些核心内容，还是必须自己认真把关。工具可以提高效率，但不能代替思考。负责写作的同学真正要做的，是在理解团队工作基础上，把建模过程、分析逻辑和结论准确清楚地表达出来，而不是把文章简单交给工具生成。