AI 写论文的逻辑断层，本质是没说清 “论点 - 论据 - 结论” 的关联，要么跳过关键论证，要么论点和论据脱节，补逻辑的核心是填衔接、补依据、顺顺序，以下都是能直接落地的实操技巧，改完逻辑立刻变顺畅。

先找准逻辑断层的核心位置，不用盲目改写。先通读论文，重点看这三类地方：一是段落之间没有过渡句，上一段说 A 话题，下一段直接跳 B 话题；二是一句话里出现 “突然结论”，比如 “AI 技术提升效率，因此企业应全面推广”，没说清 “怎么提升效率”；三是论据和论点不搭，比如论点是 “某方法降低成本”，论据却在说 “该方法的发展历程”。把这些断层标记出来，针对性修改更高效。

补全 “因果链 + 前提条件”，让逻辑闭环。AI 常跳过中间论证步骤，导致逻辑跳脱。比如 AI 写的 “采用 XX 算法，实验精度显著提升”，可以改成 “在样本量≥500、环境温度控制在 25℃的前提下（补前提），采用 XX 算法优化了数据降噪环节（补过程），让干扰项减少 30%，最终实验精度从 82% 提升到 91%（补结果）”；再比如 AI 的 “XX 政策推动行业升级”，改成 “XX 政策通过减免税收、简化审批（补政策具体内容），降低了企业研发成本（补中间影响），企业因此加大技术投入，带动整个行业升级（补因果）”。

用具象化内容填充衔接，避免空洞过渡。逻辑断层很多时候是 “光说结论不找依据”，补的时候要加 “具体数据、案例或理论支撑”。比如 AI 写的 “该模型比传统模型更优”，断层在于没说清优在哪，改成 “对比传统模型，该模型新增了 XX 特征变量（补差异），在 3 组测试数据中，预测误差分别降低 12%、15%、18%（补数据），尤其在小样本场景下，稳定性更突出（补结论）”；再比如论点是 “某现象普遍存在”，AI 只说 “很多研究证实”，可以改成 “XX（2023）的调研覆盖 100 家企业，68% 的企业反馈存在该现象（补文献数据），结合我实操中接触的 3 个案例（补个人经验），进一步验证了其普遍性”。

调整表达顺序，符合人类认知逻辑。AI 的论证顺序常不符合 “从浅到深、从具体到抽象” 的规律，容易让人看不懂。可以把 “结论前置 + 反向推导” 改成 “铺垫 - 分析 - 结论”：比如 AI 的 “XX 方案不可行，因为成本高、落地难”，改成 “先梳理 XX 方案的实施要求（铺垫），发现其需要投入设备资金超 50 万（成本问题），且需要专业技术团队运维（落地问题），结合中小企业的预算和人力现状（分析），因此该方案暂时不可行（结论）”；也可以在段落间加过渡句，比如 “基于上述分析，我们进一步探讨 XX 问题”“结合 XX 案例，能更直观看到这一逻辑的应用”，让段落衔接自然。

最后检查技巧：改完后把论文读出来，要是某句话让你觉得 “突然”“没说清”，就是还有断层；也可以用 “提问法” 自查 —— 每个结论都问自己 “为什么是这样？”“有什么依据？”，能答上来就说明逻辑通顺，答不上来就补对应的论证内容。

总结下来，补 AI 论文逻辑断层，不用大改框架，重点是给每个结论补 “前提、过程、依据”，用具体内容填充衔接，让 “论点 - 论据 - 结论” 环环相扣，读起来顺畅不跳脱，逻辑自然就立住了。