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数学建模竞赛中，论文质量直接决定最终成绩，而交稿前的细节检查常因人工疏漏而难以周全。借助大语言模型（LLM）的文本理解与结构化输出能力，可以构建一套标准化的AI自查流程。其核心原理是通过固定提示词将检查项固化为六大维度26项细节，覆盖摘要、模型与假设、结果与图表、代码与附件、格式完整性以及表达原创性等方面。这种基于提示词工程的方法能显著提升终检效率，避免“差不多”心态导致的隐性失分，尤其适用于国赛

2对外接口2.1Command您可以使用YARNCommands对YARN集群进行一些操作，例如启动ResourceManager、提交应用程序、中止应用、查询节点状态、下载container日志等操作。完整和详细的Command描述可以参考官网文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YarnComm

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