🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：基于机器学习的非完备信息博弈研究
• 作者：李嘉琦
• 指导教师：宋海燕 副教授
• 机构：东北师范大学 数学与统计学院
• 文件来源：基于机器学习的非完备信息博弈研究_李嘉琦.pdf
• 发表年份：2025年11月（预期答辩时间）

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：摘要与正文核心数据自相矛盾（夸大结果）

• 位置：摘要 / 第3章 3.4.2节
• 描述：作者在论文摘要中大言不惭地宣称“实验后准确率提高至 79.77%”。然而，翻到正文第3章 3.4.2 节会发现，无监督学习模型（VGG网络）在测试集上的准确率其实只有 74.97%。作者竟然直接拿训练集的准确率（79.77%）冒充最终模型准确率写进摘要！
• 证据：正文原话为“该模型在训练集上的准确率为 79.77%，测试集准确率为 74.97%”。而摘要直接写成“accuracy increased to 79.77%”。这是典型的将 Train Acc 当作 Test Acc 汇报，以夸大模型性能的学术不端行为。
• 严重程度：🔴
• 复核状态：✅ 成立

发现 2：实验数据存在“造数”痕迹（随机数生成器都不如）

• 位置：第3章 表3-3、表3-4（500轮模拟对局实验数据）
• 描述：德州扑克模拟对局的得分数据呈现出极度不自然的数学规律。在表3-3的第一组实验中，1-4轮的得分总和被死死锁定了：189+211=400，204+196=400，222+178=400，236+164=400。不仅是第一组，第二组（214+186=400, 223+177=400）、第三组（204+196=400）甚至消融实验表3-4（206+194=400）的双方分数总和全部100%精确等于400！
• 证据：在真实的、带有随机底注、加注和全押机制的无限注德州扑克博弈中，不可能出现每一局双方得分总和是完全相同的整数（意味着每局桌面上产生的总积分永远是固定的400分）。这种数据绝非程序真实跑出来的，而是作者用 Excel 等工具手动捏造或用极其简陋的数学公式直接生成的“死数据”。
• 严重程度：🔴
• 复核状态：✅ 成立

发现 3：数据集规模存在严重的前后矛盾

• 位置：第3章 3.2节 数据处理
• 描述：作者在介绍 PokerBench 数据集时写道：“PokerBench...包含 11,000 个关键场景，分为 1,000 个前翻牌和 10,000 个后翻牌场景”。然而紧接着在下一自然段，作者却声称：“本文采用 PokerBench 的双人德州扑克数据集，共 50 万条，其中翻牌时刻决策 32428 条...河牌时刻决策 260419 条”。
• 证据：原本只有 1.1 万个场景的数据集，到了作者手里突然变成了 50 万条数据。如果作者进行了数据增强或重复采样，文中只字未提相关方法论。这属于典型的数据来源与实际使用数据严重脱节的“吹牛”或“编造数据集规模”行为。
• 严重程度：🟠
• 复核状态：✅ 成立

发现 4：基础规则与方法学存在常识性谬误（外行装内行）

• 位置：第4章 4.1节 与 4.3.2节 / 第4章 4.6.3节
• 描述：
  1. 规则自相矛盾：4.1节白纸黑字写道“国际麻将包含 34 种牌，每种牌有 4 张...以 34 维进行表示”。但在 4.3.2节计算手牌组合情况时，却写出“麻将有 27 种不同的牌...手牌的组合情况有 \(C_{108}^{14}\)”。27种牌突然变成108张？全文一会儿34维，一会儿27种，说明作者根本没搞懂麻将的数学表示。
  2. 统计学常识错误：4.6.3节进行二项检验时，作者设定的零假设期望比例 \(p_0 = 0.5\)。但麻将是一个4人游戏！在4个玩家参与的零和游戏中，随机获胜的期望比例理应是 0.25，用 0.5 作为基准来计算二项分布简直滑天下之大稽。
• 证据：34种与27种的冲突、4人游戏用 p=0.5 做二项分布检验，均是严重违背基础事实与统计常识的低级错误，暴露了论文实验设计的极度不严谨。
• 严重程度：🔴
• 复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 5：图片排版存在异常乱码与劣质 PS 痕迹

• 位置：图2-2、图4-5及部分排版处
• 描述：论文中多处出现低级排版错误与文本乱码。例如图2-2与图4-5的图注部分，原本应该是正常的英文说明，却被提取出类似 % E 3 lM e d o h p a r G x m F 2 C ty g D s1 0i4 w 6 7 n v B u c S A fk 9 8 5 q z - 的极度混乱字符。
• 证据：这种乱码通常出现在强行利用截图、不规范的 PDF 转换工具拼接，或者是使用 OCR 软件生硬识别外文图片并进行粗暴遮盖修改时。反映出论文成稿极为仓促，甚至部分图表可能是直接生搬硬套外部素材后强行打码处理的。
• 严重程度：🟡
• 复核状态：⚠️ 依据不足

耿同学辣评

摘要拿训练集准确率去贴金，模拟对局算分能把把总和精准控在400，4人打麻将的胜率非要用50%的二项分布去检验——这就好比四个二愣子打牌，你说他们打成平手的概率是50%，牛顿和贝叶斯的棺材板都要压不住了！连麻将到底是34种牌还是27种牌都没整明白就敢拿毕业论文忽悠，真以为人工智能就是“人工”随便填几个数字装出来的“智能”？

建议后续行动

• 联系作者要求提供原始数据（尤其是那 50 万条凭空多出来的 PokerBench 数据，以及总和永远是 400 的模拟对局代码）
• 强烈建议东北师范大学数学与统计学院学位评定委员会及指导教师介入调查
• 在 PubPeer 上提出质疑（注：国内硕士论文通常无 PubPeer 记录，建议直接上报学校学术委员会）
• 暂缓该生的学位论文答辩（若论文已于 2025 年 11 月答辩通过，建议启动学位追撤机制）

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
我们支持学术诚信，但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议，请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性，误报和漏报均有可能。