🔍 耿同学打假报告

论文信息

标题：Congestion-Aware Floorplanning Optimization for Large-scale HLS Design on Multi-Die FPGA
作者：Teng Wang, Yingxue Gao, Qianyu Cheng, Haoran Xue, Xianglan Chen, Lei Gong, Changlong Li, Chao Wang, Xuehai Zhou
期刊：TechRxiv (预印本)
DOI：10.36227/techrxiv.172565775.51088665/v2
发表年份：2024 (Posted on 2 December 2024)
论文来源：techrxiv.172565775.51088665%2Fv2.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：引用与方法学异常（BibTeX 灾难与格式崩塌）

位置：References 部分（如 [4], [5], [6], [14], [15] 等）及全文页眉
描述：这篇论文的参考文献列表出现了极其严重的格式缺失和信息错乱。例如，文献 [4] 直接以 "for high-level synthesis designs on multi-die fpgas," 开头，完全缺失了作者和标题前半部分；文献 [5]、[14]、[15] 直接是光秃秃的网址（如 "en-US/ug872largefpga."）；文献 [6] 残缺为 "network and reinforcement learning-based floorplanning,"。此外，全文每一页的页眉都赫然写着 "JOURNAL OF LATEX CLASS FILES, VOL. 14, NO. 8, AUGUST 2021"，作者连基本的 LaTeX 模板占位符都没有修改。
证据：正常的学术论文即使是大修也会有基本的格式审查。这种大面积的参考文献字段丢失，极大概率是因为在使用文献管理软件（如 EndNote/Zotero）时抓取错误，且作者连粗校都没做就匆忙上传。虽然这不算直接的数据造假，但反映了极度草率的学术态度。
严重程度：🟡
复核状态：✅ 成立

发现 2：数据造假检测（资源开销表格的“完美一致性”）

位置：TABLE II (COMPARISON OF RESOURCE OVERHEAD BETWEEN FRQBOOSTER AND AUTOBRIDGE)
描述：在对比 AutoBridge 和本文方法 FrqBooster 的资源开销时，BRAM 和 DSP 两项资源的消耗在所有 8 个不同尺寸（13x2 到 13x16）的测试中，两组对比数据精确到了小数点后两位且完全一致（例如 DSP 列：Auto 的 8.57 与 FrqB 的 8.57 完全相同，一路到 67.81 完全相同；BRAM 列亦是如此）。
证据：在真实的 FPGA 布局布线中，两种不同的优化算法会导致逻辑单元的映射和布局发生物理变化，即便总体资源限制一致，工具最终统计出的百分比通常会存在微小的小数位差异（如 8.57% 和 8.58%）。出现如此大面积、双零齐整的完全一致，存在直接复制粘贴前序工具数据的嫌疑，或者至少说明其优化策略根本没有触及底层的资源映射。
严重程度：🟠
复核状态：✅ 成立

发现 3：图片拼接与复用检测（受限文本无法进行像素级分析）

位置：Figure 1 - Figure 10
描述：由于当前输入文本中未提供完整的原始高清图片信息（仅包含粗略的 OCR 文本或字符串乱码，例如 Figure 3 中出现的 "V0... V12" 及部分中文字符混杂），无法进行像素级分析以检测图片 PS 痕迹或图片翻转复用。
证据：文本提取内容不足以支撑图片像素对比。但需要注意，Figure 3 的图表和文本提取中混杂了大量未翻译的中文内容（如“布局布线”、“硬件核心”等字眼），这在纯英文正式投稿中属于严重的低级失误。
严重程度：🟡
复核状态：✅ 成立

发现 4：统计学与产出异常检测（无明显造假痕迹）

位置：Experiment Section (V.C) 及全文数据
描述：本文报告的频率提升效果（如 73.15%, 81.22%, 18.32% 等）具有随机数据的自然特征，没有出现常见的“末位数字全为0或5”的随机数生成器特征。结合当前日期来看，该论文于 2024 年底发表，文中引用了 2024 年的相关文献（如 Ref [3]），所使用的设备（Xilinx U250/U280）和软件（Vivado/Vitis 2019.02）均符合时间逻辑，不存在“穿越使用未来设备”的异常。
证据：数据分布符合 EDA 领域常规实验结果的波动规律。
严重程度：✅
复核状态：✅ 成立

耿同学辣评

这篇论文简直是“只要我不尴尬，尴尬的就是审稿人”的典型代表。通篇连 LaTeX 模板的默认页眉（JOURNAL OF LATEX CLASS FILES）都没改，图表和正文里还留着没翻译的中文，参考文献能漏掉一半作者名，直接贴个网址就敢往上怼。更严重的是，再看那张核心的资源对比表（TABLE II），AutoBridge 和你的算法算出来的 BRAM/DSP 资源百分比精确到小数点后两位竟然全是一模一样的！咋地，你的优化算法是在原地跑了个寂寞吗？这种连基本校对都缺失、且核心数据存在明显不合理一致性的论文，质量实在堪忧，真投期刊遇到较真的编辑估计直接当场给你拒了。

建议后续行动

（基于预印本性质）无需立刻向机构举报，但建议在 PubPeer 上提醒作者注意数据展示的严谨性及模板修改。
联系作者要求提供原始的 Vivado Implementation 日志，以核实 TABLE II 中资源数据的精确一致性。
建议作者在正式投稿前，好好请人做一次专业的 Proofreading。

⚠️ 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。

Congestion-Aware Floorplanning Optimization for Large-scale HLS Design on Multi-Die FPGA