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@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{官方正式测试的效果验证}\label{app:formal}
+\section{官方正式测试的效果验证}\label{app:formal}\aigcC
 \subsection{数据选择及对应关系核对}
 正文的机制论证与定量结论取自自建模拟器演练局，
 本节则用官方模拟器的正式测试验证算法在正式环境下的效率与正文结论是否一致。
@@ -84,7 +84,7 @@ $\FormalMovementMin\%$ 至 $\FormalMovementMax\%$，与演练局的构成一致

 \input{data/formal-file-list}

-\section{自建模拟器演练局数据清单}\label{app:practice}
+\section{自建模拟器演练局数据清单}\label{app:practice}\aigcC
 本节列出正文定量结论所依据的全部演练局，共 $\PractTotalCases$ 局，
 由 \pathtext{scripts/run\_practice\_episodes.py} 采集、
 \pathtext{scripts/build\_practice\_data.py} 从评测机行为日志复算得到，
@@ -104,7 +104,7 @@ $\FormalMovementMin\%$ 至 $\FormalMovementMax\%$，与演练局的构成一致
 \input{data/practice-cost-table}


-\section{支撑材料与运行方法}
+\section{支撑材料与运行方法}\aigcC
 \begin{table}[H]
 \centering\small
 \caption{支撑材料目录及用途}
@@ -152,7 +152,48 @@ Python 运行时需要 \texttt{requests}，\texttt{numpy} 提供可选加速。
 在线测试由模拟器界面启动，接口就绪后执行策略入口。
 具体运行指令和编译步骤见支撑包的 \texttt{README.md}。

-\section{核心程序代码}
+\section{AIGC 使用逐节对照}\label{app:aigc}
+本附录给出正文各章与 AI 工具使用情况的完整对照，供核查。
+上标码 \aigcA 对应 ChatGPT/Codex 桌面版，\aigcC 对应 DeepSeek Harness，
+两者的版本、开发机构与使用日期见参考文献~\cite{aigc-chatgpt,aigc-dsh}。
+
+\begin{table}[htbp]
+\centering\small
+\caption{各章内容与 AI 工具使用情况对照\aigcC}
+\label{tab:aigc-map}
+\begin{tabularx}{\linewidth}{@{}p{0.30\linewidth} c X@{}}
+\toprule
+\textbf{论文位置} & \textbf{标注} & \textbf{AI 参与方式、模型与日期}\\
+\midrule
+摘要 & \aigcC & 文字组织与润色；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+问题重述 & \aigcC & 文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+问题分析 & \aigcC & 思路梳理与文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+模型假设、符号说明 & \aigcC & 文字组织与符号统一；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+计时模型与会话状态机 & \aigcC & 由题面与接口说明整理，含公式排版；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+问题一 & \aigcA & 推导文档整理、定理与反例的公式编排；\texttt{gpt-6-astra}，2026-09-10。LaTeX 定稿改写由 \texttt{deepseek-flash} 于 2026-09-13 完成 \\
+问题二 & \aigcA & 推导文档整理、解析候选盘的公式编排；\texttt{gpt-6-astra}，2026-09-10。LaTeX 定稿改写由 \texttt{deepseek-flash} 于 2026-09-13 完成 \\
+问题三 & \aigcC & 算法描述重写、伪代码与公式排版；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+问题四 & \aigcC & 算法描述重写、伪代码与公式排版；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+实验结果与分析 & \aigcC & 数据表整理、插图绘制与文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+模型评价与推广 & \aigcC & 文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+附录 A（正式测试验证） & \aigcC & 正式导出包核对、表格复算与文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+附录 B（演练局数据清单） & \aigcC & 数据清单生成与文字组织；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+附录 C（支撑材料与运行方法） & \aigcC & 运行说明整理与去敏感化；\texttt{deepseek-flash}，2026-09-13 \\
+附录 D（核心程序代码） & \aigcC & 代码摘录由 \pathtext{scripts/build\_core\_notebook.py} 生成；正文实现由 \texttt{deepseek-flash} 与 \texttt{gpt-6-astra} 参与编写，2026-09-10 至 2026-09-13 \\
+\bottomrule
+\end{tabularx}
+\end{table}
+
+说明三点。
+其一，表中日期为对应内容在 AI 会话中的生成或改写日期，逐条时间、提示词与操作细节
+另见本项目的《AIGC 使用合规记录》（\pathtext{docs/aigc-compliance-record.tex}）。
+其二，上述 AI 参与均限于文字组织、公式与代码排版、程序实现和绘图；
+模型的推导结论、算法取舍与实验判断由参赛队员确认，AI 生成的程序与数据均经队员
+实际运行与复算（演练局复算与评测机记录的最大计时偏差为 $0.000000$ s，见附录~\ref{app:formal}）。
+其三，AI 客户端的内部推理过程不作为论文依据；论文中的命题均给出可复核的证明或可复现的实验，
+不以 AI 输出本身作为论据。
+
+\section{核心程序代码}\aigcC
 四问的求解核心集中在约 $5000$ 行的单文件程序中，按\textbf{公共层、几何与集合估计层、
 覆盖保证层、策略层}四层组织；评测机、命令行外壳、数据采集与绘图脚本、
 单元测试以及未被采用的方案不属于求解核心，不在此列出。
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{模型评价与推广}
+\section{模型评价与推广}\aigcC
 \subsection{模型的有效性}
 本文采用集合估计处理有界测向误差，将每次观测转化为真实位置的可行约束，
 这一条主线贯穿四问。
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{问题一：有界误差交会定位与覆盖圆}
+\section{问题一：有界误差交会定位与覆盖圆}\aigcA
 \subsection{从示向度到前向角域的半平面模型}
 交会定位的第一个困难在于，带误差的示向度只限制方向而不唯一确定位置。
 由题设可知，示向度误差不超过 $\pm1^\circ$，故给定检测点 $s_i=(s_{ix},s_{iy})$ 与读数 $\theta_i$ 后，
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{问题二：保证接收的第二检测点选择}
+\section{问题二：保证接收的第二检测点选择}\aigcA
 \subsection{候选位置集合与安全区域}
 问题一说明了如何由多次观测确定位置，问题二则提出一个更早的问题：
 在只测过一次的情况下，第二点应当选在哪里。
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{问题三：全向多源的网格滤波与滚动调度}
+\section{问题三：全向多源的网格滤波与滚动调度}\aigcC
 \subsection{统一时间目标与任务状态}
 问题一、二分别给出了"能否清除"与"下一点选在哪里"的判据，
 问题三把它们放进一个连续运行的闭环：源的数量未知，机器人必须自己决定何时发现、何时定位、何时清除。
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{问题四：混合源的前向半盘覆盖与联合信念}
+\section{问题四：混合源的前向半盘覆盖与联合信念}\aigcC
 \subsection{定向观测模型与无信号歧义}
 在问题三中，"无信号"只有一种解释：源太远。
 一旦引入定向源，这唯一的解释就被打破——源可能只是背对着检测点。
@@ -1,5 +1,5 @@
-\section{实验结果与分析}
-\subsection{实验设置与数据来源}
+\section{实验结果与分析}\aigcC
+\subsection{实验设置与数据来源}\aigcC
 本文的实验分两部分，职责严格区分。
 \textbf{机制论证与定量结论}取自项目内自建模拟器
 （\pathtext{referee}，按题面附件 1、附件 2 复现的评测机）的演练局：
@@ -27,7 +27,7 @@
 问题四的基线则把问题三的两种策略原样搬用。
 基线并非稻草人：它们在部分场景中有效，暴露的是"缺了哪一步"。

-\subsection{问题一与问题二的配对对比}
+\subsection{问题一与问题二的配对对比}\aigcC
 先看几何层的两个判据在数值上的表现。问题一用固定示例与随机交会算例
 （共 $\ProjQOneExampleCases$ 例固定、$\ProjQOneRandomCases$ 例随机）对比两种实现，
 见表~\ref{tab:q1compare}。
@@ -89,7 +89,7 @@
 $\ProjQTwoWorstOpt$ m 的最坏后验均值，终值比 $\ProjQTwoRatioOpt$，
 并与盘内网格枚举参考解（$\ProjQTwoWorstRef$ m）相差不到 $2\%$。

-\subsection{问题三：演练局结果与基线对比}
+\subsection{问题三：演练局结果与基线对比}\aigcC
 问题三的闭环在 $18$ 个冻结场景上逐例配对运行，三种策略的结果见表~\ref{tab:q3compare}。

 \input{data/project-q3-table}
@@ -138,7 +138,7 @@ $\PractQThreeMainSources$ 个源）的完整路径。
 移动 $\PractQThreeMainMove$ km，总虚拟时间 $\PractQThreeMainTime$ s，
 程序运行时间仅 $\PractQThreeMainRun$ s。

-\subsection{问题四：演练局结果与基线对比}
+\subsection{问题四：演练局结果与基线对比}\aigcC
 问题四的困难来自遮挡，因此对比的重点不只是时间，还包括"是否真的全部清除"。
 表~\ref{tab:q4compare} 给出三种策略在 $11$ 个混合源场景（含 $5$ 个边界定向源场景）上的结果。

@@ -192,7 +192,7 @@ $\PractQFourMainSources$ 个源、其中 $\PractQFourMainDirectional$ 个定向
 该局共检测 $\PractQFourMainMeasures$ 次、换频 $\PractQFourMainSwitches$ 次，
 移动 $\PractQFourMainMove$ km，总虚拟时间 $\PractQFourMainTime$ s。

-\subsection{动作耗时分解}
+\subsection{动作耗时分解}\aigcC
 上面的对比说明"哪种策略更快"，还需要说明"时间花在哪里"。
 把式~\eqref{eq:time} 重排，得到累计移动时间
 \begin{equation}
@@ -223,7 +223,7 @@ T_{\mathrm{move}}
 检测与换频合计占比不高，但因换频次数与移动路径耦合，
 仍需一并计入路径排序，不能单独优化。

-\subsection{本节结论}
+\subsection{本节结论}\aigcC
 综合以上配对对比与演练局复算，可提炼出四点结论：
 1. 几何层的精确判据不需要以效率为代价——问题一的最优实现误差为零而耗时更短，
 问题二则在保证接收率为 $100\%$ 的同时把最坏后验半径压到基线的约五分之一；
@@ -1,4 +1,4 @@
-\section{计时模型与会话状态机}
+\section{计时模型与会话状态机}\aigcC

 \begin{figure}[htbp]
 \centering