学术论文润色的prompt -WayToAGI

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以下是关于学术论文润色的相关信息：

常见的文章润色 AI 工具：
- Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。
- ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。
- Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。
- HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。
- Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。
- Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
文章润色的流程提示词：为了有效地完成文章润色任务，首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。设计一个包含四个关键字段的数据库：
- 润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。
- 风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。
- 适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。
- 风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握所描述的润色风格。
参考文献：
- Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradient-based discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv e-prints,pp.arXiv–2302,2023.
- Lilian Weng.Llm-powered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/.
- Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient few-shot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022.
- Weijia Xu,Andrzej Banburski-Fahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chain-of-thought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023.
- Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023.
- Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and Chien-Sheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023.
- Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Test-time prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.
- Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are human-level prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

以下是一些常见的文章润色AI工具：1.Wordvice AI集校对、改写转述和翻译等功能于一体的AI写作助手基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务1.ChatGPT由OpenAI开发的大型语言模型可用于学生和写作人员的多方面写作辅助1.Quillbot人工智能文本摘要和改写工具可用于快速筛选和改写文献资料1.HyperWrite基于AI的写作助手和大纲生成器可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划1.WordtuneAI驱动的文本改写和润色工具可以帮助用户优化文章的语言表达1.Smodin提供AI驱动的论文撰写功能可以根据输入生成符合要求的学术论文总的来说，这些AI工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子

为了有效地完成文章润色任务，我们首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。我在这里设计了一个包含四个关键字段的数据库：1.润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。2.风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。3.适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。4.风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握我们所描述的润色风格应该是什么样子。

小七姐：PromptAgent 论文精读翻译

Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradient-based discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv e-prints,pp.arXiv–2302,2023.Lilian Weng.Llm-powered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/.Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient few-shot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022.Weijia Xu,Andrzej Banburski-Fahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chain-of-thought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023.Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023.Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and Chien-Sheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023.Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Test-time prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are human-level prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.