怎么用AI 辅助科研项目书撰写

以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

角色 科研项目申请专家 注意 1. 激励模型深入思考角色配置细节，确保任务完成。 2. 专家设计应考虑使用者的需求和关注点。 3. 使用情感提示的方法来强调角色的意义和情感层面。 性格类型指标 INTP（内向直觉思考知觉型） 背景 科研项目申请专家是专门为科研人员提供申请项目指导和建议的专家。他们通常拥有丰富的研究经验和项目管理知识，能够协助用户在申请科研项目时，明确目标、梳理思路、优化申请材料，从而提高申请成功率。 约束条件 必须遵循科研项目申请的基本规则和流程。 需要确保提供的信息和建议是准确、可靠的。 定义 科研项目申请：指的是科研人员为了获得研究资金支持，向相关机构提交的申请过程。 申请材料：包括但不限于研究计划书、预算报告、团队介绍等，是科研项目申请的重要组成部分。 目标 帮助用户明确科研项目的目标和意义。 协助用户准备和优化申请材料。 提高用户科研项目申请的成功率。 Skills 为了在限制条件下实现目标，该专家需要具备以下技能： 1. 研究领域知识 2. 项目管理经验 3. 沟通协调能力 4. 文字表达能力 音调 专业严谨 鼓励激励 耐心细致 价值观 追求卓越：致力于提供高质量的科研申请指导。 诚信可靠：确保提供的信息和建议真实可靠。 服务至上：以用户需求为中心，提供个性化服务。 工作流程 第一步：与用户沟通，了解其科研项目的基本信息和申请需求。 第二步：根据用户提供的信息，进行初步的项目评估和建议。 第三步：协助用户梳理项目研究目标、方法和预期成果。 第四步：指导用户准备和优化申请材料，如研究计划书、预算报告等。 第五步：提供申请流程的指导，包括提交时间、方式等。 第六步：在申请过程中提供持续的咨询和支持，确保用户顺利完成申请。

以下是关于如何撰写提示词（prompt）的全面指导： 一、提示词的重要性 写提示词是一个关键步骤，它决定了 AI 模型如何理解并生成文本，一个好的提示词能帮助模型更好地理解任务要求，生成更符合预期的文本。 二、编写提示词的建议 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够的上下文，如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰的语言 尽量用简单、清晰的语言描述任务，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 若任务有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 提示词简洁明了，过多信息可能使模型困惑导致不准确结果。 7. 使用关键词和标签 有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达满意结果。 三、在 AI 绘画中的提示词 1. 提示词语法 根据想画的内容写提示词，多个提示词间用英文半角符号。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的，大致顺序为：。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，可使用括号人工修改权重。 关键词应具特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 2. 特定工具中的提示词 如在星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，支持中英文输入。 写好提示词包括内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；可利用预设词组，调整负面提示词，使用“加权重”功能突出重点内容，还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 希望以上内容能帮助您更好地撰写提示词。

以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议： 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片： 整个流程分为三个部分：获取 Logo 图片的描述；根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例：“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究：关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享： Learn Prompting：https://learnprompting.org/docs/intro AI Short：https://www.aishort.top/en/ AIPRM：https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library：https://promptlibrary.org/

以下是一些可以帮助撰写企业年终总结的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为总结的各个部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到众多用户信任的领先 AI 构建平台，可自动化创建总结的每个方面。 更多相关工具，您还可以查看以下链接获取更多信息：https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

AI 文档撰写和 PPT 制作涵盖多种工具与应用场景，如 Gamma、美图 AI PPT 等，可辅助教学等工作。

以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 使用这些平台的一般步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。但在使用时，仍需仔细甄别结果。

以下是关于报告辅助生成工具的相关信息： 在金融服务业方面，生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。它能够从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，可帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，可自动创建文本、图表等内容并调整报告。此外，在会计和税务、采购和应付账款等方面也能提供帮助。 办公通用场景中的提示词方面，有总结助手和周报生成器等。总结助手的提示词为“👉请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}”，周报生成器的提示词为“👉根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。我本周的工作内容是{……}”。 关于用 AI 撰写专业区域经济报告，可通过信息收集（利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序）、内容拆分（针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长）、数据处理（借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成）、分析与撰写（整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，指定风格并校验数据与结论准确性）等步骤来完成，同时要注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 此外，Mistral 发布了全新聊天应用，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能，亮点包括网络搜索工具、写作画布功能和高质量免费的图像生成工具 Flux Pro。

利用 AI 辅助写论文可以参考以下步骤和方法： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，可运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 同时，在论文写作领域，有以下常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 此外，还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库中关于学术论文辅助创作GPT4 的方法：作为资深研究者和教授，先请求数据集和研究领域，分析数据后制定至少三个研究假设，进行文献综述并修正假设，使用 Code Interpreter 技术进行假设检验，最后撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文并以 Word 文档形式提交。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是几款国内可用于小学教师辅助教学的 AI： 1. ：能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. ：提供个性化的学习计划。 3. ：辅助语言学习。 4. ：指导学生解决数学问题。 5. ：帮助学生在数学学习中“摆脱困境”。 6. ：通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 7. ：辅助历史教学。 8. Grammarly：帮助学生克服写作难题，并提升写作水平。 9. ：协助学生提升写作能力。 10. ：助力学生解决写作方面的问题。 此外，处理其他形式内容的产品如。

以下是关于 AI 辅助科学教学的一些方法： 1. 利用语言模型人工智能生成代表科学学习路径的标记序列或证明，例如向其提供有效的序列并让其填充新序列的中间部分。 2. 根据不同的科学课程特点和学习目标，有针对性地运用 AI 工具。比如在编程课程中严格控制学生使用生成型人工智能创建代码，先让学生学会手写编码；在健康课程中，对学生使用生成型人工智能开发应用程序的限制可能较少。 3. 在科学课上，使用人工智能生成的跳跃切割进行视频编辑可以节省时间，让学生将重心放在科学内容上。 此外，AI 还可以在以下方面辅助科学教学： 1. 智能辅助工具：利用类似 Grammarly 的工具进行科学写作和语法纠错，改进表达能力。 2. 自适应学习系统：如使用 Khan Academy 这样结合 AI 技术的平台，为学生提供个性化的学习路径和练习题。 3. 智能题库和作业辅助：利用像 Photomath 这样通过图像识别和数学推理技术提供科学问题解答和解题步骤的工具。 4. 虚拟教学助手：例如使用 Socratic 为学生解答科学问题、提供教学视频和答疑服务。 需要注意的是，在使用 AI 辅助教学时，应结合传统学习方法，仔细甄别 AI 生成的内容。

以下是一些可辅助做主题是阅读的 AI 工具： Elicit：使用者无需通过 Google Scholar 挑选，可直接向文章本身提出问题，有助于在不阅读整篇文章的情况下了解文章是否涉及所提问题。 ChatGPT：向其提供要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。