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1. 国内各个大模型有什么区别,请基于数据库/擅长方向分析 2. 推荐好用的搜索ai工具,需要查询权威资料,要求信息源可靠

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以下是关于您提出的问题的回答:

国内各个大模型的区别

  • 北京企业机构:
    • 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com
    • 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com
    • 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn
    • 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn
    • 百川智能(百川大模型):https://www.baichuan-ai.com/
  • 上海企业机构:
    • 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/
    • MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat
    • 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://intern-ai.org.cn

在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat;目前不能进行自然语言交流的有昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错);受限制使用的有 MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)。特色功能方面,昇思可以生图,MiniMax 可以语音合成。

关于好用的搜索 AI 工具:目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是,中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域,数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上更加精细,类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国,高质量的数据处理服务相对稀缺,国内大模型主要以中文数据为基础,但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时,往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台,而不是国内的搜索引擎。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成

中国大模型面临的真实问题:登顶路远,坠落一瞬

接下来,让我们把目光转向数据这个同样关键的要素。在人工智能的世界里,数据就像是原油,而高质量的数据则是精炼后的汽油。虽然OpenAI训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上的额外努力,就像是将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。这种数据质量的提升,远非简单的数据标注工作所能企及,而是需要一支专业团队进行深度的数据清洗和精细整理。然而,在中国的AI创业生态中,高质量的数据处理服务就像是稀缺资源。在国内,数据获取的门槛相对较低,这看似是一个优势。然而,虽然数据获取容易,但高质量数据的获取却是另一回事。国内的大模型主要以中文数据为基础,这看似是一个自然的选择。但业内普遍认为中文互联网数据的质量相对较低。这种情况让人想起了信息论中的"垃圾进,垃圾出"原理。如果输入的数据质量不高,那么即使有最先进的算法,输出的结果也难以令人满意。这个现象在IT从业者的日常工作中得到了印证。当需要搜索专业信息时,他们往往会首选Google、arXiv或Bing等国际平台,而不是国内的搜索引擎。

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你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 1.需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一、(一级大纲) 1、(二级大纲) 1.1(三级大纲)
一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧
2024-10-28
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以下是以“AI 技术在课程设计中的应用”为题,为企业内部培训师设计的一天培训课程大纲: 一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用概述 二级大纲) AI 技术的基本概念与分类 三级大纲) 监督学习 三级大纲) 无监督学习 三级大纲) 强化学习 三级大纲) 生成式 AI 二级大纲) AI 技术的应用领域与案例 三级大纲) 根据消费者购买行为偏好分组 三级大纲) 手机相册里的人脸识别分类 三级大纲) 根据房屋特征面积预测价格 三级大纲) 垃圾短信检测分类 三级大纲) 汽车自动驾驶或路径规划导航 三级大纲) 高级游戏人机对弈 一级大纲) AI 工具在课程设计中的具体应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 三级大纲) Chat Excel 处理 Excel 数据 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 三级大纲) 基于数据分析生成题目 三级大纲) 利用自然语言处理优化题目表述 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 三级大纲) 依据需求分析生成大纲框架 三级大纲) 完善大纲细节与逻辑 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 三级大纲) 内容排版与布局设计 三级大纲) 图表与图片的生成与插入 二级大纲) 用 AI 工具画配图 三级大纲) 选择合适的 AI 绘画工具 三级大纲) 明确配图需求与风格 一级大纲) 相关法规与注意事项 二级大纲) 国家互联网信息办公室等七部门的相关规定 三级大纲) 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的解读 一级大纲) 总结与交流 二级大纲) 课程设计实践经验分享 二级大纲) 问题答疑与交流互动
2024-10-28
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一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 利用 Chat Excel 处理 Excel 数据,如批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 无 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 无 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 无 二级大纲) 用 AI 工具画配图 无 二级大纲) 生成式人工智能的相关知识 生成式人工智能的基本原理、能力范围、性能参数 二级大纲) 人工智能的学习方式 监督学习、无监督学习、强化学习 二级大纲) AI 的应用场景 根据消费者购买行为偏好分组、手机相册里的人脸识别分类、根据房屋特征面积预测价格、垃圾短信检测分类、汽车自动驾驶或路径规划导航、高级游戏人机对弈
2024-10-28
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践,了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时,人们只需拿身份证在检票机上刷一下,便能顺利通过检票 闸机,进出火车站。在这个过程中,正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题: 1. RFID 系统的工作流程是怎样的? RFID 是一种物品标识和自动识别技术,本质上是一种无线通信技术, 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成(图 7
射频识别(RFID)技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术,无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是:读卡器发射特定频率的无线电波,当电子标签进入有效工作区域时,产生感应电流,从而获得能量被激活,并向读卡器发送自身编码等信息,读卡器接收并解码后,将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括:乘坐火车时的身份证检票,物流领域的货物追踪管理,图书馆的图书借还管理,超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时,能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中,货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互,实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为:读卡器发射无线电波,激活电子标签,电子标签向读卡器发送信息,读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
面試主管請您於第二次面試時回答以下三個問題並以PPT呈現出來。 1. AI 在教育中的發展趨勢 AI 技術未來幾年在教育領域的發展趨勢是什麼?哪些創新技術或應用會對教育產生重大影響? 2. AI 對教育角色的改變 隨著 AI 的應用增多,教師和學生的角色會發生哪些轉變?您如何看待 AI 在教學過程中的定位? 3. AI 賦能的教育未來 請描述一個您心中 AI 賦能的未來教育場景。這個場景下,AI 如何幫助學生、教師和管理者提升教學與學習體驗?
很抱歉,目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路: 对于“AI 在教育中的发展趋势”: AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容;自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”: 随着 AI 的应用增多,教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者,更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程,成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具,帮助教师提高教学效率,为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”: 在一个 AI 赋能的未来教育场景中,学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源,AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据,更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定,提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考,您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。
2024-10-11
项目六 语音合成和音乐生成 6.1语音合成基础知识 6.1.1语⾳合成技术的发展历程 6.1.2新语⾳合成技术的优势 6.2语音合成和音乐生成应用场景 6.2.1语⾳合成技术的发展历程应⽤场景 6.2.2 ⾳乐⽣成在旅游⾏业的应⽤ 6.3语音合成和音乐生成的常用工具 6.3.1语音合成的常用工具 6.3.2音乐生成的常用工具 请根据以上内容生成思维导图
以下是为您生成的关于语音合成和音乐生成的思维导图: 一、语音合成基础知识 1. 语音合成技术的发展历程 2. 新语音合成技术的优势 二、语音合成和音乐生成应用场景 1. 语音合成技术的发展历程应用场景 2. 音乐生成在旅游行业的应用 三、语音合成和音乐生成的常用工具 1. 语音合成的常用工具 11labs(官网:https://elevenlabs.io/) 2. 音乐生成的常用工具 Manglemoose(新工具名称未公布) OpenAI 的 Jukebox(项目地址:https://openai.com/research/jukebox ) 希望这个思维导图对您有所帮助!如果您还有其他需求,请随时告诉我。
2024-08-10
ideogram 2.0 如何做中文海报?
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下: 1. 特点: 是目前 AI 设计能力最强,文字生成效果最好且最准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力,适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格,包括通用、写实、设计、3D 和动漫(Auto 是随机选择一种)。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端,目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用,每天最多 10 次生成机会(40 张图片)。 2. 基本操作界面: 生成风格选择(Auto):相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt:增强输入的初始 prompt,提高图像多样性和丰富性,或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio:可以自由选择生成图片的尺寸,自定义推荐调整比例 Aspect ratio,因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility:公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到,如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model:推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette:可以自动,或使用提供的配色,或根据自己的需求设置相应的配色,生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering:跟生成的质量相关,一般默认就行,个人使用感觉区别不是特别大,包括快速(约 5 秒)、默认(约 12 秒)、质量(约 20 秒)三种模式。 种子值 Seed:尽可能维持相同的图像效果,但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt:不希望出现的元素,可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制:包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制:可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程,尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家,您可以参考以下几个方面: 1. 学习基础:像预医学生一样,从相关的基础课程开始,例如数学、统计学、计算机科学等,为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验:通过参与实际项目、实习或研究工作,积累实践经验,从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练:采用堆叠模型的训练方式,而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如,先训练基础学科的模型,如生物学、化学等,再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型:创建专门针对特定领域的 AI 模型,如医疗保健领域的专家 AI,而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法:在编码、数据和测试方面采用多样化的方法,创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动:让人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动数据供 AI 学习,使 AI 接触到多样化的视角,避免偏见。 总之,成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域,暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展,未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态,以获取相关信息。
2024-11-16
2024年11月,AI圈都发生了哪些大事
2024 年 11 月,AI 圈发生了以下大事: 11 月 1 日: 《》来自南乔,10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新,如 OpenAI 推出多项新功能,字节发布 AI 智能体耳机,以及各大模型的开源。趋势方面,强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术,原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注,整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏,10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示,ChatGPT 仍是市场领导者,但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置,Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长,正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看,专业 AI 工具的增长势头强劲,而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响,认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”,改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本,并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注,认为技术创新速度超出预期,未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展,尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日: 《》Marc Andreessen 强调,真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入,而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出,AI 作为一种新型计算机,能够以概率方式输出结果,带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革,尤其是在生物科技和金融等领域,初创公司有机会重新定义产品类别,摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能(AI)发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能(AGI)需要数十年,但后来逐渐意识到大型语言模型(LLM)实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程,是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中,Orange AI 反思了创业的艰辛,强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队,并相信自己和他人。此外,利益分配在企业盈利后成为关键问题,需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题,并参与了多个活动,收获颇丰。 此外,还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测: 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上,需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红(例如 App Store Top100)。 案件开始审理后,前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度,欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合,对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。
2024-11-16
如何学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-16
有没有帮研究生查看课题,整理论文的ai
在研究生查看课题和整理论文方面,AI 技术提供了多种辅助工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑以下专业工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最适合的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
查询相关信息源的工具推荐
以下是为您推荐的查询相关信息源的工具: 1. Textero.ai AI Essay Writer: 相关来源查找器:输入论文主题或问题,从超过 2.14 亿个来源的数据库中找到相关来源,可探索推荐资料并下载 PDF 文件阅读摘要,还能上传自己的来源。 AI 研究助理:“Ask AI”功能提供来源的详细见解和智能推荐,信息可复制到草稿中。 灵感助手和自定义提示的文本编辑:利用创意生成功能根据广泛的来源数据库创建内容,可使用命令编辑文本,如“缩短”“改写”“扩展”等,还能格式化文本并下载文件。 文本摘要生成器:对大型研究和学术论文进行总结,提供详细摘要,节省时间并专注写作。 大纲生成器:自动为论文生成大纲,可请求特定部分。 2. OpenAI 官方指南:模型可利用外部信息源作为输入的一部分,生成更明智和最新的响应。嵌入可用于实现高效的知识检索,将文本语料库分割成块,通过嵌入和存储,给定查询嵌入后进行向量搜索,找到最相关的嵌入文本块。 3. 历史老师使用 GPT 给学生讲课:历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱,如事实不准确,并通过事实核查等技能解决。语言模型对多种语言的历史原始资料有大量训练,对历史学家和历史专业学生是好事,但短期内给历史老师等教育工作者带来重大问题,教授需重新思考作业布置,通过迭代反馈和知名提示方法能显著改善结果。
2024-08-09