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论文文献寻找代码的ai工具?

回答

以下是一些可用于寻找论文文献代码的 AI 工具:

  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,可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的软件,辅助复杂数据分析和模型构建。

此外,Claude + Gamma.app 组合也能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息等。

在论文排版方面,以下是一些相关的 AI 工具:

  1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备一定排版功能,能改进文档风格和流畅性。
  2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,可提升文本清晰度和流畅性。
  3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。
  4. PandaDoc:文档自动化平台,利用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。
  5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。
  6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。

选择工具时需根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文常用 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有没有论文写作的 AI 产品?

[title]问:有没有论文写作的AI产品?在论文写作领域,AI技术的应用正在迅速发展,提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台:1.文献管理和搜索:Zotero:结合AI技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar:一个由AI驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。2.内容生成和辅助写作:Grammarly:通过AI技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。Quillbot:一个基于AI的重写和摘要工具,可以帮助研究人员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,便于进行数据分析和可视化。Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。4.论文结构和格式:LaTeX:虽然不是纯粹的AI工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。Overleaf:一个在线LaTeX编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。5.研究伦理和抄袭检测:Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战,从提高语言质量到激发创意,再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

教学:帮助学生做好组会准备

上午做了个尝试,感觉AI近期就能帮大多数学生从繁琐细碎的组会准备工作中解放出来。我只使用了Claude + Gamma.app。其中Claude已经足够好用,帮我节省绝大部分时间。用这两个工具达到了以下目的:1.快速寻找符合条件的论文;2.提取精炼论文中某部分信息;3.帮我找到适合自己的PPT制作工具,并教会我使用。[heading2]二、Claude的用法[content]我一直以来不会使用各类学术网站的条件搜索,但是跟Claude对话解决了我的问题。为了节省篇幅,我只把我的问题罗列出来,并呈现一下最终的效果。Q1:帮我搜索一下营销领域最权威的期刊是哪几本Q2:好的谢谢,帮我搜索一下这几本期刊中关于chatgpt的最新论文,并帮我筛选出3篇被引用次数最多的论文Q3:请帮我分别把这三篇论文的主要内容做一个摘要,摘要应该包括以下内容:摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望,帮我用英文给出回复Q4:“The Road to Conversational Artificial Intelligence:Understanding Consumer Perceptions of and Responses to Chatbot-Based Service Encounters”帮我用英文介绍这篇文章的摘要、研究问题、详细假设、详细的实验方法和主要结论,我需要用这些内容制作一份介绍这篇研究的30页PPTQ5:请问能用英文回答我吗(这是因为上个问题的回答不是英文)Q6:这篇文章中还提到了哪些理论,能给我做个简单介绍吗,请使用英文Q7:哪些ai工具能帮我快速制作pptQ8:请问怎么使用gamma app把这些内容制作成一份ppt(gamma app不是Claude告诉我的,是我事先了解到的)

问:AI文章排版工具,论文排版

[title]问:AI文章排版工具,论文排版AI文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式,特别是在处理学术论文和专业文档时。这些工具可以帮助作者和研究人员自动格式化文档,确保符合特定的出版标准或学术规范。以下是一些流行的AI文章排版工具:1.Grammarly:Grammarly不仅是一个语法和拼写检查工具,它还提供了一些排版功能,可以帮助改进文档的整体风格和流畅性。2.QuillBot:QuillBot是一个AI驱动的写作和排版工具,可以帮助用户改进文本的清晰度和流畅性,同时保持原有的意义。3.Latex:尽管不是纯粹的AI工具,Latex是一个广泛用于学术论文排版的软件,它使用标记语言来描述文档的格式。有许多AI辅助的Latex编辑器和插件可以帮助简化排版过程。4.PandaDoc:PandaDoc是一个文档自动化平台,它使用AI来帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。5.Wordtune:Wordtune是一个AI写作助手,可以重新表述和改进文本,使其更加清晰和专业,同时保持原始意图。6.Overleaf:Overleaf是一个在线Latex编辑器,提供了丰富的模板和协作工具,非常适合学术写作和排版。选择合适的AI文章排版工具取决于你的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex和Overleaf是非常受欢迎的选择,因为它们提供了强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般的文章和商业文档,Grammarly和PandaDoc等工具可能更适用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

其他人在问
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后有实力强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-22
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 在知识库提供了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 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,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: 可以从 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: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。
2024-12-22
AI英文全称
AI 的英文全称是 Artificial Intelligence,意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中,AI 有着丰富的表现形式,比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时,在 AI 领域还有众多的术语,如 BlackBox Attack(黑盒攻击)、Bonding Environments(成键环境)、Bonferroni Correction(邦弗朗尼校正)等。
2024-12-22
ai音乐创作管线
AI 音乐创作管线包括以下几个方面: 1. ByteComposer:由字节跳动人工智能实验室开发,利用大型语言模型(LLM),通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块,通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识,并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性,达到了初级作曲家的水平,为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流:呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景,核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享,以歌曲《We Are the One》的制作过程为例,展示如何结合 AI 与传统音频处理手段,打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流:Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能,可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材,也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。
2024-12-22
AI客服用哪个智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并具有以下关键组成部分: 1. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。 在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身 Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比,LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动,并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而,关于 AI 客服适合使用哪个智能体,需要根据具体的需求和场景来确定。例如,如果需要处理大量复杂的任务分解和协调,可能需要具备强大规划和推理能力的智能体;如果需要与用户进行频繁的互动和反馈,可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现: 1. 意图识别:对用户提问进行分类,如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等,还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词,很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写(Query Rewrite):在完成意图识别并确认需要联网检索后,对用户的 query 进行改写,目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写,即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合(Multi Source):提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写,假设用户搜索特定问题,可根据意图判断是否联网及搜索类型,提取概念名词,除常见检索外,还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术,传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排(Reranking):AI 搜索做多信息源整合时,需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序,便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架,但前者效率低,后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取(Read Content)
2024-12-22
我的论文aicg率太高了,我如何降低aigc率
以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具,以及它们的功能和使用方法,可帮助您降低论文的 AIGC 率: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2024-12-20
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议: 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词: 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤: 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意: 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
关于workflow有什么著名的论文
以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容: 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》,其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程:AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot(含 Workflow 的基础用法)》,提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性,对 Workflow 中的函数进行了分类,并提出了超函数(Hyperfuction)的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中,有《[AI Agent 产品经理血泪史(二)欲知方圆,则必规矩【Workflow 篇】》,聚焦于工作流(Workflow)在 AI 智能体中的重要性,回顾了集成平台的演变,探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞:【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流:黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。
2024-12-18
写论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 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,可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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于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,简化编写过程。 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。 使用 AI 写作论文时,可以这样做: 1. 草拟初稿:让 AI 生成博客文章、论文、宣传材料等的初稿。 2. 优化写作:将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己写出更好的作品。 3. 完成任务:把 AI 当作实习生,让其帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 保持动力:当在写作任务中遇到困难挑战而分心时,利用 AI 给自己提供动力。 此外,在撰写论文时,要从宏观上考虑将实验结果与领域背景相联系,确保论文结构清晰、逻辑流畅,遵循学术写作规范,使用清晰准确的语言,避免模糊或含糊的术语,并请同事或导师审查以获取反馈和改进建议,同时要保持耐心和恒心。在论文发表后,要通过在 Twitter 上宣传工作、发表演讲、在会议上发言、撰写后续论文、录制 YouTube 视频、撰写博客文章等方式最大化工作的影响力,开源代码、数据或模型也很重要。
2024-12-17
论文提示词
以下是关于论文提示词的相关信息: 论文内容总结: 阅读完整篇文章后总结和梳理文章内容费时费力,大模型结合有效的提示词可迅速概括,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结,提高梳理效率,并有总结结果示例。 论文内容翻译: 学生阅读文献常因语言差异需依赖翻译工具,市面上翻译软件有字数限制,大模型可弥补不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助快速翻译,提高阅读效率,并有翻译结果示例。 论文内容扩写润色: 可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,把复杂学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,如针对小红书的口语化、轻松愉快氛围,将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容,并有润色结果示例。 论文关键信息抽取: 学生梳理文章引用文献通常较难,大模型结合合适提示词能帮助快速整理文献部分,获取引用文献相关信息,并给出文献提取结果。 个人类论文提示词示例: 如“学术论文阅读总结”,作者为“小七姐”,分类为“教育”,相关提示包括角色设定、目标、限制、技能和工作流程等,具体可参考链接
2024-12-17
如何用chatgpt写文献综述
以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法: 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结,提取主要观点,并用项目符号列出要点,总结文章中的论点,甚至可以请求它提供可能的反驳观点,或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档,如一本书,需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结,然后将这些段落的总结连接在一起,形成整体的总结。这个过程可以重复进行,直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解,在总结后面部分的时候,可以在查询中包含之前已经总结过的内容,以帮助模型更好地理解整个文档。例如,对于一本 300 页关于人工智能历史的书,可先将书分为章节,为每一章生成一个摘要,再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要,若章节之间有关联或依赖关系,在总结后续章节时可包含前面章节的摘要,以确保摘要的准确性和连贯性。
2024-12-11
如何用AI写文献综述
利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 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。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 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。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 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。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 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。 2. 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。 3. 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,进行复杂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,提供模板库和协作功能,简化编写过程。 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: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等资源。作为资深研究者和教授,可先请求数据集和研究领域,数据上传后: 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设,参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述,修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验,分析检验意义并按需进行额外测试,采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 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,确保内容深入专业,结果部分包含必要表格和数学计算公式。 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 进行写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-11
我是一名文科研究生,请你给我介绍几种用来做文献综述和写论文的时候可以用到的ai工具
以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具: 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,可提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、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,有助于精简和优化论文内容。 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可辅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,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 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。 常见的文章润色 AI 工具包括: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,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,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-10
文献阅读
以下是关于文献阅读的相关内容: 学术场景数据处理方面: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结。 论文内容翻译:大模型能弥补市面上翻译软件的不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助学生快速翻译,提高阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化结果,如针对小红书的使用场景调整提示词。 市场营销类:大学教授李继刚有论文阅读的方法论“三轮吃透法”,需遵循此方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。 皇子推荐:对于渴望深入理解 AI 的爱好者和研究者,阅读经典论文很重要。皇子推荐 31 篇 LLM 的经典论文速读版,包含大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等。并分享了中文翻译版原文的高效办法,如安装浏览器插件“沉浸式翻译”,将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 变成可访问的 HTML 版本链接。对于论文中看不懂的公式/概念,非算法从业者可不专研,通过搜索或借助 AI 了解即可。
2024-12-10
ai文献搜索引擎
以下是一些常见的 AI 文献搜索引擎: 1. Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 在专利审查方面,以下是一些相关的 AI 应用和平台: 1. 专利检索与分类: Google Patents:使用 AI 技术帮助检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP:利用自然语言处理和机器学习技术,自动化检索和分类专利文献。 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,评估授权可能性和潜在风险。 PatentBot:AI 驱动的平台,可自动分析专利文本,评估技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请: Specifio:利用 AI 技术自动生成专利申请文件,包括说明书和权利要求书。 PatentPal:使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件。 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。 能联网检索的 AI 有: 1. ChatGPT Plus:用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Perplexity:结合了问答和普通搜索引擎功能,允许指定希望聊天机器人在响应时搜索的源类型。 3. Bing Copilot:作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。 4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。
2024-12-04
便于查找论文文献的AI网址
以下是一些便于查找论文文献的 AI 网址及相关介绍: TXYZ 网站: 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。在对话中提供论文参考,给出可信的背书。 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。 Quillbot:一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤,并且列出硬件设施,说明jetson orin nano可以使用什么模型?
目前已公布的源代码种类繁多,要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程,且需要一定的技术知识和经验。 一般来说,以下是大致的步骤: 1. 选择合适的源代码:根据您的需求和技术能力,从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建:安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备:收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改:深入理解所选源代码的结构和逻辑,根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型:使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化:对训练好的模型进行评估,根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施,Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型,例如常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。但具体能使用哪些模型,还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。
2024-12-20
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容: 在文本处理中,文本会先转为 tokens,再转为向量,然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后,可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如,使用 SBERT 算法时,对于描述主体相同的情况(如屏幕相关的描述)会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量,比如屏幕模糊,它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别,目前多采用人工统计。同时,文本统计单位“1”是一个 clustering 概念,因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位,更多是距离较近的单位,所以统计通常以 clustering 计算。 另外,在初级菜鸟学 Langchain 实录中,对于文本相似度检索过程,包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤,详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
cursor好用吗?不会写代码的人可以用它来开发app吗
Cursor 是一款很好用的工具,具有以下优点: 1. 它是对话式的编程工具,集代码编写、报错调试、运行于一体,可在一个页面里丝滑实现,且以对话方式进行,能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码,解决实际问题,也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发,是目前使用体验最好的 AI coding IDE,不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面,几乎一模一样,还深度集成了 gpt 等大模型,无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小,启动快,编程效率高。 然而,Cursor 也有一些局限性: 1. 比较适合简单、原型类的项目,当应用比较复杂和商业化时,会比较困难,需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环,程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块,而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug,产生一个新 bug 的情况。 总的来说,对于不会写代码的人,Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目,但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验,成本为 0,值得一试。它支持多种语言,如 python、java、C等,在国内可以直接使用,还提供了 3 种订阅模式。
2024-12-16
哪个ai可以帮我写Excel代码
以下是一些可以帮助您写 Excel 代码的 AI 工具: 1. ChatGPT:您可以直接向它提问,它能为您生成相关代码。例如,对于批量处理每月周报的操作,如 30 个文件合并、标准化和删除无效数据等,您可以向 ChatGPT 寻求帮助。而且在询问过程中,它甚至能补充如何用快捷键打开 Excel 开发模式等信息。 2. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成数据分析或格式创建等任务。 4. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-15
无代码生成App
以下是一些无代码生成 App 的相关信息: 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中: Bento(免费)是一个链接合集页面,内容丰富设计美观,能美化展示所有内容和链接,展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能,适用于众多应用程序,为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0(免费可用)能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台,支持无代码生成 AIAgent,能简化 AI 开发过程,让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版,提供多样化模型选择和丰富的插件能力,还具备自动构建、定制 Prompt 等功能,其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣,在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等,开发者可在一旁监督开发过程,还能通过交互式开发明确需求。
2024-12-14