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大语言模型综述论文有哪些

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以下是一些大语言模型的综述论文：

  • Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】
    • 参考文献：
      • B.Wang, W.Chen, H.Pei, C.Xie, M.Kang, C.Zhang, C.Xu, Z.Xiong, R.Dutta, R.Schaeffer 等，“Decodingtrust：GPT 模型中信任度的全面评估”，arXiv 预印本 arXiv:2306.11698，2023。
      • Z.Zhang, L.Lei, L.Wu, R.Sun, Y.Huang, C.Long, X.Liu, X.Lei, J.Tang, 和 M.Huang, “Safetybench：使用多项选择题评估大型语言模型的安全性”，2023。
      • X.Shen, Z.Chen, M.Backes, Y.Shen, 和 Y.Zhang, “现在就做任何事：在大型语言模型上表征和评估野外越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2308.03825，2023。
      • X.Liu, N.Xu, M.Chen, 和 C.Xiao, “Autodan：在对齐的大型语言模型上生成隐蔽的越狱提示”，arXiv 预印本 arXiv:2310.04451，2023。
      • S.Zhu, R.Zhang, B.An, G.Wu, J.Barrow, Z.Wang, F.Huang, A.Nenkova, 和 T.Sun, “Autodan：对大型语言模型的可解释梯度基对抗攻击”，2023。
      • A.Zhou, B.Li, 和 H.Wang, “针对越狱攻击保护语言模型的强健提示优化”，arXiv 预印本 arXiv:2401.17263，2024。
      • X.Guo, F.Yu, H.Zhang, L.Qin, 和 B.Hu, “Cold-attack：用隐蔽性和可控性越狱 LLMs”，2024。
      • T.Shen, R.Jin, Y.Huang, C.Liu, W.Dong, Z.Guo, X.Wu, Y.Liu, 和 D.Xiong, “大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv 预印本 arXiv:2309.15025，2023 年。
      • X.Liu, X.Lei, S.Wang, Y.Huang, Z.Feng, B.Wen, J.Cheng, P.Ke, Y.Xu, W.L.Tam, X.Zhang, L.Sun, H.Wang, J.Zhang, M.Huang, Y.Dong, 和 J.Tang, “Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023 年。
      • P.Christiano, J.Leike, T.B.Brown, M.Martic, S.Legg, 和 D.Amodei, “基于人类偏好的深度强化学习”，2023 年。
      • T.Yu, Y.Yao, H.Zhang, T.He, Y.Han, G.Cui, J.Hu, Z.Liu, H.-T.Zheng, M.Sun, 和 T.-S.Chua, “RLHF-V：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”，2023 年。
      • M.S.Jahan 和 M.Oussalah, “使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第 126232 页，2023 年。
      • OpenAI, “Sora 安全。”https://openai.com/sora#safety，2024 年。
      • Z.Fei, X.Shen, D.Zhu, F.Zhou, Z.Han, S.Zhang, K.Chen, Z.Shen, 和 J.Ge, “Lawbench：大型语言模型的法律知识基准测试”，arXiv 预印本 arXiv:2309.16289，2023 年。
  • 进阶：a16z 推荐进阶经典
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[title]Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】[heading1]6结论[heading2]参考文献[99]B.Wang,W.Chen,H.Pei,C.Xie,M.Kang,C.Zhang,C.Xu,Z.Xiong,R.Dutta,R.Schaeffer,等，“Decodingtrust：GPT模型中信任度的全面评估”，arXiv预印本arXiv:2306.11698，2023。[100]Z.Zhang,L.Lei,L.Wu,R.Sun,Y.Huang,C.Long,X.Liu,X.Lei,J.Tang,和M.Huang,“Safetybench：使用多项选择题评估大型语言模型的安全性”，2023。[101]X.Shen,Z.Chen,M.Backes,Y.Shen,和Y.Zhang,“现在就做任何事：在大型语言模型上表征和评估野外越狱提示”，arXiv预印本arXiv:2308.03825，2023。[102]X.Liu,N.Xu,M.Chen,和C.Xiao,“Autodan：在对齐的大型语言模型上生成隐蔽的越狱提示”，arXiv预印本arXiv:2310.04451，2023。[103]S.Zhu,R.Zhang,B.An,G.Wu,J.Barrow,Z.Wang,F.Huang,A.Nenkova,和T.Sun,“Autodan：对大型语言模型的可解释梯度基对抗攻击”，2023。[104]A.Zhou,B.Li,和H.Wang,“针对越狱攻击保护语言模型的强健提示优化”，arXiv预印本arXiv:2401.17263，2024。[105]X.Guo,F.Yu,H.Zhang,L.Qin,和B.Hu,“Cold-attack：用隐蔽性和可控性越狱LLMs”，2024。

进阶：a16z推荐进阶经典

[On the opportunities and risks of foundation models](https://arxiv.org/abs/2108.07258)：斯坦福大学对基础模型的概述论文。这篇论文内容丰富，观点鲜明，为“基础模型”这一术语的形成起到了关键作用。[State of AI Report](https://www.stateof.ai/)：这是一个年度回顾，涵盖了AI领域的所有事物，包括技术突破、产业发展、政策/法规、经济影响、安全性以及对未来的预测。[GPTs is GPTs:An early look at the labour market impact potential of large language models](https://arxiv.org/abs/2303.10130)：对大型语言模型（LLMs）在劳动力市场潜在影响的早期研究：OpenAI、OpenResearch以及宾夕法尼亚大学的研究人员在这篇论文中预测，“在LLMs的引入后，大约80%的美国劳动力可能至少有10%的工作任务会受到影响，同时约19%的工作者可能会有至少50%的任务受到影响。”[Deep medicine:How artificial intelligence can make healthcare human again](https://www.amazon.com/Deep-Medicine-Eric-Topol-audiobook/dp/B07PJ21V5N/ref=sr_1_1?hvadid=580688888836&hvdev=c&hvlocphy=9031955&hvnetw=g&hvqmt=e&hvrand=13698160037271563598&hvtargid=kwd-646099228782&hydadcr=15524_13517408&keywords=eric+topol+deep+medicine&qid=1684965845&sr=8-1)：Eric Topol医生揭示了人工智能如何有可能将医生从耗费大量时间的任务中解放出来，从而不会干扰到人与人之间的连接。这使得医生和病人之间的关系得到恢复。（[a16z播客](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)）

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[title]Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】[heading1]6结论[heading2]参考文献[125]T.Shen,R.Jin,Y.Huang,C.Liu,W.Dong,Z.Guo,X.Wu,Y.Liu,和D.Xiong,“大型语言模型对齐：一项调查”，arXiv预印本arXiv:2309.15025，2023年。[126]X.Liu,X.Lei,S.Wang,Y.Huang,Z.Feng,B.Wen,J.Cheng,P.Ke,Y.Xu,W.L.Tam,X.Zhang,L.Sun,H.Wang,J.Zhang,M.Huang,Y.Dong,和J.Tang,“Alignbench：大型语言模型中文对齐的基准测试”，2023年。[127]P.Christiano,J.Leike,T.B.Brown,M.Martic,S.Legg,和D.Amodei,“基于人类偏好的深度强化学习”，2023年。[128]T.Yu,Y.Yao,H.Zhang,T.He,Y.Han,G.Cui,J.Hu,Z.Liu,H.-T.Zheng,M.Sun,和T.-S.Chua,“RLHF-V：通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的MLLMs行为对齐”，2023年。[129]M.S.Jahan和M.Oussalah,“使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”，《神经计算》，第126232页，2023年。[130]OpenAI,“Sora安全。”https://openai.com/sora#safety，2024年。[131]Z.Fei,X.Shen,D.Zhu,F.Zhou,Z.Han,S.Zhang,K.Chen,Z.Shen,和J.Ge,“Lawbench：大型语言模型的法律知识基准测试”，arXiv预印本arXiv:2309.16289，2023年。

其他人在问
写文献综述用哪个AI
以下是关于写文献综述可用的 AI 以及相关工具的介绍： 利用 AI 写课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择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：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 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：借助 AI 工具确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 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，并根据反馈修改。 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。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 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，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 如果您有一篇医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑使用以下工具： 1. Scite.ai：是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关医学课题的修改意见。 您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。
2024-10-02
用于文献综述的阅读AI工具有哪些
以下是一些用于文献综述阅读的 AI 工具： 1. TXYZ：是一个能搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供一站式服务。它是唯一与预印本文库官方合作的 AI 工具，用户可上传 PDF 论文或链接以获取所需答案和内容，并能在对话中提供论文参考。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可帮助优化文章的语言表达。 7. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-27
如果我需要写一篇与IoT有关的综述，有哪些好用的AI工具
以下是一些可用于写与 IoT 有关的综述的 AI 工具： 1. 绘图方面： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 2. CAD 图方面： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）的生成设计工具：可根据输入自动产生多种设计方案。 需要注意的是，使用这些工具通常需要一定的相关知识和技能。对于初学者，建议先学习基本技巧再尝试使用。
2024-09-24
什么AI工具可以直接一键生成文献综述？
目前没有能够直接一键生成文献综述的 AI 工具，但可以利用以下 AI 技术和工具来辅助完成文献综述的撰写： 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：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 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：借助 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 常见的文章润色 AI 工具包括： 1. 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。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. 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。 4. 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。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 另外，Briefy 是一款基于 AI 的工具，可以将冗长的文本、音频和视频转换为结构化的、易于理解的摘要，只需一键即可。
2024-09-24
怎么用AI写文献综述？
利用 AI 写文献综述可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，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，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。
2024-09-24
AI的整个发展史，有没有AI相关综述，让我阅读一下
以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容： 1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》：涵盖了 AI 进化史的多个方面，包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等，文章较长，约 22800 字，阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。 2. 对于初学者： 微软的 AI 初学者课程《Introduction and History of AI》： AI for every one（吴恩达教程）： 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 谷歌生成式 AI 课程： ChatGPT 入门： 如果您是新手学习 AI，可参考以下学习路径指南： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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。
2024-09-16
用AI读论文的提示词
以下是一些用 AI 读论文的提示词技巧： 概括：要求对较长内容进行简要概括，例如“请为这篇长篇科技文章提供一个简短的概要。” 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，比如“请用一个人物的故事来展示运动如何改变了他们的生活。” 优缺点：要求评估主题的优缺点，像“分析使用电子书和纸质书的优缺点。” 利弊分析：对主题的利弊进行分析，例如“分析远程工作的利与弊。” 问题解决：针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决睡眠问题的方法。” 最佳实践：提供关于某主题的最佳实践或指南，例如“请提供一份关于如何高效学习的最佳实践指南。” 时间线：提供事件或发展的时间线，比如“请为互联网的发展提供一个简要的时间线。” 行动呼吁：明确的行动呼吁或后续步骤，例如“在关于环保的文章结尾提出具体的环保行动建议。” 分步指南：提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何制作自制面包的分步指南。” 历史背景：考虑历史背景或背景，例如“在写关于量子计算的文章时，谈论量子计算的历史发展。” 对比：比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较太阳能和风能作为可再生能源的优缺点。” 教训：讨论从特定情况中得到的教训，例如“分享一个关于企业失败的案例，并从中提炼出的教训。” 观点：要求考虑多种观点或意见，比如“分析支持和反对核能发展的观点。” 常见问题解答：生成常见问题解答（FAQs）列表，例如“请提供一份关于瑜伽初学者的常见问题解答列表。” 背景：提供背景信息、数据或上下文以便生成准确内容，比如“请结合当前全球碳排放数据谈论气候变化的影响。” 目标：说明回应的目标或目的（如通知、说服、娱乐），例如“编写一篇旨在说服读者加入环保运动的文章。” 受众：指定定制内容的目标受众，比如“请为初中生编写一篇关于节水的文章。” 范围：界定主题的范围或范围，例如“请仅关注瑜伽在减压方面的好处。” 扮演角色：表明要采用的角色或观点（如专家、评论家、爱好者），比如“从一个科学家的角度阐述太阳能的优点。” 示例：提供所需风格、结构或内容的示例，例如“请参考《纽约时报》的文章风格撰写一篇关于自然保护的报道。” 案例研究：要求参考相关案例研究或现实世界示例，比如“在关于可持续发展的文章中，介绍一些成功的企业案例。” 假设情景：鼓励探讨假设性场景，例如“假设全球变暖持续恶化，我们需要采取哪些措施应对？” 数据：鼓励使用统计数据或数据支持主张，比如“在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。” 您还可以参考以下小七姐的相关内容进一步了解：
2024-11-02
论文查重、去重的方法有
以下是一些常用的 AIGC 论文查重、去重的网站和工具及它们的功能和使用方法： 1. Turnitin 功能：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的内容。 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 生成内容的工具，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。
2024-10-30
可以找到产品相关的前沿科技报道和论文 的AI工具
以下是一些可以帮助找到产品相关前沿科技报道和论文的 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，助您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。 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，可精简和优化内容。 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。 此外，在“AI+教育”方面，也有一些相关案例和投稿，如： 《AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT》：来自纽约时报最新报道，再现了 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 《笔记：与 AI+教育前辈聊天》：亲测有效的让某人主动学习 AI 的方式。 《数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性》：探讨了 ChatGPT 在数学方面的挑战和改进。 《书籍推荐：三本神经科学书籍》：强调多学科交叉对学习和运用 AI 的作用。
2024-10-30
改论文格式的AI
以下是一些可用于改论文格式、进行论文排版以及为医学课题提供修改意见的 AI 工具： 论文写作与格式相关： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助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，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，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。 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。 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进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 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 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：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。 为医学课题提供修改意见的工具： 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：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，可提供医学课题的修改意见。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。对于医学课题修改，可根据自身需求尝试上述工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-29
命令AI润色论文的一个段落，让这一段看起来是科研论文，应该如何下指令
以下是为您提供的命令 AI 润色论文段落的指令示例： “请将以下段落按照科研论文的风格进行润色，使其语言更加准确、严谨、规范：。注意保持原意，优化句子结构，使用恰当的学术词汇和语法。” 您可以将上述示例中的替换为您想要润色的段落。
2024-10-27
国内哪个AI工具做的比较好在论文辅助写作，文字处理等方面。
在国内，以下 AI 工具在论文辅助写作、文字处理等方面表现较好： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能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，有助于提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能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。 在 AI 文章排版方面，以下工具较为流行： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 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。 中文内容仿写 AI 工具推荐： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，能处理多种文体，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发，提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-27
如何禁止大模型输出英文
目前没有直接针对禁止大模型输出英文的明确方法。但以下相关知识可能对您有所帮助： 在大语言模型的设置方面，通过配置一些参数可以获得不同的提示结果。例如，调整 Temperature 参数，值越小模型返回越确定的结果，值越大可能返回更随机的结果；Top_p 用于控制模型返回结果的真实性，值低利于获取准确事实答案，值高可得到更多样化答案；Max Length 可控制生成的 token 数；Stop Sequences 能阻止模型生成 token；Frequency Penalty 可减少响应中单词的重复。 关于大模型的安全问题，目前主流让 AI 助手不回答危险或有害内容的方法有：在预训练阶段对模型的预训练数据进行过滤，但此方法可能因数据关联性导致效果有限；通过让模型与人类的价值观进行对齐，如 ChatGPT 的早期版本 GPT3.5 由 GPT3 对齐而来，遵循 helpful、honest、harmless 原则确保输出的无害性和真实性。
2024-11-01
国内比较好的文生图的模型是哪个
目前国内较好的文生图模型包括： HunyuanDiT：使用双语的 CLIP 模型加多语言的 T5 模型作为文本编码器，但在中文生图方面仍有优化空间。 Kolors：是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。从技术报告来看，改进全面，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。在 LLM 大模型的加持下展示出超强的语义理解能力，支持中文输入和图片直出中文，出图效果很不错。
2024-11-01
中国与国外AI模型的差距
目前中国与国外的 AI 模型存在一定差距，但也有自身的优势和进步。 在一些方面，国外模型如 Llama 3.1 在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡，首次缩小了开放模型与专有前沿的差距。谷歌 DeepMind 与纽约大学团队的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色。GPT 4 Turbo 在 SuperCLUE 测评中的总分遥遥领先，国外模型的平均成绩也相对较高。 然而，中国的 AI 模型也在不断发展。由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩，尤其在数学和编程方面表现突出。国内的最强模型能与美国生产的第二强前沿模型竞争，在某些子任务上挑战了 SOTA。国内模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会更有效地利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。零一万物更加关注数据集的建设。 在专项基准如语言与知识方面，GPT4 Turbo 依然领先，但国内大模型也表现相对较好，有 14 个模型的得分高于 GPT3.5，有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。在中文语言与知识能力上，国内大模型已基本追赶上国外头部大模型，未来有可能率先形成超越。 总体而言，国内外差距依然存在，但国内大模型在过去一年有了长足的进步，平均水平差距在缩小。
2024-11-01
能够提取视频摘要的大模型有哪些
以下是一些能够提取视频摘要的大模型： 1. InstructBLIP：基于预训练的BLIP2模型进行训练，在MM IT期间仅更新QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 2. PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式（文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位）的指令并根据指令采取行动。 3. PaLIX：使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 5. 视频聊天GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 6. Shikra：Chen等人介绍的一种简单且统一的预训练MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 7. DLP：提出PFormer来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强MM学习的可行性。 8. Pegasus1：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅能识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等，并提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。
2024-11-01
clip模型能应用与跨模态检索
CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息： 对比语言图像预训练（CLIP）通过将图像和文本转换成固定大小的向量，使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型，对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中，CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块，决定了语义信息的优良程度，影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，分别用于提取文本和图像的特征，可灵活切换，且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力，把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来，多模态模型成为热门议题，CLIP 作为开创性的视觉语言模型，将 Transformer 架构与视觉元素相结合，便于在大量文本和图像数据集上进行训练，可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型，导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题，已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型，使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。
2024-10-31
如何能让大模型自动读取到微信上的聊天内容。
要让大模型自动读取到微信上的聊天内容，可以参考以下几种方法： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并可白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。若不想接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 3. 搭建，其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画等。 此外，还有作者张梦飞的方法，即把自己微信中的聊天记录导出，用自己的聊天记录去微调一个模型，最终将这个微调后的模型接入微信中替您回复消息。 另外，在创作方面，鉴于聊天记录属于绝对的个人隐私，不适合接入第三方大模型提取信息，可本地化部署LLM。例如采用百川2的国产大模型开源，如Baichuan2作为底模，先用提示工程对聊天记录进行信息提取，并在此基础上使用自有数据进行模型微调。
2024-10-31
AI与语言学习
以下是关于 AI 与语言学习的相关内容： 使用 AI 工具学习外语的方法和工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需语言技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手： ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 学习方法建议： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习一门外语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。
2024-10-29
国内大语言模型的应用，比如像豆包，这种，都有哪些
国内大语言模型的应用较为广泛，以下为您介绍部分常见的大语言模型及其应用： 1. 云雀大模型（豆包）：在信息安全相关的在线课程和讲座等方面有应用。 2. AndesGPT（OPPO）：已接入 OPPO 智能助理新小布，可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属 AI、日程管理等全新能力，正在公测中。其聚焦在移动设备端的应用，主要涵盖知识、记忆、工具、创作四个方向，目前已支持使用“系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器”等各类工具，并且全面支持文生文、文生图等场景。 3. 文心一言 4.0（百度）：已有 7000 万用户。在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛，可应用的场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现，可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。
2024-10-27
国内大语言模型都有哪些
国内的大语言模型主要有通用模型如百度的文心一言、科大讯飞的讯飞星火等，还有在特定领域表现出色的垂直模型，如专注于小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等领域的模型。在传统安全能力的测评中，文心一言 4.0（API）表现较好。此外，国内大模型在传统安全测评方面总体表现不俗。如果想了解国内大模型的效果，可以参考第三方基准评测报告：
2024-10-27
慢病管理中大语言模型的应用
在慢病管理中，大语言模型具有以下应用： 核心概念： LLM（Large language model）：即大语言模型，是当前讨论的主要对象。 Prompt（提示词）：输入给大模型的文本内容，其质量会显著影响回答质量。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商对中文的切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字，大模型的收费和输入输出长度限制常以 Token 为单位计量。 上下文（context）：指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口会影响回答质量。 大模型的优势与局限： 优势：大模型像多功能的基础平台，能处理多种任务，应用广泛且有更多通识知识，能在更广泛场景中提供支持和解决问题。 局限：不拥有无限知识，知识来源于有限的训练数据，只能回答训练中见过或类似问题，训练后知识库不会自动更新，在特定或专业领域知识可能不够全面。 运作机制：通过大量数据训练学习语言结构和模式，根据输入生成相应文本，估计序列出现的概率，类似于词语接龙游戏。
2024-10-25
大语言模型慢病管理
以下是关于大语言模型的相关知识： 1. 大模型对于数学计算的解决办法： 引入编程插件：将数学问题转化为编程问题，引入插件处理，编写代码执行计算并返回结果。 教会模型数学法则：教导语言模型数学计算规则，定义计算步骤。 标准化自然数加法计算 prompt 模板：创建标准模板，让模型按规则执行加法计算。 结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，结合图像模型辅助处理。 提供充足的语料和样本：提供更多数学计算样本和语料，通过训练提高模型计算能力。 2. 大语言模型设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，结果更随机、多样化或具创造性。对于质量保障等任务设低值，诗歌生成等设高值。 Top_p：用于控制模型返回结果的真实性，需要准确答案时调低，想要多样化答案时调高，一般调整其中一个参数。 Max Length：控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少单词重复。 3. RAG 系统开发中的备用模型策略：在使用大语言模型时，可能担心遇到如 OpenAI 模型的访问频率限制错误等问题，此时需要一个或多个备用模型。如 Neutrino 路由器，它是能够处理各种查询的大语言模型集群，利用先进预测模型智能选择适合问题的模型，提升处理效果、节约成本并减少等待时间。LlamaIndex 已通过其 llms 模块中的 Neutrino 类加入对 Neutrino 的支持。
2024-10-25
寻找可以根据语言描述对视频进行剪辑的ai
以下为您介绍一些可以根据语言描述对视频进行剪辑的 AI 工具和方法： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。它能处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑，您只需输入镜头脚本，即可提取素材库内容进行拼接。其官方网站暂未提及。 2. 制作流程： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 3. 声音制作： 对于英文台词，可以使用 11labs（官网：https://elevenlabs.io/）进行对白制作，但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题，需要不断抽卡调试。 国内可以使用出门问问的魔音工坊，它可以使用情绪调节控件。 4. 剪辑工具： 对于 1 3 分钟的短片，可以使用剪映，方便快捷。 对于更长篇幅或追求更好效果的视频，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-24