如何使用ai写文献综述，保证参考文献有正确出处

以下是从零开始学习 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，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自己的作品。 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，了解它们的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。 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自己的成就。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。

在 AI 时代，学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作： 1. 设计专业方面： AI 重新定义了设计师的竞争力边界，您需要具备持续的学习习惯，并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛，但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面： 对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度，减少设计差异。 建设参数文档库，而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征，训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具，形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面： 将 AI 深入到日常设计流程，形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性，差异化对待不同业务形态和需求，使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式，持续探索优化。 4. 设计团队方面： 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略，保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境，增强对市场动态的快速适应能力，确保团队整体的未来发力方向。 总之，随着技术不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色，为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能，您就可以保持领先优势。

以下是关于如何用 AI 作画的相关内容： 一、可用的 AI 绘图工具 1. Creately 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 二、使用 AI 绘制示意图的步骤 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 三、AI 绘画的关键词指南 公式：主题（加下面的）+环境（背景，周围）+气氛（烈日下，雾蒙蒙，恐怖的，风暴席卷的）+灯光（顶光，雾气光，漫反射的，强对比的）+色彩（低饱和度，颜色鲜艳的，花里胡哨的，强反射的主色调，某种颜色是是 accent color）+构图（黄金分割，三分法的，电影镜头，广角，鸟瞰图）+风格参考（超清细节的，照片级别的，写实的，抽象的，2D/3D，4k8k，数字雕刻，概念艺术，水墨，水彩，海报，某个软件，某个游戏，艺术家，艺术平台） 比如：去找自己喜欢的艺术家风格，放到风格参考的关键词里面；去找自己喜欢的灯光风格，放到灯光的关键词里面；去找自己喜欢的颜色和调色板风格，放到色彩的关键词里。 四、AI 辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验——《玩具帝国》 在游戏开发中使用 AI 绘画时遇到了一些问题： 1. 风格受限：全在画二次元，没有适合游戏的风格，需自己炼丹。 2. 缺乏叙事性：画出来的画多是美少女看镜头，没法当 icon 用。 3. 已有素材有限：训练集中素材单一，图生图不可行，泛化性差。 解决方法和经验： 1. 尝试不同的模型和训练方式，如 Embedding、CKPT、Lora 等，最终找到合适的方法。 2. 为引导 AI 画出前景后景区分明显的画，专门画了一组引导图，分别是只保留前景、只保留背景、全图共三张图，在 Caption 里打组。 3. 对训练集中人物朝向固定的问题做镜像处理。 4. 由于训练集缺乏建筑、风景、完整图像，先进行一次时间较短的训练，并用得到的模型生成与目标画风类似的建筑、风景图像，再将这些图片放回训练集。

AI 是一种让计算机或机器能够像人类一样思考和学习的技术。对于不具备理工科背景的人来说，可以将其视为一个黑箱，即只需要知道它是能够理解自然语言并输出自然语言、似人而非人的存在即可。AI 既是人类智慧的结晶，又是对自身认知极限的探索，它跨越存在与非存在的边界，虽不存在于物理世界，却时刻影响着现实。在与 AI 相处时，需要通过清晰的语言文字指令来压缩其自由度，明确告知其任务、边界、目标、实现路径和所需知识。在小学课堂上，为了让三年级的孩子理解，会用他们能听懂的语言来解释，先倾听孩子们的想法，再引出相关概念。

AI 可以用于生产公众号文章。以下是利用 AI 生产文章的相关要点： 1. 撰写文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” AI 生成的文章可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 2. 添加多媒体元素： 为文章增添视觉魅力，精心挑选相关的图片、视频或图表，丰富内容，提升吸引力和专业度。 可利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。 图片出处主要在 twitter 和官方网站，若遇英文内容难以理解，可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。 至于哪一类公众号比较好起号，这取决于多种因素，如您的兴趣、专业知识、目标受众等。一般来说，以下几类公众号相对容易起号： 1. 生活分享类：涵盖美食、旅行、健身等，贴近大众生活，容易引起共鸣。 2. 知识科普类：针对特定领域，如历史、科学、技术等，满足人们的求知欲。 3. 情感励志类：提供心灵慰藉和激励，触动读者内心。 但无论选择哪一类，关键是要提供有价值、独特且优质的内容。

AI 本身不能直接为您制定一个完整的定投计划，但它可以提供一些相关的信息和分析，辅助您制定计划。例如，通过数据分析为您展示不同投资产品的历史表现和趋势，帮助您了解市场情况。然而，最终的定投计划需要综合考虑您的财务状况、投资目标、风险承受能力等多个因素，建议您咨询专业的金融顾问以获取更准确和个性化的定投计划。

以下是为您提供的有关 deepfake 综述的部分内容： 生成式人工智能迅速导致了许多法律和道德问题，“Deepfakes”即由人工智能创建的图像和视频，声称是真实的但实际并非如此，已出现在媒体、娱乐和政治领域。目前深度赝品的创建虽需大量计算技能，但现在几乎任何人都能创建。OpenAI 尝试通过为每个 DALLE 2 图像添加独特符号的“水印”来控制假图像，未来可能需要更多控制，特别是当生成视频创作成为主流时。 生成式人工智能还提出了许多关于原创和专有内容的问题。创建的文本和图像与以前的内容不完全相同，系统提供商认为属于提示创建者，但显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。未来此类系统可能很快成为标准做法，用于制作大部分或全部书面或基于图像的内容，这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，也有可能彻底改变知识和创造性工作。

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。

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。

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。

以下是一些可以用于写文献综述的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： 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方面： 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，可帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面： 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。 4. 论文结构和格式方面： LaTeX：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。 5. 研究伦理和抄袭检测方面： 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。 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 进行文献综述写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是一些大语言模型的综述论文： 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, “Coldattack：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, “RLHFV：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/sorasafety，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。 市场分析 其他观点 相关论文： ：斯坦福大学对基础模型的概述论文。 ：年度回顾，涵盖 AI 领域的所有事物。 ：对大型语言模型（LLMs）在劳动力市场潜在影响的早期研究。 ：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。

Reactor是一个基于JVM的异步编程模型，用于构建响应式应用程序。以下是一些关于Reactor的教程及其出处： 1. CSDN博客上的ReActor换脸教程： 这篇教程介绍了如何下载和使用Stable Diffusion的ReActor扩展来实现换脸效果。ReActor是一个强大的工具，可以无缝交换面孔并获得逼真效果。教程包括了安装插件、下载模型以及使用ReActor进行换脸的具体步骤。 出处：https://blog.csdn.net/u010006102/article/details/137072052 2. SegmentFault上的Reactor高级用法教程： 本文进一步探讨了Reactor的高级用法，包括自定义Subscriber的方法，展示了如何使用lambda表达式来自定义consumer、errorConsumer、completeConsumer和subscriptionConsumer。 出处：https://segmentfault.com/a/1190000037766699 3. 《Reactor 指南中文版_V2.0》： 这是一个详细的Reactor指南，提供了关于Reactor的全面介绍，包括其设计理念、核心组件以及如何使用Reactor构建响应式应用程序。 出处：https://www.bookstack.cn/read/reactorv2.0/manual.md 这些教程和资料可以帮助初学者和有经验的开发者更好地理解和使用Reactor框架进行响应式编程。