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能解释论文中的数学公式的ai工具?

Answer

在论文写作领域,以下是一些能够辅助解释论文中数学公式的 AI 工具:

  1. 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。
  2. 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。

需要注意的是,这些工具在使用时,您需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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

And,by the way,our efforts with Wolfram Language help too.Because the whole idea of our computational language is to capture “common lumps of computational work” as built-in constructs—and in a sense the process of designing the language is precisely about identifying “human-assimilable waypoints” for computations.Computational irreducibility tells us that we’ll never be able to find such waypoints for all computations.But our goal is to find waypoints that capture current paradigms and current practice,as well as to define directions and frameworks for extending these—though ultimately “what we humans know about” is something that’s determined by the state of human knowledge as it’s historically evolved.顺便说一句,我们在Wolfram语言方面的努力也有帮助。因为我们计算语言的整体理念是将“常见的计算工作块”捕获为内置结构——从某种意义上说,设计语言的过程正是确定计算的“人类可同化的路径点”。计算不可约性告诉我们,我们永远无法为所有计算找到这样的路径点。但我们的目标是找到捕捉当前范式和当前实践的路径点,并定义扩展这些范式和实践的方向和框架——尽管最终“我们人类所知道的”是由人类知识在历史演变过程中的状态决定的。Proofs and computational language programs are two examples of structured “scientific narratives”.A potentially simpler example—aligned with the mathematical tradition for science—is a pure formula.“It’s a power law”.“It’s a sum of exponentials”.Etc.Can AI help with this?A function like FindFormula is already using machine-learning-inspired techniques to take data and try to produce a “reasonable formula for it”.证明和计算语言程序是结构化“科学叙述”的两个例子。一个可能更简单的例子——符合科学的数学传统——是一个纯粹的公式。“这是幂律”。“这是指数之和”。等等。人工智能可以帮助解决这个问题吗?像FindFormula这样的函数已经在使用机器学习启发的技术来获取数据并尝试为其生成“合理的公式”。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

But given computational irreducibility,why is science actually possible at all?The key fact is that whenever there’s overall computational irreducibility,there are also an infinite number of pockets of computational reducibility.In other words,there are always certain aspects of a system about which things can be said using limited computational effort.And these are what we typically concentrate on in “doing science”.但考虑到计算的不可约性,为什么科学实际上是可能的呢?关键事实是,只要存在整体计算不可约性,就会存在无数个计算可约性。换句话说,系统的某些方面总是可以用有限的计算量来描述。这些就是我们“做科学”时通常关注的内容。But inevitably there are limits to this—and issues that run into computational irreducibility.Sometimes these manifest as questions we just can’t answer,and sometimes as “surprises” we couldn’t see coming.But the point is that if we want to “solve everything” we’ll inevitably be confronted with computational irreducibility,and there just won’t be any way—with AI or otherwise—to shortcut just simulating the system step by step.但不可避免地存在局限性,并且会遇到计算不可约性的问题。有时这些表现为我们无法回答的问题,有时表现为我们看不到的“惊喜”。但关键是,如果我们想“解决所有问题”,我们将不可避免地面临计算不可约性,而且无论是人工智能还是其他方式,都没有任何方法可以走捷径,一步步模拟系统。There is,however,a subtlety here.What if all we ever want to know about are things that align with computational reducibility?A lot of science—and technology—has been constructed specifically around computationally reducible phenomena.And that’s for example why things like mathematical formulas have been able to be as successful in science as they have.然而,这里有一个微妙之处。如果我们想知道的只是与计算可简化性一致的事情怎么办?许多科学和技术都是专门围绕计算可简化现象构建的。这就是为什么像数学公式这样的东西能够在科学上取得如此成功的原因。

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AI数字人是什么,市面上目前有哪些生成数字人的AI工具,介绍一下这些工具的网址以及优缺点
AI 数字人是通过人工智能技术创建的虚拟人物形象。 目前市面上常见的生成数字人的 AI 工具及相关信息如下: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 网址: 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 网址: 使用方法: 点击上面的网址,点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象,可以点击 ADD 添加自己的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很 AI。 网址: 使用方法: 点击上面的网址,注册后获得 120 免费 k 币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 此外,还有开源且适合小白用户的数字人工具,如: 特点:一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 网址: GitHub: 官网: 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随着时间和技术的发展而变化。在使用这些工具时,请确保遵守相关的使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。
2025-03-14
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
Java相关的AI
以下是关于 Java 相关的 AI 的一些信息: 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发的可行性分析:建议优化方面,要强调组员主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。经验分享方面,在 AI 编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接: 2. 后端 Java 程序员转向 LLM 方向的行动建议:借助 AI 编程(如 Cursor),熟悉 LLM 原理,探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project(如翻译工具、AI 对话应用等),通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议是行动起来,找到正反馈,坚持使用 AI 辅助编程。参考链接:
2025-03-14
直接分析excel的数据,有哪些AI推荐,免费的
以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的免费 AI 工具推荐: 1. 让 AI 帮您写 Excel 宏函数,适用于几乎所有主流 AI。 2. Claude 网页版或 ChatGPT,可上传 CSV 进行可视化分析。 3. Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 5. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 6. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能执行公式生成、文本内容生成、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。
2025-03-14
直接分析excel的数据,有哪些AI推荐
以下是一些可用于直接分析 Excel 数据的 AI 工具和方法: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,支持自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能进行公式生成、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。 此外,还可以通过让 AI 帮您写 Excel 宏函数来处理数据,对于数据分析,推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT,并可上传 CSV 进行可视化分析。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。
2025-03-14
AI制作视频的工具
以下是一些可用于将小说制作成视频的 AI 工具及制作流程: AI 工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 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。 另外,以“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”为例,选用视频制作工具时,如使用可灵 AI,可参考以下步骤: 1. 打开可灵 AI,网址:https://klingai.kuaishou.com/ ,点击图生视频,上传第一张图片。输入提示词时一定需要加“固定镜头”。 2. 按照上述做法制作第二张图片的动态效果,得到两段视频。 视频剪辑方面(以 PC 端为例): 1. 右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 打开剪映,导入需要的三段素材。 5. 把带绿幕的素材和下方黑色咖啡的素材合成一个片段。 6. 点击新建的复合片段,调整对应的参数,最后完成。
2025-03-14
什么ai工具可以解释论文中的数学公式?
在解释论文中的数学公式方面,以下是一些相关的 AI 工具: 1. 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。 2. 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。 此外,在论文写作领域,还有其他一些常用的 AI 工具和平台,可为您提供多方面的辅助: 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. 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。 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。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-11
哪个ai可以帮我识别数学公式并写成文档呢
像 FindFormula 这样的函数已经在使用机器学习启发的技术来获取数据并尝试为您生成“合理的公式”,它或许能够帮助您识别数学公式并写成文档。
2024-10-30
我该如何提取一张图片中的数学公式呢
目前在提取图片中的数学公式方面,有以下几种常见的方法: 1. 使用专门的 OCR(光学字符识别)软件:许多 OCR 工具具备识别数学公式的能力,但准确性可能因软件和图片质量而异。 2. 利用在线的数学公式识别服务:部分在线平台提供针对图片中数学公式的提取和转换功能。 3. 借助某些图像处理软件的插件:一些图像处理软件的特定插件可以辅助进行数学公式的提取。 需要注意的是,图片的清晰度、公式的复杂程度以及字体等因素都会影响提取的效果和准确性。
2024-09-13
希望找到一个可以帮助我写论文的模型
以下是一些关于利用模型写论文的信息: 可以向 LLM 寻求写作建议,甚至直接要求它帮您写论文。例如提供关于个人背景的信息,让其生成大学申请论文。但需要注意,这种方式可能存在道德问题。 可以直接给模型相关论文,让其完成任务,如写出论文中的例子。模型能够理解复杂的信息,不需要过度简化。 例如用 ChatGPT 撰写“宇宙类比大规模语言模型”的论文时,可以给出相关提示词,从宏观天文学、微观量子力学、哲学等角度展开讨论,并明确探讨方向。
2025-03-14
论文降低ai查重
在论文写作中,降低 AI 查重可以借助以下工具和方法: 常用的论文写作 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,帮助确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常用的 AIGC 论文检测网站和工具: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。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. :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。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 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。
2025-03-14
论文降ai
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,包括文献管理和搜索、内容生成和辅助写作、研究和数据分析、论文结构和格式、研究伦理和抄袭检测等。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。 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: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。 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。 此外,AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档布局格式,以下是一些流行的工具: 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,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc:文档自动化平台,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,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
deepseek论文指令
以下是关于 DeepSeek 提示词的详细内容: 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右)。 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围。 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构:使用```包裹格式要求。 占位符标记:用{{}}标注需填充内容。 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项。 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估。 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌。 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型:宽泛需求、主观表述。 修正方案:添加维度约束、量化标准。 示例对比:原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法 首轮生成:获取基础内容。 特征强化:请加强第三段的技术细节描述。 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分。 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误。 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法。 2. 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 3. 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证。 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率:目标>75%。 2. 多轮对话效率:问题解决平均轮次<3。 3. 复杂任务分解:支持 5 级子任务嵌套。 八、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构:作家风格移植、文体杂交、学术口语化。 效果示例。 2. 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 商业决策支持 九、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 十、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”。 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则”。 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题”。 2. 输出质量控制 问题类型:过度抽象、信息过载、风格偏移。 修正指令。 十一、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 2. 敏感内容处理 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制”。 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”。
2025-03-14
让AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤和建议进行: 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 工具撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 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:借助 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。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 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: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,提供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: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。 此外,如果担心 AI 削弱孩子的思考力,关键在于正确的用法。比如将封闭性问题改为开放性问题,或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题,能激发孩子的好奇心。对于孩子用 AI 辅助写作文,可将任务改为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-03-14
撰写毕业论文的AI工具哪个比较好用?
在撰写毕业论文时,以下是一些好用的 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,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,助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 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。 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,对于论文排版,以下 AI 工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能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,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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,适合学术写作排版。 选择工具时应根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
最好的总结网页内容的AI工具
以下是一些总结网页内容的 AI 工具: 1. Yeadon 开发的基于 Cursor+Coze 工作流的网页内容提取插件: Cursor 是一款具有 AI 功能的革新性代码编辑器。 Coze 工作流是通过可视化方式对多种功能进行组合的工具。 该插件能够实现对网页链接的提取、LLM 对网页内容的总结、LLM 输出三个变量(主角、文章概括、金句提取)、通过图片搜索工具搜主角图片以及进行排版,得到图文总结卡片。 2. Kimi Copilot:安装后,在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi.ai 总结网页内容,总结详细且免费。 3. Strut:一款支持人工智能的协作工作区,将笔记、文档和写作项目整合在一起。 此外,还有一些相关的产品化开发思路和技术方案: 1. 在产品化开发阶段,需要明确技术方案,封装 API 调用提示词。 2. 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取,这是一种稳定、经济的解决方案。
2025-03-14
AI生成PPT好用的工具,平台?
以下是一些好用的 AI 生成 PPT 的工具和平台: 1. 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. Mindshow:https://www.mindshow.fun/ 3. Kimi.ai:http://kimi.ai ,选 PPT 助手暂时免费效果好 4. Tome.app:http://Tome.app ,AI 配图效果好 5. Chatppt.com:自动化程度高 6. Gamma:https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT:https://www.xdesign.com/ppt/ AI 辅助 PPT 的原理和作用包括: 1. 减轻排版工作的压力。 2. 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。比如文章生成 PPT,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表;主题生成 PPT,让 AI 根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容。在特定的场景下不用改直接用,如学生快速为小组展示配 PPT。 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM,让它根据内容,在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线,每页 PPT 的文字,选出整个 PPT 中,每一页的 UI 组件。有的网站,如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果,用户不满意可以自行选择模版。 扩展阅读: 1. 《》 2. 《》 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
网站自动生成工具。
以下是一些制作网站的 AI 工具: 1. Wix ADI(Artificial Design Intelligence) 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息,自动生成定制化网站;提供多个设计选项和布局,用户可进一步调整和自定义;集成了 SEO 工具和分析功能,帮助优化网站表现。 2. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA(Artificial Intelligence Design Assistant)通过询问用户几个简单问题,快速生成网站;提供直观的拖放编辑器,用户可轻松自定义网站内容和布局;包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计;提供实时编辑和预览功能,帮助用户随时查看网站效果;包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手,可自动调整网站的设计和布局;基于内容和用户互动进行优化,提供个性化的网站设计体验;支持多种内容类型,包括博客、商店和画廊等。 5. Zyro 网址:https://zyro.com/ 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 6. 10Web 网址:https://10web.io/ 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可自动生成网站布局和设计;提供一键迁移功能,将现有网站迁移到 10Web 平台;集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址:https://www.jimdo.com/ 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题来定制网站;提供自动生成的内容和图像,帮助快速启动网站;包含电子商务功能,适合小型企业和在线商店。 8. Site123 网址:https://www.site123.com/ 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具时,您可以考虑以下因素: 1. 目标和需求:确定您的网站目标(例如个人博客、商业网站、在线商店)和功能需求。 2. 预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择一个符合您技术水平的工具,确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源(如教程、社区论坛),帮助您解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具,您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14