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论文全文生成摘要

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以下是关于您问题的回答:

“Chain of Density”(CoD)是一种通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导 AI 生成具体和连续输出的方法。它由美国哥伦比亚大学、麻省理工和 Salesforce 公司的研究人员共同发表。具体来说,是使用 GPT-4 生成初始的稀疏摘要,然后通过迭代加入缺失的重要内容,在不增加摘要长度的情况下,添加更多实体信息,让摘要更具细节和丰富性、可读性及抽象性。这些提示相互链接,形成一个“密度链”,更有针对性地引导 AI 达到预期的输出。论文以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点,发布后有网友实测将 CoD 提示法用于翻译,翻译质量有飞跃提升。

在论文写作方面,有以下常用的 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,精简和优化内容。
  3. 研究和数据分析:
    • Google Colab:提供云的 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,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,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。

使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。需注意,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:Chain of Density 是什么

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/663740890一篇名为“从稀疏到密集:带有密度链提示的GPT-4总结(From Sparse to Dense:GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting)受到关注。本论文由美国哥伦比亚大学Griffin Adams、Noémie Elhadad、Faisal Ladhak,以及麻省理工Eric Lehman和Salesforce公司Alexander R.Fabbri共同发表。有兴趣的朋友,可通过以下链接下载原文:[https://arxiv.org/abs/2309.04269](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2309.04269)“Chain of Density”(CoD)是通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导AI生成具体和连续的输出。这些提示相互链接,形成一个“密度链”,从而更有针对性地引导AI达到预期的输出。方法是使用GPT-4生成初始的稀疏摘要,然后通过迭代加入缺失的重要内容,在不增加摘要长度情况下,添加更多实体信息,让摘要更具细节和丰富性,同时也更具可读性和抽象性。本论文的研究是以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点,但论文发布后,有网友实测将CoD提示法用来翻译,翻译的质量也是飞跃提升。原文称,好的摘要应该要足够详细到可以反映所有重要而必须呈现的内容,但又不能过于繁复以至于阅读者难以理解。为了追求信息量和可读性的平衡,研究人员开发了密度链,让GPT-4生成的摘要可以一轮又一轮地加入更多重要信息,并且同时精简优化输出的前后文,直到用户满意为止。论文中,下图左侧是提示词,右侧是密度链的结果输出。输出部分过于冗长,我们仅就提示词部分翻译如下,供参考(注:可用原来的英文提示,加上“以简体中文输出”即可):

问:Chain of Density 是什么

<prompt>文章:{{文章}}请你为上述文章生成越来越精简,且信息丰富的摘要。请重复以下两个步骤5次。步骤1.从文章中找出1-3项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”(以“;“分隔)。步骤2.生成一个新的摘要,长度相同,内容更紧凑,其中涵盖先前摘要中所有的信息实体“informative entity”以及缺失实体“Missing entity”。“缺失实体”是指:–与主题相关。–具体但简洁(5个或更少的字)。–未在先前摘要中出现。–文章中存在的,不能自行编造。–位于文章中的任何位置。指南:–第一次的摘要应该很长(4-5句,约80个字),但信息不具体,除了被标记的“缺失实体”外,几乎不包含任何信息。例如,使用冗长的语言和填充词(例如“本文讨论”)填充词汇,以达到80个字。–每个字都很重要:重写先前的摘要,使其更加流畅,并为其他信息腾出空间。–通过融合、压缩和删除像文章讨论之类的非信息短语来腾出空间。–摘要应该高度密集、简洁,但要容易理解,无需参考原文即可轻松理解。– “缺失实体”可以放在新摘要中的任何位置。–不能从先前的摘要中删除信息。如果无法腾出空间,请减少新加入的信息。记住,每个摘要的字数应该一致。回复格式为JSON。JSON是一个长度为5的列表,其中包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。</prompt>

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。

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使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
生成文章摘要及框架的提示词
以下是关于生成文章摘要及框架的提示词相关内容: 办公通用场景: 总结助手:请帮我总结以下文章,将以下文本总结为 100 个单词,使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要,并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。 周报生成器:根据日常工作内容,提取要点并适当扩充,以生成周报。 相关链接: Chain of Density:为给定文章生成越来越精简且信息丰富的摘要,重复两个步骤 5 次。步骤 1 找出 1 3 项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”,步骤 2 生成新的更紧凑的摘要,涵盖先前所有信息实体及缺失实体。回复格式为 JSON,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 利用 AI 打造爆款公众号文章:关键在于提供清晰且具指导性的提示词,好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。可从基础提示词进阶到更详细、具创意的提示词,为 AI 设定文章语气、风格和重点,最终产出内容可能需微调以符合预期和公众号风格。
2024-12-05
你会写论文摘要
以下是关于论文写作和摘要相关的综合信息: 1. 利用连锁密度法撰写摘要的方法:向您索取文章后,通过重复两个步骤共五次来撰写逐渐简洁、重点突出的文章摘要。步骤包括从文章中找出 1 3 个关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循相关原则,最终以 JSON 格式(包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值)回答。 2. 提示工程中与论文写作相关的策略和技巧:使用分隔符(如三重引号、XML 标签、章节标题等)清晰区分输入的不同部分,例如总结、翻译等文本内容。 3. 论文写作的 AI 产品: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持数据分析,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 处理论文格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具,并仔细甄别生成内容。
2024-11-20
推荐一个免费的ai写摘要软件
以下为您推荐一些免费的 AI 写摘要软件: Bing(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx) Claude 2(https://claude.ai/) 此外,还有一些在其他写作方面表现出色的 AI 工具: 简历写作: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,包括摘要、工作经验和教育等专业部分,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,能自动化创建简历的各个方面。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和工作匹配。更多 AI 简历产品可查看:https://www.waytoagi.com/category/79 论文写作: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息;Semantic Scholar 是 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 提供文本校对、语法修正和写作风格建议;Quillbot 可重写和摘要,优化内容。 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。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式;Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭,确保原创性。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
用50个字概括AI如何会议记录&摘要
AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素,借助相关工具和工作流,如飞书妙记、Kimichat 等,按流程生成和完善。
2024-11-13
用20个字概括AI会议记录&摘要
AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容
2024-11-13
AI PDF全文翻译工具
以下是一些可以用于翻译 PDF 全文的 AI 工具和方法: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本都需要付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,但有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-19
现在系统中有一些案例,这些案例包括一些PDF\PPT\WORD等文件,如何引入AI对这些案例进行解析,方便用户智能搜索、对文本中的内容进行全文提问
要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析,以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问,可以参考以下方法: 1. 对于法律文本阅读场景: 操作动作:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 Prompt 指令词示例:“图纸是谁设计的?”“谁负责承担本项目的设计、建设?”“贷款期限是多少?”“谁承担律师费?”“请概括原告的诉讼请求和事实理由?”“根据民事答辩状,被告张三一方还有更好的答辩建议吗?” 拼接模板:根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容:【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是:参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景: 例如“创作:社群的每日资讯”“创作:写科普内容”“分发:内容分发”“沟通:小团队与甲方沟通”等案例,涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景: 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用,如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。
2024-12-10
基于飞书的知识库RAG的搭建,需要什么接口进行全文搜索
基于飞书的知识库 RAG 搭建,可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种: 1. 语义检索:语义匹配关注查询和文档内容的意义,而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索:这是基于关键词的检索方式。例如,对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”,输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子,但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索:结合了语义匹配和全文检索的优点,通常系统先进行全文检索获取初步结果,然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外,在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时,会涉及加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量,如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中,实现 LangChain 和 RAG 的结合时,需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。
2024-10-17
有没有什么全文翻译的软件?
有的,以下是一些全文翻译的软件: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2024-04-18
我需要一套帮我总结论文,阅读论文的最佳prompt
以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容: 一、李继刚等的 prompt 最佳实践 对于给定的论文链接,总结如下: 1. 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,得出相关结论,如参与者能够进行机会性的提示迭代设计,但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难,倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。 二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二) 1. 让 AI 帮您阅读文档时,可使用简单的 Prompt,如:于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦! 2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景,例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。 3. 选择一个好上手的提示词框架,如情境。 三、学术场景数据处理 1. 论文总结:GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容,提高论文梳理的效率。 2. 论文翻译:GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容,提高论文阅读效率。 3. 论文内容扩写润色:精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整,以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景,调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围,将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。
2025-03-05
deepseek论文讲解
以下是关于 deepseek 论文解读的相关内容: 直播视频回放:可通过相关链接获取。 相关论文下载:提供了两篇论文,pc 端鼠标移到文章上面,会有下载链接,手机端类似。分别是。 技巧分享:包括万能提示词的使用,以及提示词的优化方法和步骤。 学习笔记心得:可参考等内容。 媒体报道和网络文章精选:涵盖了众多主流媒体和作者的相关文章,如等。
2025-03-04
论文AI工具
以下是一些在论文写作方面常用的 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,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。 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。 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:检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些 AI 文章排版工具: 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: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。 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英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速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,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 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。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-03
让AI帮我写一篇论文的文献综述,怎么命令
利用 AI 写一篇论文的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 文本分析工具提取收集资料中的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,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:依靠 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 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,并做最后的格式调整。 需要注意的是,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。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
用DEEPSEEK结合开题报告写一个论文大纲的指令
以下是一个基于 DEEPSEEK 结合开题报告的论文大纲示例: 一、引言 1. 研究背景和意义 2. 研究目的和问题 二、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构 效果示例 作家风格移植:用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象 文体杂交:将产品说明书改写成《史记》列传格式 学术口语化:把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话 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 三、场景化实战策略 1. 商业决策支持 2. 创意内容生成 3. 技术方案论证 四、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 修正指令 过度抽象:请具体说明第三步操作中的温度控制参数 信息过载:用电梯演讲格式重新组织结论 风格偏移:回归商务报告语气,删除比喻修辞 五、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 六、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求:添加维度约束 主观表述:量化标准 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 七、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 八、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 九、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
2025-03-03
用哪些指令能帮助我用AI写论文
以下是一些利用 AI 写论文的指令和方法: 1. 明确背景信息和具体要求:例如,“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 2. 确定论文主题: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。 3. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关的研究文献和资料。 4. 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。 5. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 6. 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。 7. 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。 8. 数据分析:如果论文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。 9. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。 10. 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。 11. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 12. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,并进行最后的格式调整。 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 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-03
我需要生成一个建筑方案的鸟瞰图,用什么网站是免费的
以下为您推荐一个可以免费生成建筑方案鸟瞰图的网站:Meshy。您可以按照以下步骤操作: 1. 在 Discord 上打开搜索频道,搜索 Meshy。 2. 找到蘑菇头图标并点击加入。 3. 左边频道会多出 Meshy 的图标,其中有三种不同的频道,在对应的频道作画。 4. 了解指令,如/create、/img3d、/skin 等。 5. 使用/create 指令输入您想生成的内容,例如“A treasure chest,realistic,wooden,carved,highest quality”。 6. 还可以使用/skin 指令为生成的模型加上 AI 贴图(注:Meshy 中输入输出的模型都为.glb 格式,模型上线 50MB)。生成更加精美的贴图,让模型更加精致。
2025-03-05
生成8岁孩子正在击剑的图片
很抱歉,暂时无法为您生成 8 岁孩子正在击剑的图片。但您可以通过以下方式获取此类图片: 1. 使用专门的图片搜索引擎,输入相关关键词,如“8 岁孩子击剑”。 2. 利用一些提供图片创作服务的平台,向创作者描述您的需求。 3. 参考一些体育类的图片库,可能会找到符合您要求的图片。
2025-03-05
如何把图片生成动态立体图
目前在将图片生成动态立体图方面,相关技术和方法还在不断发展和探索中。常见的途径可能包括使用专业的图形设计软件,如 3D 建模工具,通过对图片进行深度分析和建模来实现动态立体效果。但具体的操作过程会因软件的不同而有所差异。另外,一些新兴的 AI 图像生成技术也可能在未来为这一需求提供更便捷的解决方案。
2025-03-05
PPT生成工具
以下是一些关于 PPT 生成工具的信息: 教师使用 AI 生成 PPT 的小技巧: 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。 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。 AI 辅助 PPT 的原理和作用: 用户输入。 AI 输出。 排版。网站往往提供了各种形状和样式,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。 几款 PPT 生成工具(网站): https://wenku.baidu.com :付费,质量好。 https://zhiwen.xfyun.cn/ :讯飞智文,免费,引导好。 http://Chatppt.com :付费,自动化程度高。 http://Mindshow.fun :支持 Markdown 导入。 http://Gamma.app :支持 Markdown 导入,AI 配图效果好。 http://Tome.app :AI 配图效果好。 剪映:图文成片(只需提供文案,自动配图配音)。 还有通过 VBA 代码生成 PPT 的工具,如李继刚开发的版本 0.1 的工具,可让 GPT 生成 VBA 代码,在 PPT 中直接生成 PPT 内容,初步试过能跑通,VBA 直接粘进 PPT 运行即可生成。
2025-03-05
利用 AI,基于需求文档生成 测试用例
以下是关于利用 AI 基于需求文档生成测试用例的相关内容: 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 此外,在编程中,用户故事也很重要。其目的在于确保开发团队能够理解用户需求,并从用户角度设计和开发功能。常规模板为:“作为。”在卡密系统中,写用户故事有三点作用:让执行者了解想要做什么样的应用,从而更准确地搭建代码框架;中途作为关键的上下文信息,确保方向不偏移;可以让 Cursor 依据用户故事生成对应的测试用例,保持功能的完整和准确。可以在 Cursor 里生成 MVP 的用户故事(用其他 AI 功能生成也可以),如点击 Cursor 后,选择提前创建的一个文件夹,创建需求文档,输入简短的需求描述,让 AI 帮助生成用户故事,然后按照实际情况接受并修改。
2025-03-05
利用 AI 生成 测试用例 的内容
AI 生成测试用例具有诸多优势,以下为您详细介绍: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 总结:AI 在生成测试用例方面能够自动化和智能化地生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写的时间和成本。合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05