现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可用于分析英文期刊论文的 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，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，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，以下是一些常见的文章润色 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，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面： 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：广泛用于学术论文排版的软件，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过程。 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：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 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：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。 6. 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，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具： 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：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，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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下工具： 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，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中，在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站，可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”，是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具： 1. Claude + Gamma.app： Claude 能够快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能回答关于论文的各种问题，如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等，并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，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。 3. 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，可精简和优化论文内容。 4. 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，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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，简化论文编写。 6. 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。 7. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。

以下是一些与学术论文搜索相关的信息： 开搜 AI 搜索可帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 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。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： 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。 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。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 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，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 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：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： 以下是一些常见的搜索网站： NewBing：https://www.bing.com/ Perplexity AI：https://perplexity.ai You：https://you.com Phind：https://phind.com/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia Pimeye：http://pimeyes.com/ GPTGO：https://gptgo.ai/?hl=zh iAsk Ai：https://iask.ai/ Andi：https://andisearch.com Consensus：https://consensus.app Algolia：https://algolia.com NeevaAI：https://neeva.com Looria：https://looria.com Everypixel：https://everypixel.com Komo Search：https://komo.ai/ Rosebud：https://rosebud.ai Steno：https://steno.ai Searcholic AI Powered Search Engine：https://searcholic.com/gsc.tab=0 Movie Deep Search by AI Keytalk：https://www.mycelebs.com/deepsearch?ref=producthunt zipzap：https://www.zipzap.ai/ Nyx：https://nyx.gallery

以下是关于学术论文润色的相关信息： 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 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。 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。 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。 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。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 文章润色的流程提示词：为了有效地完成文章润色任务，首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。设计一个包含四个关键字段的数据库： 润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。 风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。 适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。 风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。 在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握所描述的润色风格。 参考文献： Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradientbased discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv eprints,pp.arXiv–2302,2023. Lilian Weng.Llmpowered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/. Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient fewshot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022. Weijia Xu,Andrzej BanburskiFahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chainofthought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023. Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023. Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and ChienSheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023. Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Testtime prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022. Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are humanlevel prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.

在学术论文的中文到英文翻译方面，选择一个好的AI翻译工具非常关键，因为学术论文通常包含专业术语和复杂的句子结构，需要翻译工具具备高准确度和语言理解能力。根据搜索结果，以下是一些推荐的AI翻译工具： 1. 彩云小译：在某些测试中，彩云小译在中译英方面表现良好，特别是当涉及到官方词汇和诗词翻译时。 2. 百度翻译：百度翻译在中译英方面表现不错，特别是录入了一些官方给出的翻译，适合翻译官方文件或学术论文。 3. 搜狗翻译：搜狗翻译在中译英方面也表现良好，特别是与张璐给出的翻译相比较时，搜狗翻译得出的结果一致性较高。 4. DeepL：DeepL是一款备受好评的在线AI翻译工具，以其准确的翻译质量和高效的语言识别能力著称，适合进行学术论文翻译。 5. 腾讯翻译君：腾讯翻译君支持多种语言的翻译，并且具有精准语言识别，适用于学术论文翻译。 6. DocHero AI：这是一个专业免费的AI润色翻译工具，可以帮助用户快速准确地翻译学术论文。 7. ReadPaper：虽然主要是一个AI科研平台，但它也提供了翻译功能，可能适合于学术论文的翻译需求。 8. Scholaread：提供了中译英、自动按期等翻译功能，适合学术文献的翻译。 在选择翻译工具时，建议考虑以下几点： 翻译的准确性和语言的自然度。 对专业术语的处理能力。 用户评价和专业领域的适配性。 是否提供人工校对或编辑功能，以确保翻译质量。 此外，由于翻译工具可能无法完美翻译所有内容，特别是在专业术语和复杂句子结构方面，因此在翻译完成后，最好由专业人士进行校对和润色。

以下是关于您提出的“AI 智能数据库查询助手”的相关信息： 能联网检索的 AI： 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 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。 AI 新产品｜网站精选推荐： AIHelperBot 自动生成 SQL Queries，支持数据库一键链接或导入。当前收费$5 每月，可免费试用 7 天。链接：https://skybox.blockadelabs.com/ ChartGPT by CadLabs 由 CadLabs 开发工具，基于 GPT3.5，可以根据数据生成图表并回答问题。链接：https://chartgpt.cadlabs.org/ Embedding Store 功能如其名，是一站式 Embedding Marketplace，支持公开、私有及第三方数据，用于发现、评估和访问相关的嵌入（embeddings），产品还未上线。链接：https://www.embedding.store/ AI 在医疗药品零售领域的应用： AI 在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景： 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些快速查询图片的方法： 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能：点击搜索结果旁的加号，可快速浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时，要避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。图片出处主要在 twitter 和官方网站。 2. 对于 Midjourney 生成的图片： 作业 ID 是其唯一标识符，格式类似于 9333dcd0681e4840a29c801e502ae424，可以在图像文件名的第一部分、网站上的 URL 和图像文件名中找到。 在网页上，可通过选择...> Copy...>作业 ID 来在作品库中查找任何图像的作业 ID。 从 URL 中，可在打开作品的网页链接末尾找到 Job ID。 从文件名中，Job ID 在文件名的最后一部分。 使用表情符号✉️可以将已完成的作业发送到私信中，私信中将包括图像的 seed 号和作业 ID，但✉️表情符号只适用于您自己的作业。 3. 如果不喜欢用模板找封面图，可根据文章内容搜索匹配的封面。比如在公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若文章正文里没有封面图，可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮（需会员），或者使用秘塔 AI 搜索工具，输入文章链接获取封面。相关在线工具链接：https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ，为方便使用可将其收藏。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

目前在 AI 领域，专门用于查询工程项目招标和工程进度的工具和网站相对较少。但您可以通过一些综合性的数据分析和信息检索平台来获取相关信息，例如天眼查、企查查等，它们能够提供部分企业的工程项目相关数据。另外，一些政府部门的官方网站也会发布工程项目招标和进度的信息。

以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。

以下是为您推荐的查询相关信息源的工具： 1. Textero.ai AI Essay Writer： 相关来源查找器：输入论文主题或问题，从超过 2.14 亿个来源的数据库中找到相关来源，可探索推荐资料并下载 PDF 文件阅读摘要，还能上传自己的来源。 AI 研究助理：“Ask AI”功能提供来源的详细见解和智能推荐，信息可复制到草稿中。 灵感助手和自定义提示的文本编辑：利用创意生成功能根据广泛的来源数据库创建内容，可使用命令编辑文本，如“缩短”“改写”“扩展”等，还能格式化文本并下载文件。 文本摘要生成器：对大型研究和学术论文进行总结，提供详细摘要，节省时间并专注写作。 大纲生成器：自动为论文生成大纲，可请求特定部分。 2. OpenAI 官方指南：模型可利用外部信息源作为输入的一部分，生成更明智和最新的响应。嵌入可用于实现高效的知识检索，将文本语料库分割成块，通过嵌入和存储，给定查询嵌入后进行向量搜索，找到最相关的嵌入文本块。 3. 历史老师使用 GPT 给学生讲课：历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱，如事实不准确，并通过事实核查等技能解决。语言模型对多种语言的历史原始资料有大量训练，对历史学家和历史专业学生是好事，但短期内给历史老师等教育工作者带来重大问题，教授需重新思考作业布置，通过迭代反馈和知名提示方法能显著改善结果。

以下是利用 AI 帮助读文献的一些方法： 1. 使用 TXYZ 网站：这是一个帮助搜索、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。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 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，并在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 2. 优化文档以便 AI 理解： 遵循通用原则：如果一篇文档能很容易被“人”看懂，那么这篇文档对 AI 来说应该也是好理解的。 具体技巧包括：简洁明了，避免使用复杂的词汇和句子，使用简单、清晰的语言表达想法；结构清晰，文档应有明确的结构，包括引言、主体和结论，使用标题和子标题来帮助浏览和理解文档的组织结构；段落分明，每个段落应有一个主题，且主题应在段落的开头或结尾明确表达出来；避免专业术语滥用，必要时提供清晰的定义或上下文；避免歧义，确保表达清晰，不容易被误解，必要时进行澄清，避免留下模棱两可的陈述；定期更新，确保文档信息及时准确。 3. 利用学术场景数据处理工具：如 BigModel 智谱 AI 大模型开放平台，其凭借强大的语义理解能力，能够快速总结论文内容、进行精准翻译。在处理文献时，先将海量文献通常以 PDF、Word 或 Excel 等格式存储的文件转换为可供模型解析的文本格式，然后将文件内容自动化提取并结合大语言模型进行批量分析或任务处理，适用于文档总结、信息提取等场景。

在为文章寻找准确的参考文献方面，以下是一些可用的 AI 工具和途径： 1. 对于寻找图片素材，Perplexity.AI 的 Search Images 功能较为实用。在挑选图片时，要避免带有水印、画质不清晰或分辨率低的图片。图片的出处一般在 twitter 和官方网站，这两个平台是获取官方信息和高质量图片的良好途径。 2. 在文献管理和搜索方面，Zotero 能结合 AI 技术自动提取文献信息帮助管理参考文献，Semantic Scholar 是由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 在内容生成和辅助写作方面，Grammarly 能通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议以提高语言质量，Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，可帮助精简和优化内容。 需要注意的是，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。同时，对于生成的内容要仔细甄别。

以下是关于 AI 最早的一些论文文献相关信息： 《报告：GPT4 通用人工智能的火花》：文中提到智能是一个多方面而难以捉摸的概念，1994 年一组心理学家对其进行了定义。现代 AI 研究的创始人在早期著作中提出了理解智能的宏伟目标，几十年来 AI 研究人员不断追求智能原则。“通用人工智能”（AGI）一词在 2000 年代初流行起来。 《游戏中的生成式 AI 革命》：介绍了生成式 AI 是一种机器学习类别，能根据用户提示生成新内容。AI 在游戏中并非新鲜事物，但早期游戏中的计算机对手只是简单脚本程序，如今因计算能力提升可构建大型神经网络。 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）》：包括了对 AI 大模型原理的解释，如相关技术名词，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等，还提到了技术里程碑，如 2017 年 6 月谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文。

目前在查找期刊文献方面，不同的大模型各有特点。大模型的特点包括： 架构多样：如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于翻译和摘要，decoderonly 擅长自然语言生成任务。 预训练数据量大：往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常用 TB 级别的数据进行预训练。 参数众多：如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就有 170B 的参数。 但对于哪个大模型找期刊文献最好用，没有明确的定论。不过，您可以关注一些常见的大模型，如 GPT 系列等，并根据实际需求和使用体验来判断。

以下是一些可以提供论文参考文献的模型相关内容： Sora 大型视觉模型的相关论文中，参考文献包括： A.Awasthi 等人的“用于凋亡预测的视频扩散模型”，2023 年。 A.Bozorgpour 等人的“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，2023 年。 A.Flaborea 等人的“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，2023 年。 J.Wu 等人的“Medsegdiffv2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，2023 年。 G.J.Chowdary 和 Z.Yin 的“用于医学图像分割的扩散变换器 UNet”，2023 年。 I.Kapelyukh 等人的“Dallebot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，2023 年。 OpenAI 的“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”，2022 年。 OpenAI 的“Gpt4 技术报告”，2023 年。 OpenAI 的“Sora:从文本创建视频。”，2024 年。 W.Peebles 和 S.Xie 的“使用变压器的可扩展扩散模型”，2023 年。 A.A.Efros 和 T.K.Leung 的“通过非参数采样的纹理合成”，1999 年。 P.S.Heckbert 的“纹理映射概述”，1986 年。 I.J.Goodfellow 等人的“生成对抗网络”，2014 年。 D.P.Kingma 和 M.Welling 的“自动编码变分贝叶斯”，2013 年。 L.Dinh 等人的“Nice:非线性独立成分估计”，2014 年。 Y.Song 和 S.Ermon 的“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，2019 年。 解读 GPT4V《多模态的新时代》的相关内容中，参考文献可通过以下链接查看： https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdf https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

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。