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AI论文选题

Answer

以下是关于 AI 论文选题的一些建议和相关案例：

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，使用 AI 数据分析工具处理和解释。
  8. 撰写和编辑：利用 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：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。
  10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。
  11. 提交前的检查：确保原创性并进行最后的格式调整。

需注意，AI 工具是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。

相关论文案例：

  1. 《ScreenAI:A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding》
    • 作者：Gilles Baechler,Srinivas Sunkara,Maria Wang,Fedir Zubach,Hassan Mansoor,Vincent Etter,Victor C˘arbune,Jason Lin,Jindong Chen,Abhanshu Sharma
    • 核心观点与亮点：介绍了专门用于理解和处理用户界面(UI)和信息图表的视图-语言模型 ScreenAI，通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略，在独特数据集混合上训练，在 UI 和信息图表理解任务上取得新最佳性能。
    • 链接：arXiv:2402.04615
  2. AI+教育相关案例：
    • 医疗：健康生物制药的研究
    • AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT
    • 笔记：与 AI+教育前辈聊天
    • 数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议：1.确定课题主题：明确你的研究兴趣和目标，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。请记住，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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

2024-0227:ScreenAI

坚持每天分享高价值论文。【2024-0227】1.📌元数据概览：标题：ScreenAI:A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding作者：Gilles Baechler,Srinivas Sunkara,Maria Wang,Fedir Zubach,Hassan Mansoor,Vincent Etter,Victor C˘arbune,Jason Lin,Jindong Chen,Abhanshu Sharma链接：[arXiv:2402.04615](https://arxiv.org/pdf/2402.04615.pdf)标签：Vision-Language Model,UI Understanding,Infographics,Question Answering,Screen Annotation1.✨核心观点与亮点：主张：论文介绍了ScreenAI，这是一个专门用于理解和处理用户界面(UI)和信息图表的视图-语言模型。亮点：ScreenAI通过结合PaLI架构和pix2struct的灵活拼贴策略，以及在独特的数据集混合上进行训练，实现了在UI和信息图表理解任务上的新最佳性能。核心贡献：ScreenAI在只有50亿参数的情况下，就在多个基于UI和信息图表的任务上取得了新的最佳性能，并且在其他任务上也表现出了最佳或接近最佳的表现。Motivation：论文的动机是解决UI和信息图表的复杂性，这些元素在人类沟通和人机交互中扮演着重要角色，但对单一模型的理解、推理和交互提出了挑战。1.📚论文的核心内容，模型结构，关键术语/概念：

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||医疗：健康生物制药的研究|AI在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用||教育|[医疗：健康生物制药的研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/C2R1wLWQhizJAykI7bKcKLljn3d?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12||AI洞察：一线医生如何实际使用ChatGPT|来自纽约时报最新报道《医生们正在以意想不到的方式使用聊天机器人》，再现了ChatGPT在美国一流医院的实际场景，令众多AI专业人士出乎意料。大量医生们不仅拥抱新技术，还探索出诸多效率层面以外的价值。||教育|[AI洞察：一线医生如何实际使用ChatGPT？打开方式超越专家的想象](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Wug7wUpxziGfmrkCvGfc1eNsnKd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12||笔记：与AI+教育前辈聊天|如果一定要让某人主动学习AI，亲测有效的方式，是让他看到AI能多快多好地完成他手头的活儿||教育|[笔记：与AI+教育前辈聊天](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A8i9w1IfXiuNvnkiLFYcCuWNnme?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12||数学：OpenAI发表论文大幅提高ChatGPT的数学准确性|数学问题历来是ChatGPT的一大挑战，因为它们需要复杂的思维和高级的逻辑理解。||教育|[数学：OpenAI发表论文大幅提高ChatGPT的数学准确性|让我们一步步验证](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S4dVwNJELinDqKkn0wgcCUsDnBb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|

Others are asking
AI 是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。对于 AI ，可以有以下几种理解： 1. 对于没有理工科背景的文科生来说，可以将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中，有一些不错的 AI 健身工具，如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。
2024-12-25
修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块，有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析，生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
抖音选题智能体
以下是关于抖音选题智能体的相关内容： 1. 多智能体 AI 搜索引擎方案详情： 第一步，快速搜索补充参考信息：根据用户任务<调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构>，使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息，参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/searchtool/websearchpro 。包括请求代码和搜索结果。 第二步，用模型规划和分解子任务：使用大模型 GLM40520 把用户问题拆分成若干子搜索任务，并转换为 JSON 格式。参考 API 文档：https://bigmodel.cn/dev/api/normalmodel/glm4 。JSON 格式处理参考：https://bigmodel.cn/dev/howuse/jsonformat 。包括请求代码和拆分问题（格式可解析成 JSON OBJECT）。 第三步，用搜索智能体完成子任务：AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：659e54b1b8006379b4b2abd6 ，简介：连接全网内容，精准搜索，快速分析并总结的智能助手。包括请求代码和子问题搜索结果。 第四步，总结子任务生成思维导图：智能体能调用各种插件，如思维导图、流程图、PPT 工具等。智能体 API 的调用方式参考文档：https://bigmodel.cn/dev/api/qingyanassistant/assistantapi 。智能体 id：664e0cade018d633146de0d2 ，简介：告别整理烦恼，任何复杂概念秒变脑图。包括请求代码和总结并生成脑图。 2. 汽车栏目主持人（零壹老师）智能体经验分享： 创作视角以用户真实需求为视角，分析车主遇到车辆问题时的各种解决方案及存在的问题，如自行搜索短视频或文章、门店咨询或投诉、找熟人、问专家等方式的优缺点。 智能体方案：角色为汽车栏目主持人（博主），抖音账号为汽车人一零，功能为 24 小时在线的汽车问答专家，随问随答随搜，知无不言。 3. 智能体的相关知识： 智能体的应用：在自动驾驶、家居自动化、游戏 AI、金融交易、客服聊天机器人、机器人等领域扮演重要角色。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。 总结：智能体在现代计算机科学和人工智能领域是基础且重要的概念，通过自主感知和行动在广泛应用领域发挥重要作用，其技术不断发展和应用正在改变生活方式和工作模式。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-13
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题，关于无人驾驶的，贴近生活，有新意。 例子：《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告，是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火，这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪，学校有责任吗》《不招疫情班应届生，一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题： 1. 《无人驾驶汽车事故频发，谁来负责？》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题？》 3. 《无人驾驶普及，传统司机将何去何从？》 4. 《无人驾驶技术，是便利还是安全隐患？》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护，你放心吗？》 6. 《无人驾驶时代，驾照是否会成为历史？》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策，公平吗？》 8. 《无人驾驶上路，行人安全如何保障？》 9. 《无人驾驶出租车，你敢坐吗？》 10. 《无人驾驶公交，能否改变城市出行方式？》
2024-12-05
以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
论文写作
在论文写作方面，AI 技术的应用发展迅速，为文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、结构格式以及研究伦理和抄袭检测等提供了多方面的辅助。以下是一些相关的 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，助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： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，可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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 文章写作可分解为多个详细步骤，包括大纲撰写、内容展开、文章润色等。大纲撰写要在动笔前构建文章框架和主要观点，确保逻辑结构清晰；内容展开需根据大纲填充内容，详细阐述论点和论据；文章润色则是在完成初稿后进行语言润色和校对，提升可读性和说服力。 在 AI 文章排版工具方面，主要用于自动化和优化文档布局和格式，特别是处理学术论文和专业文档。一些流行的工具包括： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 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：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 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 AI 文章排版工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎，因其强大排版功能和广泛学术支持；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-24
我需要写论文，应该怎么做
写论文可以参考以下方法和借助相关的 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，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，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于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，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时需注意，虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文，但这并非道德的使用方式。另外，像历史老师用 GPT 给学生讲课的例子中，学生被要求对比模拟体验和真实历史记载，并按照特定要求写一篇 3 4 页的论文，要注重批判性思维和分析，而非简单总结体验，且需引用至少四个相关的学术二次来源进行反思。
2024-12-23
我的论文aicg率太高了，我如何降低aigc率
以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具，以及它们的功能和使用方法，可帮助您降低论文的 AIGC 率： 1. Turnitin： 功能：是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，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。
2024-12-20
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议： 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词： 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果，指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程，直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法，梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略，形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤： 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色，让其继续改写。 不断重复上述步骤，让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果，形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示，需要注意： 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物，保持原始提示词的意图，优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景，确保指定关键特征，如性别和种族，且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述，进行谨慎的修改，用通用描述替代，不泄露其身份信息，除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室，用对其风格的描述替代名称，或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标，并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
关于workflow有什么著名的论文
以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容： 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》，其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程：AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot（含 Workflow 的基础用法）》，提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性，对 Workflow 中的函数进行了分类，并提出了超函数（Hyperfuction）的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中，有《[AI Agent 产品经理血泪史（二）欲知方圆，则必规矩【Workflow 篇】》，聚焦于工作流（Workflow）在 AI 智能体中的重要性，回顾了集成平台的演变，探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞：【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流：黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。
2024-12-18