Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

论文评审的AI

Answer

以下是关于论文评审的 AI 相关信息：

  • AI Review（测试版）：这是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。为了让其对您有利，您可以提供自定义说明让 AI 专注于特定方面，比如性能相关问题。目前有几个选项可供选择进行审核，如审查工作状态（查看未提交的更改）、审查与主分支的差异、审查上次提交。
  • 专利审查方面：近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用。它能通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。具体应用和平台包括：
    • 专利检索与分类：AI 可帮助进行高效的专利检索和分类，示例平台有 Google Patents、IBM Watson for IP。
    • 专利分析和评估：AI 能分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性等，示例平台有 TurboPatent、PatentBot。
    • 自动化专利申请：AI 可帮助自动生成专利申请文件，示例平台有 Specifio、PatentPal。
    • 专利图像和图表分析：AI 能分析专利申请中的图像和图表，示例平台有 Aulive、AI-powered image recognition tools。
  • 医学课题修改意见：如果您需要 AI 为医学课题提供修改意见，可以考虑使用以下工具：
    • 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，简化学术工作。[https://scite.ai/]
    • Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，生成文章概要等。[https://www.scholarcy.com/]
    • ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。[https://chat.openai.com/]

请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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

References

AI Review (Beta) AI 评论（测试版）

AI Review is a feature that allows you to review your recent changes in your codebase to catch any potential bugs.AI Review是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。You can click into individual review items to see the full context in the editor,and chat with the AI to get more information.您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与AI聊天以获取详细信息。[heading3][heading3]Custom Review Instructions自定义审核说明[content]In order for AI Review to work in your favor,you can provide custom instructions for the AI to focus on.For example,if you want the AI to focus on performance-related issues,you could put:为了让AI Review对您有利，您可以为AI提供自定义说明以专注于。例如，如果您希望AI专注于与性能相关的问题，您可以输入：This way,AI Review will focus on the performance of your code when scanning through your changes.这样，AI Review在扫描更改时将专注于代码的性能。[heading3][heading3]Review Options查看选项[content]Currently,you have a several options to choose from to review:目前，您有几个选项可供选择进行审核：Review Working State查看工作状态This will review your uncommitted changes.这将查看您未提交的更改。Review Diff with Main Branch查看Diff with Main BranchThis will review the diff between your current working state and the main branch.这将查看当前工作状态与main分支之间的差异。Review Last Commit查看上次提交This will review the last commit you made.这将审查您所做的最后一次提交。

问：有没有专利审查方面的AI ？

是的，近年来，人工智能（AI）在专利审查领域得到了广泛应用。AI技术通过自动化和智能化的手段，帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的AI应用和平台，它们在专利审查过程中发挥了重要作用：[heading3]1.专利检索与分类[content]AI可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。[heading4]示例平台：[content]Google Patents：使用AI技术帮助用户检索和分析专利文献。IBM Watson for IP：利用NLP和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。[heading3]2.专利分析和评估[content]AI可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。[heading4]示例平台：[content]TurboPatent：使用AI技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。PatentBot：AI驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。[heading3]3.自动化专利申请[content]AI可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。[heading4]示例平台：[content]Specifio：利用AI技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。PatentPal：使用AI技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。[heading3]4.专利图像和图表分析[content]AI可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。[heading4]示例平台：[content]Aulive：利用AI技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。AI-powered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。

问：医学课题需要 AI 给出修改意见

原问题：我有一篇医学课题需要AI帮我给出修改意见，请推荐一个专业的ai工具如果您正在寻找一个专业的AI工具来帮助您修改医学课题，可以考虑使用以下工具：1.Scite.ai：Scite.ai是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。[https://scite.ai/](https://scite.ai/)2.Scholarcy：Scholarcy是一款科研神器，主要是为做科研、学术、写论文的人准备的。Scholarcy可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。[https://www.scholarcy.com/](https://www.scholarcy.com/)3.ChatGPT：ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。[https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Others are asking
百度的ai大模型免费的新闻？
以下是关于百度 AI 大模型免费的相关新闻： 2024 年 5 月 21 日，阿里云宣布通义千问主力模型 QwenLong 的 API 输入价格大幅下降，同时下午百度宣布文心大模型两大主力模型全面免费。 2024 年 2 月 13 日，百度宣布文心一言将全面免费，AI 价格战加剧。
2025-03-17
你能给我一些论文降aicg率的指令吗，我论文AICG率太高了
很抱歉，所提供的内容中没有直接关于论文降 AICG 率的指令。但一般来说，降低论文的重复率可以通过以下方法： 1. 重新表述：对原文中的语句进行重新组织和表达，避免直接复制粘贴。 2. 增加引用：合理引用权威文献，并正确标注引用格式。 3. 深入研究：对相关主题进行更深入的探讨，提供独特的观点和分析。 4. 检查修改：使用专业的查重工具，对论文进行多次检查和修改。
2025-03-17
AI模型微调
以下是关于 AI 模型微调的全面介绍： 介绍： 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，在大量任务中取得更好结果。对模型进行微调后，不再需要在提示中提供示例，节省成本并实现更低延迟请求。 哪些模型可以微调： 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型，在训练后没有任何说明（例如 textdavinci003）。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据，而无需从头开始。 安装： 建议使用 OpenAI 命令行界面。要安装，运行（以下说明适用于 0.9.4 及更高版本。此外，OpenAI CLI 需要 python 3。），通过设置环境变量 OPENAI_API_KEY 来准备。 创建微调模型： 假设已准备好训练数据，使用 OpenAI CLI 开始微调工作。从 ada、babbage、curie 或 davinci 等基本模型开始，可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成。每个微调工作默认从 curie 基本模型开始，模型选择影响性能和成本。开始微调作业后，可能需要几分钟到几小时完成，若事件流中断可恢复。除创建作业外，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。
2025-03-17
目前的AI能力在制造型企业中的应用有哪些方向
目前 AI 在制造型企业中的应用方向主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：利用 AI 预测机器故障，避免工厂停机。 2. 质量控制：通过检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 产品设计和开发：借助 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高设计效率。 6. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。 7. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据，预测设备故障并生成维修建议，增强设备可靠性。 8. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，改善客户体验。 总的来说，AI 技术正在制造业的各个环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能显著提高企业的效率和竞争力。
2025-03-17
我是美区Tiktok shop 的卖家，希望AI用图片生成带货短视频
以下是利用 AI 用图片生成带货短视频的步骤： 1. 添加产品/介绍背景：如果有自己的视频/图片素材，可以直接使用；若没有产品背景/产品介绍，可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映里面把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能扣像，调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 这样就可以根据您的需求结合您的图片生成您需要的视频，用于带货或讲解产品。如果应用在直播也是可以的，把视频做长些即可，但直播可能需要收费，短视频可以通过购买邮箱注册使用免费的时长或直接购买会员版。
2025-03-17
更通用一点，更落地一点，主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识： 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度）。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型） 对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型。 对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模，且数量级还会持续增长，算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law，未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law，只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时，能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题，如视频和多模态的卡点解决不了，文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题（如数学或写代码）上，数据相对好生成，通用问题还没有完全的解法，但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
有没有项目写作、材料评审写作相关的prompt
以下是一些与项目写作、材料评审写作相关的 prompt： 1. 写产品 MRD 的提示词： 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 资源分配：规划实现产品所需的资源。 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 2. 律师写作提示词： 第三部分：对案例进行进一步的分析，写明需要注意的关键点，分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 第四部分：给出具体的操作建议，应分为：事前应注意事项；事中需要注意留存的证据；事后可以采取的补救措施，三个部分；每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 第五部分：结语及对于本文作者的宣传，欢迎大家有其他问题联系咨询。 文章结构： 定义身份（边界），整体流程和所需资源描述。 对所需资源及如何使用进行描述。 对最终输出的结果进行描述。 3. Kimi 的 15 款官方提示词中相关的： 【📋会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼 【📈 PPT 精炼】整理各种课程 PPT，输出结构明晰、易于理解内容文档 【📝影评达人】专业生成引人入胜、富有创意的电影评论 【✍️期刊审稿】提前预知审稿人对文章的吐槽 【📖诗意创作】现代诗、五言/七言诗词信手拈来的诗歌创作助手 【📰推闻快写】专业微信公众号新闻小编，兼顾视觉排版和内容质量，生成吸睛内容 【📚要点凝练】长文本总结助手，能够总结用户给出的文本、生成摘要和大纲 【🎬短剧脚本】创作定制化短视频脚本，包含拍摄要求和分镜细节
2024-08-12
帮我生成一个本科的论文题目，专业是学前教育，要有数据分析
以下为您生成几个关于学前教育专业且包含数据分析的本科论文题目，供您参考： 1. 《基于数据分析的学前教育课程设置对幼儿发展的影响研究》 2. 《学前教育中幼儿游戏行为的数据分析与教育策略研究》 3. 《通过数据分析探究家庭环境对学前儿童心理健康的影响》 4. 《基于大数据分析的学前教育师资培训效果评估》 5. 《利用数据分析研究学前教育机构设施配备与幼儿学习效果的关系》
2025-03-16
可以将一篇论文变成ppt吗
可以将一篇论文变成 PPT。例如，可以把 Claude 的答案放到 Google Docs 中，再导入 Gamma app 来自动转成一份初始只有文字没有图片的 PPT，还能给 Gamma app 发送指令进行美化。 如果需要论文中的关键图表但无法直接获取，有以下建议： 1. 检查论文在线版本。有些期刊会发布数字版本，包含原文、数据、图表和附录等，可在论文首页或期刊网站上查找相关链接下载全文 PDF 并查找所需图表资料。 2. 联系论文作者。通过网络查找作者联系方式，说明对论文的高度兴趣，请求获取论文原文以查阅相关图表和数据信息。 3. 咨询研究数据库。大学和公共图书馆通常订阅包括各类期刊在内的研究文献数据库，可联系相关馆员请求帮助查阅和获取该研究文章，可能需要前往图书馆亲自查阅或支付少许费用获取电子资料。 此外，AI 工具如 Claude 和 Gamma.app 还能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。但也要注意，越来越多由 AI 生成的 PPT 可能存在内容与实际工作脱节的问题。
2025-03-16
如何让ai帮我写论文
利用 AI 写论文可以参考以下步骤： 1. 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。 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 写作助手生成论文的大纲，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。 8. 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。 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 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性，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。 另外，在让孩子使用 AI 辅助写作时，可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改（孩子可能还得给 AI 做示范），才是评价的关注点。 还有成功利用 AI 写小说的经验，比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述，这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题，比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文，利用ai工具来帮我更好完善，需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中，以下是一些常用的 AI 指令和相关工具： 1. 内容生成和辅助写作： 指令示例：“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。” 工具：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。 2. 文献管理和搜索： 工具：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。 3. 研究和数据分析： 工具：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： 工具：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： 工具：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。 需要注意的是，使用这些 AI 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，同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
写长论文的ai
在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，为写作者提供了多方面的辅助。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，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，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。 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，橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作等功能于一身，能满足科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求，包括长文写作、资料搜索、全文校正、格式整理、文档总结、查重、生成参考文献、翻译等。 从认知科学角度看，长文本处理是人类高级智力的体现，处理长文本信息需要在大脑中维护宏大上下文并进行复杂认知活动。对语言模型而言，长文本建模能力意味着更强的抽象和归纳能力。RAG 通过检索相关片段辅助生成，一定程度上弥补语言模型在长文本建模上的不足，提供即时获取背景知识的机制，但不能取代模型本身的语言理解和推理能力。例如微软的 Task Weaver 框架用于代码生成，将复杂任务拆分并用代码交互，若长文本技术发展提升，Agent 上限可能提高。使用这些 AI 工具时，应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。
2025-03-15