用AI写作一些研究成果总结类的文章

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。

缘起于一次网上找到一个总结公众号的提示词，给它一个公众号文章链接，它就给我一段合适的总结。当时正在研究AI硬件的内容，它的输出结果还挺像那么回事，但是真正打开网页看的时候完全不是不对，它根本没有去读取网页内容。在写这篇文章的时候同样也遇到这个问题，思索再三，没有把它归到AI幻觉中去，有这样几个方面的考虑：从策略上看，总结类文章，AI很有可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读就可以了。使用Python的request库读取网页速度并不会太快，但是大语言模型的反馈会非常快速，实际上很多大语言模型并没有真去搜索网页。综合上述理由，它更像是大语言模型开发商的”狡猾”，用“AI幻觉”背锅了。

除了聊天内容之外，我们还能让AI总结整理各种文章（文章不超过2w字，否则就超出token了）例如，我复制了我的一篇文章给它总结：打开后直接全选复制全文，然后粘贴发送给GPTs，它就开始总结了，很方便，GPT4它能识别出哪些部分属于重点内容。[heading3]2、B站视频[content]你可能会疑惑，GPT不是无法处理视频内容吗，这是怎么做到的？答案是视频字幕。我用这个视频举例：https://www.bilibili.com/video/BV1VL411U7MU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e05ea46c768d112737bc19e721da8967打开这个视频，如果你能在视频栏下面有一个字幕按钮，说明这个视频作者已经上传了字幕或者后台适配了AI字幕。那我们把这些字幕弄下来，再发给AI执行内容总结任务，是不是就达到了总结视频的效果？是的，目前大部分用AI总结视频的工具/插件/应用都是这么干的。那接下来的卡点就是，怎么把字幕文字内容给提取出来，用语音转文字？不，效率太低了。像这种有字幕的视频，我们可以装一个油猴脚本：[Bilibili CC字幕工具](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/378513-bilibili-cc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7)安装之后，刷新浏览器，点击字幕，你会看到多出一个“下载”按钮点击下载按钮，会弹出下面这个窗口，你可以选择多种字幕格式，带时间的或者不带时间的：接下来，还是老办法，将字文字内容全选复制发送给GPTs即可。当然，总结完视频内容之后你继续向AI提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。