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哪些模型可以提供论文参考文献

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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“Medsegdiff-v2：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 U-Net”，2023 年。
    • I.Kapelyukh 等人的“Dall-e-bot：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“Gpt-4 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 GPT-4V《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
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[147]A.Awasthi,J.Nizam,S.Zare,S.Ahmad,M.J.Montalvo,N.Varadarajan,B.Roysam,和H.V.Nguyen,“用于凋亡预测的视频扩散模型”，bioRxiv，第2023-11页，2023年。[148]A.Bozorgpour,Y.Sadegheih,A.Kazerouni,R.Azad,和D.Merhof,“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，在PRe预测智能医学国际研讨会论文集中，第146-158页，Springer，2023年。[149]A.Flaborea,L.Collorone,G.M.D.di Melendugno,S.D’Arrigo,B.Prenkaj,和F.Galasso,“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第10318-10329页，2023年。[150]J.Wu,R.Fu,H.Fang,Y.Zhang,和Y.Xu,“Medsegdiff-v2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，arXiv预印本arXiv:2301.11798，2023年。[151]G.J.Chowdary和Z.Yin，“用于医学图像分割的扩散变换器U-Net”，在国际医学图像计算和计算机辅助干预会议上，第622-631页，Springer，2023年。[152]I.Kapelyukh,V.Vosylius和E.Johns，“Dall-e-bot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，IEEE机器人与自动化信函，2023年。

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

(注：论文英文名可见原文）[1]OpenAI,“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”https://openai.com/chatgpt,2022。[2]OpenAI,“Gpt-4技术报告”，2023。[3]OpenAI,“Sora:从文本创建视频。”https://openai.com/sora,2024。[4]W.Peebles和S.Xie,“使用变压器的可扩展扩散模型”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第4195-4205页，2023。[5]A.A.Efros和T.K.Leung,“通过非参数采样的纹理合成”，在第七届IEEE国际计算机视觉会议论文集中，第2卷，第1033-1038页，IEEE，1999。[6]P.S.Heckbert,“纹理映射概述”，IEEE计算机图形学及应用，第6卷，第11期，第56-67页，1986。[7]I.J.Goodfellow,J.Pouget-Abadie,M.Mirza,B.Xu,D.Warde-Farley,S.Ozair,A.Courville,和Y.Bengio,“生成对抗网络”，arXiv，2014。[8]D.P.Kingma和M.Welling,“自动编码变分贝叶斯”，arXiv预印本arXiv:1312.6114，2013。[9]L.Dinh,D.Krueger,和Y.Bengio,“Nice:非线性独立成分估计”，arXiv预印本arXiv:1410.8516，2014。[10]Y.Song和S.Ermon,“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，在神经信息处理系统进展中，第32卷，2019。

解读 GPT-4V 《多模态的新时代》

在相关报告中已广泛讨论了GPT模型的弱点和限制。在本节中，我们简要地集中于展示我们对未来研究方向的看法。像GPT-1、GPT-2和GPT-3这样的模型主要作为文本输入-文本输出系统，仅能够处理自然语言。GPT-4（无视觉）在文本理解和生成方面展示了无与伦比的能力，而GPT-4V也展示了强大的图像领域理解能力。作为自然发展，LMMs应该能够生成交织的图像-文本内容，例如生成包含文本和图像的生动教程，以实现全面的多模态内容理解和生成。此外，将其他模态（如视频、音频和其他传感器数据）纳入其中，以扩展LMMs的能力将是有益的。关于学习过程，当前的方法主要依赖于组织良好的数据，例如图像标签或图像-文本数据集。然而，更为通用的模型可能能够从各种来源学习，包括在线网络内容甚至现实世界的物理环境，以促进持续的自我进化。致谢我们深深感激OpenAI提供了他们卓越工具的早期访问权限。我们衷心感谢Misha Bilenko的宝贵指导和支持。我们也向我们的微软同事表示衷心的感谢，特别感谢John Montgomery,Marco Casalaina,Gregory Buehrer,Nguyen Bach,Gopi Kumar,Luis Vargas,Kun Wu,Meenaz Merchant,Jianfeng Gao,Matt Lungren,Sheela Agarwal,Yumao Lu,Thomas Soemo,Fisayo Okikiolu,Ce Liu,Michael Zeng,Faisal Ahmed,Ehsan Azarnasab,和Lin Liang为他们的建设性反馈。我们还要感谢Yingkai Yu在GUI导航上创建屏幕截图的帮助。原文链接以及参考文献查看：https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdfOpenAI关于GPT-4V的论文：https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

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为文章寻找准确的参考文献，哪个AI最好用
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。
2025-01-20
如何使用ai写文献综述，保证参考文献有正确出处
利用 AI 写文献综述并保证参考文献有正确出处，可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 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。 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。
2024-11-05
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时，可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助： 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，可提供相关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，有助于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，可进行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。 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，AI 生成的内容仅供参考，仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
我是高中历史老师，我想知道用什么AI模型可以“将自己的PPT变成一篇论文”
目前在将 PPT 转换为论文方面，GPT 模型可能会有所帮助。例如，在“教育：一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中，学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验，并根据要求撰写论文，包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外，Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息，甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外，一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字，这种方式具有一定的创意性，且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是，AI 的预测不一定保证完全正确。
2025-02-22
论文撰写的提示词
以下是关于论文撰写提示词的相关内容： 1. 通用原则： 目标明确：确保每一步的目标清晰，AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性是关键，清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤：无论是进行深度分析还是遵循特定结构，确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量：在某些情境中尤为重要，需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例： 运用 CoD 将文章做摘要的实验，通过 GPT 的五轮输出，以中英文两种方式撰写提示词，个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理： 论文内容总结：大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档，节省时间，如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译：大模型可弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色：可将论文内容转化为社交媒体的科普内容，精心设计的润色提示词能根据特定场景调整，生成多样化润色结果，如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关： 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务，能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始，不仅提高了初始人类提示词的性能，还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面，随着更强大 LLM 的出现，专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代，PromptAgent 站在了开创性的步骤上。
2025-02-21
deepseek的论文里面讲的混合专家模型怎么理解
混合专家（MoE）模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例，其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中，引入了多头潜注意力（MLA），将 KV 缓存压缩至新低，从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力，首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型，在数学、编码和推理方面表现出色，具有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍：https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。
2025-02-19
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息： 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文： DeepSeek 领先的（相对）开源模型实验室。 2. DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的： 将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方是多快好省也不全面。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，因其多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动，V2 的论文引发了 AI 研究界的广泛分享和讨论。 3. deepseek 论文解读： 直播视频回放及相关论文下载： 技巧分享：万能提示词，可用此提示词来 DeepSeek R1。 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-19
deepseek论文
以下是关于 deepseek 论文的相关信息： 1. GPT1 到 DeepSeek R1 所有公开论文： DeepSeek 2. DeepSeek 不是“中国式创新”的产物：将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为 DeepSeek 的秘方就是多快好省也是不全面的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，它就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新，在硅谷引发了一场小范围的轰动。 3. deepseek 论文解读： 直播视频回放及相关论文下载： 技巧分享：包括万能提示词的使用，以及提示词优化的步骤和方法。 官网的搜索不能用，一直崩溃的解决办法：可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-18
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别： 1. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式，生成的内容称为 AIGC。 2. LLM（大语言模型）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑找规律学习，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，类似训练小狗。 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。 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，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-23
ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中，模型具有以下含义和特点： 1. 大模型如同主菜或主食，是生成图片的基础框架，决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型（Lora）如同佐料或调料包，能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制，比如改变人物形象、画风，添加模型中原本没有的元素，如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要，大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有：。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同。例如，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22
美国有哪些语言模型
美国的语言模型主要有 OpenAI 的 GPT4 、谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的语言模型、谷歌的 LaMDA 等。其中，Llama 3.1 是较大的版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡。此外，还包括被评估的如 GPT3 、PaLM 等语言模型。
2025-02-22
学习AI大模型
以下是关于学习 AI 大模型的相关知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，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，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 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。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，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），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-02-22
适合当作搜索引擎的大模型是什么？
以下是一些适合当作搜索引擎的大模型： Perplexity.ai：本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决了。能给出信息来源网址，根据搜索内容给出继续对话的问题建议。支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。访问地址： 。但要注意不要在开着浏览器翻译能力的同时使用，很可能会报错。另外，不使用 Copilot 能力的效果比较灾难，无法给出具体的酒店建议，只是列举了几个可以查酒店的渠道。
2025-02-22
如何权构建个人AI知识库，请提供详尽的方案，并提供相关工具应用案例。
以下是构建个人 AI 知识库的详尽方案及相关工具应用案例： 方案： 1. 知识收集：学习如何有效地收集、整理和检索信息，例如分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 2. 知识管理：通过实际操作，体验工具在知识管理方面的应用。 3. 数据处理：使用工具对数据进行转换、提取和呈现，如从图像和图形中提取数据。 4. 内容总结：总结视频内容、翻译和改换风格等。 工具应用案例： 1. 知识收集与整理： 通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 本机跑大语言模型工具：https://ollama.com 选词翻译、解读、拓展：https://snapbox.app 与各种 AI 机器人聊天：https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 定义提示语，根据不同类型提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 2. 数据获取与处理： 下载视频：Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 开源免费屏幕录制工具 OBS：https://obsproject.com/ 用 losslessCut 快速切块 3. 构建知识库： 将文本转换成向量（如使用 embeddings API），先把大文本拆分成若干小文本块（chunk），将小文本块转换成 embeddings 向量并在向量储存库中保存，当用户提问时，通过比对向量提取关联度最高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于一篇包含多个文本块的文章，如“文本块 1：本文作者：越山。xxxx。”“文本块 2：公众号越山集的介绍：传播效率方法，分享 AI 应用，陪伴彼此在成长路上，共同前行。”等，当提问“此文作者是谁？”时，可通过比较 embeddings 向量找出关联度最高的文本块。 4. 工具入门： 提示词：现成好用的 Prompt： AI Agent：Agent 工具 小白的 Coze 之旅： AI Pic：现在主流的 AI 绘图工具网站：
2025-02-22
给我总结一下不同的AI工具在写作时可以提供什么样的帮助，他们的优势是什么
以下是不同的 AI 工具在写作时所能提供的帮助及其优势： 邮件写作： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 论文写作： 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。 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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，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，提供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。 文章润色： 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。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可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，优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，根据输入生成符合要求的学术论文。 总之，这些 AI 工具在写作的不同方面发挥作用，涵盖了校对、改写、大纲生成、内容生成等环节，可有效提高写作效率和质量。用户应根据自身需求选择合适的工具。但使用时需注意仔细甄别内容。
2025-02-20
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图，使用我提供的数据，生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能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。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板
以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外，还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容： 1. 创建工作流 创建一个对话流，命名为 r1_with_net 开始节点，直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型：豆包通用模型lite 输入：直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词：你是关键词提炼专家 用户提示词：根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件：BingWebSearch 参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果：data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型：韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入：搜索结果，选择搜索节点 data 下的 webPages；选择开始节点的 USER_INPUT；开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮 系统提示词：这里不需要输入 用户提示词： 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容： 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看 2. 如何使用？ Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定） 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手
2025-02-16
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手，该选定哪种prompt框架，提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例： 1. ICIO 框架： 指令：明确执行的具体任务，如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息：提供执行任务的背景信息，如“企业近期业务拓展，成本有所增加”。 输入信息：大模型需要用到的一些信息，如“利润表的各项数据”。 输出信息：明确输出的具体信息的要求，如“报告以表格形式呈现，包含各项利润数据的同比和环比变化，并给出简要分析”。 2. BROKE 框架： 背景：说明背景，如“公司处于业务增长阶段，需要密切关注利润情况”。 角色：设定特定的角色，如“利润表分析专家”。 目标：明确任务的目标，如“准确分析每日利润表，为管理层提供决策支持”。 关键结果：明确可以衡量的结果，如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整：根据具体的情况，来调整具体的结果，如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架： 能力和角色：期望大模型扮演的角色洞察，如“专业的财务分析师”，提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明：简洁明了的说明希望完成的任务，如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性：回应的风格、个性或者方式，如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验：提供多个回答的示例。 4. 情境框架： 情境：描述当前的情况，如“企业面临市场竞争，利润波动较大”。 任务：明确要完成的任务，如“分析每日利润表，找出利润波动的原因”。 行动：说明采取的行动，如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果：阐述期望得到的结果，如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14
有什么帮助查找论文，提供论文引用文献和被引用文献的AI
以下是一些能够帮助查找论文、提供论文引用文献和被引用文献的 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。 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，有助于进行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：检测潜在抄袭问题。 此外，还有以下相关的 AI 工具和网站： 1. TXYZ 网站： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供一站式服务。 是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 用户可上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容，在对话中提供论文参考和可信背书。 2. 一些 GPTs 工具： Consensus：AI 研究助手，可搜索 2 亿篇学术论文，获取基于科学的答案并带有准确引用的内容草稿。 AskYourPDF Research Assistant：增强研究，可与多个文件聊天，生成带引文的文章，分析和生成论文参考文献等。 Best Custom GPTs：在一个地方搜索所有公开 GPT，找到适合需求的自定义 ChatGPT。 AutoExpert：自动组建动态专家团队，回答、辩论和探讨问题。 ResearchGPT：人工智能研究助手，帮助从大量文章中发现最新和相关论文，并提供引文支持的答案。 The Glibatree Art Designer：根据提示和要求生成艺术设计作品。 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。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-10