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如何让ai写一篇很好的文学理论 论文

Answer

以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容:

首先,过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中,道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”,会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生,这样的故事缺乏冲突,人物单薄,不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在,纵观文学史,伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的,因为人类的心灵与生活极为复杂,痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分,只有正面的故事很难获得共鸣。

其次,好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时,往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础,有共鸣才有读者,有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧,人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型,其预训练数据量大且丰富,储存了人类几乎所有可能的生命经验,理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。

最后,在实际操作中,对于处理文本特别是 PDF,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。但需要注意的是,这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。

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

References

陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字?

左边这句话,是我在王小波的杂文里面摘出来的,这位作家讲话很不客气,所有我尽量挑了一个比较温和的表述:“有些人认为人应该充满境界高尚的思想,去掉格调低下的思想。这种说法听上去美妙,让我感到莫大的恐慌。因为高尚的思想和低下的思想的总和就是我自己,倘若让去掉一部分,我是谁就成为了问题。”过日子是很辛苦的,没有人愿意在疲惫,痛苦,消耗,挣扎的一天后还要被AI教做事。此外,我认为这种过度的正面描述趋势也来源于厂商让模型对齐人类价值观的过程。对齐(alignment)本身是好事,但在文学创作上,道德过度正确和大量正面描述实际上是一种对齐税(alignment tax),也就是说,模型为了变得善良而变得更加愚蠢了。比如,在去年我们做ai游戏,让ai生成一个人的一生发生的事情。AI非常善良,人出生一直到死掉,所有的经历全是好事,主人公小的时候过得非常幸福,一路升职加薪,走上人生巅峰,最后人生也无痛结束了,非常令人羡慕,但是不好看,没有什么冲突,也很少有人过这样的人生。而且十个主人翁,十个都在过幸福人生,我相信如果我是游戏主人翁,我绝不会有什么异议,但是我是玩家和开发者,问题就出现了。请让我改改王小波的这句话,把“人”换成“模型”:“这种脑移植带给我的,不光是善良,还有愚蠢,在此我要很不情愿用一句功利的说法:在现实世界上,蠢模型办不成什么事情。我自己当然希望模型变得更善良,但这种善良应该是模型变得更聪明造成的,而不是相反”还有我认为的一个非常重要的原因:全乎正确的道德和完美的正面压根就不存在于这个世界上。纵观文学史,伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的。人类的心灵与生活本来就是极为复杂的。痛苦、绝望和悲伤也是人类生命体验中不可分割的一部分。只有正面的故事很难获得共鸣,塑造的人物非常单薄。

陈财猫:如何用 AI 写出比人更好的文字?

一位可怜的人大衣被抢走了(见果戈理的《外套》);另一位可怜人被变成了甲壳虫(见卡夫卡的《变形记》):那又怎么样呢?对于这个“怎么样”没有标准的答案。我们可以把故事拆开,找出各个部分如何衔接,结构中的一部分如何呼应另一部分;但是,在你身上必定得有某种细胞,某种基因,某种萌芽的东西因着某种既不可解释又不能置之不理的感觉而振额。美加怜悯—这是我们可以得到的最接近艺术本身的定义。实际上,人们在感受到好文字的时候也许并不会多想,更多的情况是有一种被击中的,头皮发麻的感觉。好的文字引起的实际上是人的生理上的共鸣与情绪。这是一本美国大学心理学教材,《心理学与生活》上的一句话。它说:纵览人类的历史,我们曾无数次受到天敌的攻击,坠入爱河,繁衍子孙,彼此争斗,面对伴侣的不贞以及目睹所爱之人的亡故。因此我们可能会预期,某类情绪反应会出现在人类所有成员身上。实际上,共鸣是文学的基础,有共鸣才有读者,有读者才有了文学。文学映照的是无数年来人类相同的渴望与恐惧,即使是那些已经不再存在于我们生活中的威胁,或者是不再有利于我们生存的因素,仍然能够在今天引发我们普遍的恐惧或者狂喜。人类之间的共性是大于差异的。而对于GPT这样的大语言模型来说,它的预训练数据非常大,大到几乎人类产生的文本数据都要在训练过程中用光的地步。这些数据的量是如此之大,如此之丰富,以至于它储存了人类几乎所有可能的生命经验,也就理应能够学会如何引发人类的共鸣与情绪。AI可以写出好的文字。接下来,我们讲讲比较实际的事:我们到底如何用AI写出比人更好的文字。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

对于处理文本,特别是PDF,到目前为止,Claude 2非常出色。我在整本书中粘贴到Claude的前一版本中,取得了令人印象深刻的结果,新模型要强大得多。你可以[在这里](https://www.oneusefulthing.org/p/what-happens-when-ai-reads-a-book)看到我之前的经验,以及一些可能有趣的提示。我还给了它许多复杂的学术文章,并要求它总结结果,它做得很好!更好的是,你可以通过询问后续问题来审问材料:这种方法的证据是什么?作者得出了什么结论?等等......有些事情需要担心:这些系统仍然产生幻觉,尽管方式更有限。如果您想确保准确性,你需要检查它们的结果。

Others are asking
有哪些辅助输出3d模型资源的ai工具推荐一下
以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐: 1. @CSM_ai:可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址:https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API:能从 2D 视频生成 3D 运动数据,支持多种 3D 文件格式导出,为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址:https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack:可快速将图片转换为 3D 模型,支持多角度查看,使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量,支持多种格式导出,集成先进 3D 处理算法。网址:https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用:将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉,提高手术精度,支持 3D 模型的放大、缩小、旋转,精确手术计划。网址:https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face:3D 面部动画创造工具,根据声音生成同步的 3D 面部动画,允许个性化调整,如情感表达,应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址:https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF:在 3D 场景中快速生成和编辑对象,新增或替换场景中的物体,新生成场景与原场景无缝融合。网址:https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本:文本到 3D 模型转换工具,生成详细逼真的 3D 模型,支持多种 3D 文件格式,获得 4300 万美元 B 轮融资。网址:https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像:从视频创建逼真 3D 头部模型,实时渲染和多视角查看,兼容多种设备,交互性编辑。网址:https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外,在 CAD 领域,也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图,例如: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-03-11
我是AI小白,应该如何浏览了解AI的最新资讯
对于 AI 小白来说,想要浏览了解 AI 的最新资讯,可以参考以下方法: 1. 持续学习和跟进:AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 关注腾讯研究院开发的一系列专业的 AI 资讯产品,如: AI 每日速递,一份高度凝练的日报产品,帮助您用 3 5 分钟快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词,作为周报产品,基于 AI 速递内容构建。通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引,为研究者提供便捷的“检索增强”工具,助力快速定位所需信息。 科技九宫格,一档短视频栏目,以 3 5 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理。通过可视化呈现,促进您对前沿技术的理解与讨论。 4. 您还可以通过以下友情链接获取最新资讯:
2025-03-11
aigc 教程
以下为您提供一些 AIGC 教程相关的内容: 1. 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛: 10 月 19 日:EM7,南柒() 10 月 23 日:从构思到可视化——AI 脚本与分镜创作(),嘉宾为娜乌斯嘉,是 AI 绘画知名 UP 主、全网粉丝 20w、国内首批 AIGC 应用研究先驱者、模型师、comfyUI 工程师、动画艺术和心理学双硕士。 11 月 01 日:AIGC 制作商业片进阶教程( 11 月 7 日:AIGC 电影化叙事实战教程,嘉宾为 Joey,是莫奈丽莎工作室主理人、上影全球 AI 电影马拉松大赛最佳叙事奖导演、可灵星芒 AIGC 短剧获奖导演、资深创意广告人。 总奖金池百万元,机会就在眼前,准备好您的创意来瓜分百万奖池。 2. AIGC 电影化叙事实战教程: 第三部分:AIGC 电影化的快速技巧 分镜头脚本制作 GPTs:以 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛的冰工厂赛道为例。 生图及生视频提示词制作 GPTs 音乐提示词制作 GPTs:参考 prompt 为请帮我制作一首短剧结尾部分转折的纯音乐背景音乐,内容是孙悟空中了圈套,被带上闪电禁锢,落入陷阱,坠入悬崖失去踪迹,希望风格新颖,带有电影感,时长 30s。参考给到的 prompt:Experimental oriental electronica, Intense suspense, Background music, BPM65, Thunderous crashes, Rapid descending synths。调整歌曲快慢技巧:修改 BPM,值越高节奏越快。 3. 上海国际 AIGC 大赛第三名—《嘉定汇龙》复盘: 由咖菲猫咪和三思完成。三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手,具体教程可在 WaytoAGI 查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态,根据地名特色产业,找寻或炼制 lora,有的用即梦的通用模型生成。 用一镜到底完成全片内容和思想的浓缩,通过空中俯拍嘉定的古老街景呈现历史厚重感,转向现代都市繁荣景象,以 AI 生成的未来场景结尾。 音乐选择为开头增色,从古风音乐到现代电子乐的转换与画面切换契合。 开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等多种 AI 技术,最后通过合成剪辑拼合。 多人在线工作流:十个人的小组,素未谋面却要完成高度协同工作。
2025-03-11
我想入ai赋能科研,该如何进行?有什么软件可以利用?
如果您想将 AI 赋能科研,可以从以下几个方面入手: 1. 探索科研新境界:借助 AI 助力创新,突破传统研究框架,赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱:掌握前沿技术,提升科研效率,让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研:从理论到实践,深入了解人工智能的无限潜力,提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞:探索 AI 在科研中的应用,为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎:进行 AI 技术实操,助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面,以下是一些可供利用的选择: 1. 对于个人用户,小模型(1.5B/7B/8B)在个人电脑上就能运行,能听懂人话,做简单问答,也适合做翻译、总结、改写,比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型(14B/32B)需要专业服务器才能运行,相当于小学霸级 AI,能写代码、解数学题、写应用文,处理复杂说明书,比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型(70B/671B)需要科研实验室的超级电脑,能写精彩故事、论文报告,处理海量数据,做高端研究,比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括: 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝(手机 APP) 3. http://metaso.cn(长思考) 4. API 接入法(详见相关图示)
2025-03-11
什么是langchain
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 提供一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,链是组合在一起完成特定任务的一系列组件(或其他链)。 3. 具有模型抽象功能,提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理,能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,通过提供模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性,适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握,在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-11
对于教育AI可以做什么
教育 AI 可以在以下方面发挥作用: 1. 帮助获取信息和自学:可以要求人工智能解释概念,获得良好的学习效果。 2. 辅助教师教学:使教师的生活更轻松,让课程更有效。 3. 个性化教学:根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等的问题。 4. 重构教育服务:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以由 AI 承担。 5. 提供历史文化教学:让历史人物亲自授课,不受时空限制,让学生更生动地了解历史和文化,拓宽视野,增强学习兴趣。 6. 作为数字陪伴:例如成为孩子的玩伴,给予社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 需要注意的是,由于人工智能可能产生幻觉,对于关键数据应根据其他来源仔细检查。同时,拜登签署的 AI 行政命令中也提到要塑造 AI 在教育方面的潜力,通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具。
2025-03-11
如何让ai帮我完成一篇论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,能在多个环节提供辅助。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,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,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,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能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,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 另外,有人借助 AI 写小说获奖的经验可供参考。比如先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,以表格形式输出细节描述,这样能打破 AI 叙事习惯,便于局部调整和确保细节具体。之后将生成的表格串联成文,偶尔给予建议。但在修改时可能会遇到问题,如某些模型记性不好或改丢关键情节。
2025-03-09
我在完成一篇论文,能不能给我一些论文相关的AI提示词
以下是为您提供的一些论文相关的 AI 提示词示例: 1. 对于法律文章写作: 敕令法律文章撰写 author:叁随道人 version:1.0(20240626) language:中文 2. 对于一般性的论文写作: 这意味着您不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到您一个完美的符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。您要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在你们的对话中产生,您也需要在对话中来限缩自己思维中的模糊地带。 现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。对于想要尝试 AI 的朋友们,建议多给到 AI 几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词 AI 就能给到您想要的东西,毕竟很多时候其实您自己刚开始也不知道自己想要什么。 3. 对于文生图相关的论文: 英文为:,drawing,paintbrush 。括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词:NSFw,,(toomany finger
2025-03-08
让AI帮我写一篇论文的文献综述,怎么命令
利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤: 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:借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 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:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 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:依靠 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:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
如何让AI帮我写一篇文献综述
利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤: 1. 确定文献综述的主题: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 写作助手生成文献综述的大纲,包括引言、相关研究综述、研究方法、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. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查文献综述的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 7. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保文献综述的原创性,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 进行文献综述写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-03
用deep seek写一篇论文的指令
以下是关于使用 DeepSeek 写一篇论文的相关指导: 一、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 作家风格移植:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:比如“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:像“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 2. 领域穿透技术:例如行业黑话破解,如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论” 二、场景化实战策略 1. 商业决策支持 2. 创意内容生成 3. 技术方案论证 三、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 2. 输出质量控制 问题类型:过度抽象、信息过载、风格偏移 修正指令:如“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”“用电梯演讲格式重新组织结论”“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 四、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验” 逻辑粘合剂:“确保新章节与前文的三处细节呼应” 2. 敏感内容处理 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题” 五、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型:宽泛需求、主观表述 修正方案:添加维度约束、量化标准 示例对比:原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 六、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 七、异常处理方案 1. 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法 2. 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 3. 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证 八、效能监测指标 1. 首次响应准确率:目标>75% 2. 多轮对话效率:问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解:支持 5 级子任务嵌套 希望以上内容对您使用 DeepSeek 写论文有所帮助。
2025-03-03
我想利用ai写一篇本科毕业论文,我该怎样使用?或者说有什么对ai的指令吗?
利用 AI 写本科毕业论文时,以下是一些相关的信息和示例供您参考: 有示例表明,如果向 LLM 提供关于个人背景的信息和指令,比如“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。”,LLM 可以为您生成论文。但需要注意的是,这并非提倡这种方式是道德的使用方式。 在教育领域也有相关例子,比如一位历史老师让 GPT 参与教学。通过不同的提示方式,GPT4 能产生差异较大的结果。例如,让 ChatGPT 扮演“一个经过训练、熟悉获奖研究生和本科生论文的高级语言模型”,并要求其从自我反思和大纲开始,生成的内容质量会更好。但随着学生在优化提示方面变得更擅长,在家完成写作作业时作弊会变得更容易。不过,让 LLM 进行角色扮演也使其成为有趣的教育工具,特别是作为历史模拟器。 需要强调的是,使用 AI 辅助撰写论文时,不能完全依赖其生成的内容,应遵守学术道德和规范,确保论文的原创性和学术诚信。
2025-02-28
我需要deepseek或chatgpt辅助完成中文硕士 论文综述的指令
很抱歉,目前没有关于使用 DeepSeek 或 ChatGPT 辅助完成中文硕士论文综述的具体指令。但一般来说,您可以利用这些工具来获取相关主题的信息和观点,为您的综述提供参考。不过需要注意的是,使用这些工具生成的内容不能直接作为您论文的一部分,您仍需要对获取的信息进行筛选、整理、分析和引用,并确保符合学术规范和道德标准。
2025-03-11
chatopens论文提示词合集
以下是关于论文提示词和头脑风暴提示词的相关内容: 学术场景数据处理方面: 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,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结。 论文内容翻译:大模型能弥补翻译软件的不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助学生快速翻译。 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结果,如针对小红书的口语化、轻松愉快风格。 头脑风暴常用的 20 个 prompt:包括 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等多种类型,如“Let's brainstorm ideas forby writing down as many ideas as you can,then I can build on them with related ideas.Structure your answer using markdown.”等。 OpenAI 相关:介绍了 OpenAI Playground 的使用方法,包括对用户输入文本的总结和翻译成中文的步骤,如对“ChatGPT can now see,hear,and speak”的总结和翻译。
2025-03-11
根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型(如随机森林、支持向量机、神经网络等)的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求: 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
通过deepseek生成论文的指令
以下是关于通过 DeepSeek 生成论文的相关指令和信息: 1. 高级调试策略: 模糊指令优化:对于宽泛需求可添加维度约束,如“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;对于主观表述可量化标准,如“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法:包括首轮生成获取基础内容、特征强化加强某段的技术细节描述、风格调整改用特定语气并添加结论部分、最终校验检查时间逻辑一致性和列出可能的事实性错误。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:如作家风格移植“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”、文体杂交“将产品说明书改写成《史记》列传格式”、学术口语化“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略:包括创意内容生成、技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:如上下文锚定“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”、信息回溯“请复述之前确认的三个设计原则”、焦点重置“回到最初讨论的供应链问题”。 输出质量控制:对于过度抽象可“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”;对于信息过载可用“用电梯演讲格式重新组织结论”;对于风格偏移可“回归商务报告语气,删除比喻修辞”。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:可采用概念脱敏法“用经济学原理类比说明网络审查机制”、场景移植法“假设在火星殖民地讨论该议题”。 此外,DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文会太发散,文风用力过猛,可能导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。
2025-03-10
1.根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉,暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求:绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求:绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考,您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
帮我写论文的提示词
以下是为您提供的一些与写论文相关的提示词示例: 1. 当您向 LLM 寻求写作建议时,可以直接要求它“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。” 2. 对于写感谢邮件,如“Write a thank you note to my steel bolt vendor for getting the delivery in on time and in short notice. This made it possible for us to deliver an important order.” 3. 在使用某些工具时,可以设定提示词,如“SYSTEM:When I ask for help to write something, you will reply with a document that contains at least one joke or playful comment in every paragraph.” 需要注意的是,利用生成模型写论文并非都是道德的使用方式,在使用时应谨慎考虑。同时,如果您是接收方,也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-10