AI 可以帮助写论文。例如,您可以向 LLM 寻求写作建议,甚至直接要求它帮您写论文,但需要注意这并非是道德的使用方式。
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,提供了多方面的辅助。常用的 AI 工具和平台包括:
使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。同时,对于 AI 生成的内容要仔细甄别。
继续上述例子,如果你可以向LLM寻求写作建议,那么也可以直接要求它¹帮你写论文。让我们看看,当你提供一些关于我的背景信息,并给出一些指令时会发生什么:“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。”请参见图2的输出结果。¹请注意,我并不是在提倡这是这些工具的道德使用方式,但了解这种可能性的存在以及它已经被全世界的学生使用是很重要的。这超出了这个介绍性指南的范围,去讨论LLM或整个生成式AI引入的所有可能的伦理、法律或道德问题,但我认为至少在介绍性示例中提出这一点是很重要的。你可以用生成模型做某件事,并不意味着这是正确的事情!另一方面,如果你是接收方,你最好为你的组织准备好迎接各种AI生成的内容。幸运的是,对于像这个例子中概述的情况,已经有努力正在进行以检测AI生成的内容。
在论文写作领域,AI技术的应用正在迅速发展,提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台:1.文献管理和搜索: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。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,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。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: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: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。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战,从提高语言质量到激发创意,再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
Beyond the“Exact Sciences”In areas like the physical sciences we’re used to the idea of being able to develop broad theories that can do things like make quantitative predictions.But there are many areas—for example in the biological,human and social sciences—that have tended to operate in much less formal ways,and where things like long chains of successful theoretical inferences are largely unheard of.在物理科学等领域,我们已经习惯了能够发展广泛的理论来完成诸如定量预测之类的事情。但有许多领域——例如生物科学、人类科学和社会科学——往往以不太正式的方式运作,并且诸如成功理论推论的长链之类的事情基本上是闻所未闻的。So might AI change that?There seem to be some interesting possibilities,particularly around the new kinds of“measurements”that AI enables.“How similar are those artworks?”“How close are the morphologies of those organisms?”“How different are those myths?”These are questions that in the past one mostly had to address by writing an essay.But now AI potentially gives us a path to make such things more definite—and in some sense quantitative.那么人工智能可能会改变这一点吗?似乎存在一些有趣的可能性,特别是围绕人工智能实现的新型“测量”。“那些艺术品有多相似?”“这些生物体的形态有多接近?”“这些神话有什么不同?”这些问题在过去大多需要通过写一篇论文来解决。但现在人工智能有可能为我们提供一条让这些事情变得更加明确的途径——并且在某种意义上是定量的。