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你可以写论文吗

Answer

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:

  1. 文献管理和搜索:Zotero 能自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。
  2. 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等服务,Quillbot 可重写和摘要。
  3. 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。
  4. 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。
  5. 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 可检测抄袭。

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。

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

References

小七姐:精读翻译《提示词设计和工程:入门与高级方法》

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。

问:有没有论文写作的 AI 产品?

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。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

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。

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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 。
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对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
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