Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI数据分析

Answer

以下是关于 AI 数据分析的相关内容:

ChatGPT 助力数据分析

  • 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述 ChatGPT 如何助力数据分析。
    • 实现了两种方式支持多维数据分析:
      • SQL 分析:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行,将数据传给 GPT 分析,最后返回分析结论和建议及结果数据给前端渲染图表。
      • 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),自定义分析用户自己上传的数据。用户上传文件,前端解析后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。

生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 - 3 月

  • 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 。
  • 报告目录包含总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等,并附有重要榜单。
  • 作者介绍及各自负责的工作,如郎瀚威 Will 是 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师,负责数据准备、分类标准图谱准备等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg本文作者:krryguo,腾讯IEG前端开发工程师导语|本文将重点介绍AI与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述ChatGPT如何助力数据分析,帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。在如今AI爆炸的时代,涌现出各种AIGC能力,可能我们已是司空见惯了。之前分析过一句话生成图表和BI看板,这一次将重点介绍AI数据分析,通过实际案例与相关技巧,描述ChatGPT如何助力数据分析。声明:本文涉及与ChatGPT交互的数据已严格脱敏。[heading2]介绍[content]AI数据分析,我这里实现了两种方式,支持多维数据分析:1.SQL分析:分析平台自身的使用情况,如图表配置化平台,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据2.个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图,可随意切换。

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

作者:郎瀚威Will,张蔚WeitoAGI,江志桐Clara 2024.5.3本产品保密并受到版权法保护Confidential and Protected by Copyright Lawsaiwatch.ai报告目录@FinanceYF5作者介绍及报告说明2总体流量概览10分类榜单18文字–个人生产力21文字–营销48文字–教育61文字–社交77创意–图像86创意–视频103音频大类119代码大类133Agent152B2B垂类158附件:重要榜单201作者介绍aiwatch.ai郎瀚威WillAI数据分析&出海社媒增长GPTDAO首席分析师数据准备,分类标准图谱准备张蔚WeitoAGI WaytoAGI创作者,某头部FAAI科技组。VX:WeitoAGI赛道辅助榜单评价分析、细分赛道变化分析江志桐Clara天际资本VC,AI软硬件应用公众号:天际科技投资赛道分析,竞争分析Top1分析公众号:郎瀚威Will公众号回复:2024一季度,可以获得本PDFaiwatch.ai报告写作目标和说明(1)的榜单,等等

ChatGPT 助力数据分析:实际案例与技巧

逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。SQL分析:用户描述想分析的内容,后台连接DB,附带表结构信息让AI输出SQL语句,校验是SELECT类型的SQL,其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过!!校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT(附带上下文),让AI学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给GPT分析数据,后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细,就不具体讲解开发过程和代码了,而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点:

Others are asking
在日常工作中,AI可以做什么 ?
在日常工作中,AI 具有广泛的应用,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 智能推荐路线,预测交通拥堵。 此外,AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来,例如输入数据、填写文件等,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时,流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片,导航软件利用 AI 规划最佳路线等,这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容: 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到: AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感、皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法,自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具,能创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline,其特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到:挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域(LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调)的论文/模型/博客。如果从零开始,可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结,因开办论文俱乐部的文章,多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,还有以下相关的学习内容: 1. 入门指南:强化学习: 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN,并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您:20 分钟上手 Python+AI: 在深入学习 AI 时,编程可能会带来挑战,但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务:完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python:Python 拥有丰富的标准库,还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具,在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API:OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
免费生成音乐的ai 软件
以下是一些免费生成音乐的 AI 软件: :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予您新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变您的歌唱声音。 :为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 :带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 :Audacity®音频编辑器的网页版。 此外,Riffusion 推出了 FUZZ 这一全新音乐生成模型,基于扩散模型,支持永久免费开放(只要服务器能撑住)。FUZZ 通过生成声谱图(Spectrogram)并转换为音频,可输入提示词(音乐类型、乐器、情绪等)生成风格匹配的音乐,支持无缝风格过渡,如从“爵士小号独奏”平滑切换到“电子舞曲节奏”。
2025-02-20
雪梅May的AI学习笔记
以下是雪梅 May 的 AI 学习笔记相关内容: 1. 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间有空就进行,目前作者进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,若觉得难做到不用有压力。 学习资源免费开源。 2. 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站有资源,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,如写行业研究报告。 3. 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): 雪梅 May 挑战 100 天与 AI 学习的过程,分为系统性学习、模仿实践、研究 Prompt 提示词阶段,学习路线图适合新人参考。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出 AI 根本局限,阐述不同于主流 LLM 的技术路径。 少卿的《AI 帮你赢,谈双重主体性》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-20
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体:具有明确的目标,能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体:不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体:能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一些具体的数据分析产品智能体,如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体,它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现且附带信息来源网址便于校正,适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,可减少信息收集时间,聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中,也有相关的智能体节点,如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
如果我想做数据分析,用什么AI不用翻墙,且免费
以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具: 1. Mistral 发布的全新聊天应用:基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址: 。 2. 亚马逊实验环境平台:安全性和体验不错,在国内不用翻墙就可体验,对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型,无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时,您可以利用 AI 进行信息收集,例如与权威网站结合获取关键数据,辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,不过最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。
2025-02-16
有什么适合销售的AI数据分析及方案梳理的工具
以下是一些适合销售的 AI 数据分析及方案梳理的工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注关键方面。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,以创建高度准确的收入预测能力闻名,能统一各种来源数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 以下是部分 AI 应用示例: 1. 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道,市场规模达数亿美元。 2. 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,运用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布等服务,市场规模达数亿美元。 3. 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品,市场规模达数亿美元。 4. 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台,借助数据分析、机器学习技术,分析金融市场,提供投资建议,市场规模达数十亿美元。
2025-02-15
数据分析相关的AI应用
以下是关于数据分析相关的 AI 应用的介绍: ChatGPT 助力数据分析: 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身的使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图,可随意切换。 个性化分析示例:包括单维度数据、多维度数据(折线图和柱状图)。有时 AI 会误将数据项作为维度分析,可输入提示告诉它用哪个字段作为维度,也可以描述其他数据信息,使分析更为准确。 总结和展望:ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景,在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面有显著优势。但案例分析结果可能简单,真正接入业务可定制多种分析模板,增加分析多样性。实际业务中处理大量数据需指定允许查询或解析的字段并校验结果,做到前后两次校验更可控。随着技术进步,相信会为数据分析带来更多创新和突破。 100 个 AI 应用中的部分数据分析相关应用: AI 游戏道具推荐系统:利用数据分析和机器学习,根据玩家需求推荐游戏道具,已有游戏内商城推荐功能,市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务:通过数据分析和机器学习,提供精准的分时天气预报,如彩云天气分时预报,市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台:借助数据分析和自然语言处理,分析医疗病历辅助诊断,如医渡云病历分析系统,市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具:运用自然语言处理和机器学习,自动总结会议发言内容,如讯飞听见会议总结功能,市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具:基于图像识别和数据分析,帮助书法爱好者进行临摹,如书法临摹软件,市场规模达数亿美元。
2025-02-08
如何利用 AI辅助数据分析
利用 AI 辅助数据分析可以通过以下方式实现: 1. SQL 分析: 用户描述想分析的内容,后台连接数据库。 附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 不能通过。 校验通过后执行 SQL 返回结果数据,再将数据传给 GPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析: 用户上传文件,如有需要可以简单描述数据、字段意义或作用辅助分析。 前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 此外,利用 AI 技术来辅助写作课题可以参考以下步骤和建议: 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:利用 AI 文本分析工具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:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-02-08