我想要用AI写一篇学术论文

以下是用 AI 搭建个人知识库的方法： 首先，要搭建基于 GPT API 的定制化知识库，需要给 GPT 输入（投喂）定制化的知识。但 GPT3.5（即当前免费版的 ChatGPT）一次交互（输入和输出）只支持最高 4096 个 Token，约等于 3000 个单词或 2300 个汉字，容量对于绝大多数领域知识往往不够。为解决此问题，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 embeddings 是一个浮点数字的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的关联性，小距离表示高关联度，大距离表示低关联度。比如，向量是数学中表示大小和方向的一个量，通常用一串数字表示，在计算机科学和数据科学中，向量通常用列表（list）来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法，最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中，靠近向量的词语在语义上相似。 具体操作时，可将大文本拆分成若干个小文本块（也叫 chunk)，通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，并在一个地方（向量储存库）中保存这些 embeddings 向量和文本块，作为问答的知识库。当用户提出一个问题时，该问题先通过 embeddings API 转换成问题向量，然后将这问题向量与向量储存库的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把这几个向量对应的文本块提取出来，与原有问题组合成为新的 prompt，发送给 GPT API。 例如，有一篇万字长文，拆分成多个 Chrunks 包含不同内容。如果提问是“此文作者是谁？”，可以直观地看出与问题关联度最高的文本块，通过比较 embeddings 向量也能得到结论。最后发送给 GPT API 的问题会类似于“此文作者是谁？从以下信息中获取答案：本文作者：越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 此外，还有案例展示了如何在 AI 时代把碎片化信息内化为自己的知识/智慧。比如在读书时看到有触动的文本，将其整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。基于笔记中提到的 AI 对人的赋能模式，展开深度实践，生成自己的观点和决策，并打造成体系化的内容产品，实现价值。通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，从一个书摘变成一个体系化内容或课程，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。

给 AI 投喂小说可以参考以下步骤： 1. 首先使用 code interpreter，将小说原文喂给它并写入到 dataframe 里，全部喂完后保存成 excel 文件备用。 2. 让 GPT 读取该文件并给出反馈。AI 会从情节合理与连贯性角度给出意见。 3. 进行细节修改，反复尝试后可能会发现某些结构化 prompt 效果更好，修改的成品有部分可直接采纳。每改一段，AI 会把修改后的内容写入内存并读取新的一段。 4. 一轮修改完成后，可让 AI 再修订一轮。若重复次数过多，可先合并段落。这一轮修改可能更强调字词和标点。 5. 还可以把相关写作课程的内容贴给 AI 让其总结，并依照总结的方法修订小说。 需要注意的是，在修改过程中，对于 GPT 改得不好的地方进行简单纠正。同时，由于 GPT 不稳定，为避免白忙活，应随时保存备份。

以下是 AI 提高办公效率的一些方式： 1. 在日常活动中，如交通监测系统能使通勤更顺畅，银行账户欺诈检测等方面，AI 能自动处理部分工作，提高效率。 2. 在游戏行业，从前期制作到后期迭代，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，提供更好的游戏体验。例如网易的《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发、NPC 与玩家的交互，还内嵌了“AI 作词机”。 3. 在人力资源管理领域，AI 应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节，显著提高工作效率。 4. 在全行业中，基础办公如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人等，从单个任务到角色再到角色间协同，都能显著提高工作效率。 5. 在信息检索和处理方面，如 You.com 等多种领先的 AI 产品，能帮助我们更高效地获取信息，提升工作效率和决策质量。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。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，助于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。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、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：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂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，简化编写过程。 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。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。

对于互联网公司的 IT 人员，利用 AI 优化或升级工作可以从以下几个方面入手： 1. 明确自身工作目标和想法：AI 是工具，能将能力放大，帮助更好更快地实现想法。重要的是思考自己真正想为这个世界做些什么，并着手尝试通过 AI 来实现。 2. 借鉴他人的 AI 工作流： 起床时，让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两个 AIbot 互相改。 优化 bot，如内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot 等，并将相关知识库和 Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护。 准备备选的生产力 AI 工具库。 未来可将整个公司业务搬入飞书，外接 MJ、ChatBot 分身等。 3. 关注 AI 发展趋势：目前 AI 在一些具体任务上已超过多数人类，但在涉及推理和自主学习任务方面还有差距，通用人工智能的定义存在争议，其发展带来了技术、伦理、安全和哲学等方面的思考。 需要注意的是，AI 终究会发展到每个人触手可及的程度，对于大部分人来说，并不需要特别关注 AI 技术本身，而应专注于自身的工作需求和目标。

用 AI 做数据分析的好办法包括以下几个方面： 1. 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，并通过提示词明确需要分析的维度和结果输出格式。观察生成结果，迭代优化提示词，最终导出满意结果。 2. 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 3. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 4. 给 AI 提供参考和学习内容，包括高质量的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 5. 在 Prompt 中使用专业领域术语引导，如法律术语，使 AI 更精准地提供信息。 6. 对于分析结果，要进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保信息准确。 在实际操作中，例如在 SQL 分析中，用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SELECT 类型的 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回前端页面渲染图表和结论。个性化分析中，用户上传文件并描述辅助，前端解析后传给 GPT 处理，后续步骤与前者一致。

以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具： 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，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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中，在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站，可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”，是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 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，有助于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。 此外，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 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，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具： 1. Claude + Gamma.app： Claude 能够快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，还能回答关于论文的各种问题，如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等，并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，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。 3. 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，可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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，提供模板库和协作功能，简化论文编写。 6. 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。 7. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。

以下是一些与学术论文搜索相关的信息： 开搜 AI 搜索可帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 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。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助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。 百度学术智能助手：百度推出的学术研究辅助工具，结合自然语言处理和大数据分析技术，可快速找到相关学术资料，提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。 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，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，包括研究报告、调研报告、资讯报告等。 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的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： 以下是一些常见的搜索网站： NewBing：https://www.bing.com/ Perplexity AI：https://perplexity.ai You：https://you.com Phind：https://phind.com/?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia Pimeye：http://pimeyes.com/ GPTGO：https://gptgo.ai/?hl=zh iAsk Ai：https://iask.ai/ Andi：https://andisearch.com Consensus：https://consensus.app Algolia：https://algolia.com NeevaAI：https://neeva.com Looria：https://looria.com Everypixel：https://everypixel.com Komo Search：https://komo.ai/ Rosebud：https://rosebud.ai Steno：https://steno.ai Searcholic AI Powered Search Engine：https://searcholic.com/gsc.tab=0 Movie Deep Search by AI Keytalk：https://www.mycelebs.com/deepsearch?ref=producthunt zipzap：https://www.zipzap.ai/ Nyx：https://nyx.gallery

以下是关于学术论文润色的相关信息： 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，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，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于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，可帮助用户在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，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 文章润色的流程提示词：为了有效地完成文章润色任务，首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。设计一个包含四个关键字段的数据库： 润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。 风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。 适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。 风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。 在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握所描述的润色风格。 参考文献： Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradientbased discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv eprints,pp.arXiv–2302,2023. Lilian Weng.Llmpowered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/. Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient fewshot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022. Weijia Xu,Andrzej BanburskiFahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chainofthought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023. Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023. Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and ChienSheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023. Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Testtime prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022. Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are humanlevel prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.

在学术论文的中文到英文翻译方面，选择一个好的AI翻译工具非常关键，因为学术论文通常包含专业术语和复杂的句子结构，需要翻译工具具备高准确度和语言理解能力。根据搜索结果，以下是一些推荐的AI翻译工具： 1. 彩云小译：在某些测试中，彩云小译在中译英方面表现良好，特别是当涉及到官方词汇和诗词翻译时。 2. 百度翻译：百度翻译在中译英方面表现不错，特别是录入了一些官方给出的翻译，适合翻译官方文件或学术论文。 3. 搜狗翻译：搜狗翻译在中译英方面也表现良好，特别是与张璐给出的翻译相比较时，搜狗翻译得出的结果一致性较高。 4. DeepL：DeepL是一款备受好评的在线AI翻译工具，以其准确的翻译质量和高效的语言识别能力著称，适合进行学术论文翻译。 5. 腾讯翻译君：腾讯翻译君支持多种语言的翻译，并且具有精准语言识别，适用于学术论文翻译。 6. DocHero AI：这是一个专业免费的AI润色翻译工具，可以帮助用户快速准确地翻译学术论文。 7. ReadPaper：虽然主要是一个AI科研平台，但它也提供了翻译功能，可能适合于学术论文的翻译需求。 8. Scholaread：提供了中译英、自动按期等翻译功能，适合学术文献的翻译。 在选择翻译工具时，建议考虑以下几点： 翻译的准确性和语言的自然度。 对专业术语的处理能力。 用户评价和专业领域的适配性。 是否提供人工校对或编辑功能，以确保翻译质量。 此外，由于翻译工具可能无法完美翻译所有内容，特别是在专业术语和复杂句子结构方面，因此在翻译完成后，最好由专业人士进行校对和润色。

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。

如果您想用 DeepSeek 写一篇论文，以下是一些建议： 1. 投稿要求： 原创、严谨、有深度。 配图说明更佳。 观点明确，结构清晰。 建议字数 1500 5000 字。 2. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，添加维度约束；对于主观表述，量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验。 3. 效能监测指标： 首次响应准确率：目标>75%。 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3。 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套。 另外，在使用 DeepSeek 时，虽然其推理能力较强，但有些表达不一定完全与模型吻合，建议多加清晰指令。同时，注意处理可能出现的异常情况，如信息幻觉、格式偏离、深度不足等。 需要注意的是，提交后 2 3 个工作日会有反馈，必要时可能会沟通修改建议。优质内容将有机会收录知识库。

以下是让 AI 生成一篇文献综述的步骤和建议： 1. 确定研究主题：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、相关研究概述、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。 例如，在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型（LLM）的飞速进步，为信息检索领域带来了新的机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT，引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，使其被视为对传统搜索引擎的一种颠覆性竞争。ChatGPT 的成功直接引发了搜索引擎巨头的紧迫感：谷歌在 2023 年 3 月迅速推出了 Bard，并在当年内逐步向 180 多个国家开放服务。Bard 同样基于谷歌的 LaMDA 模型且具备联网检索能力。百度也推出了文心一言等生成式 AI 搜索功能，以求在本土市场保持搜索引擎的领先地位。微软则将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，也存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题。值得注意的是，生成式 AI 在早期应用中也暴露出一些局限。例如，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。

以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：

如果您想让 AI 帮您写一篇楼盘推广软文，以下是一些输入指令的建议： 1. 明确指令：使用清晰、直接的语言告诉 AI 您的需求，例如“为我写一篇楼盘推广软文”。 2. 提供背景信息：包括楼盘的位置、特色、目标受众等，比如“这是位于市中心的高端楼盘，目标受众是追求高品质生活的成功人士”。 3. 描述输入数据：如果有相关的楼盘资料、图片、周边环境介绍等，可以提供给 AI，例如“楼盘拥有独特的园林设计，周边配套有大型商场和优质学校”。 4. 给出输出引导：明确软文的格式、语气、长度等要求，比如“以生动活泼的语言，写成一篇 800 字左右的软文，采用故事性的叙述方式”。 同时，您还需要注意以下几点： 1. 指令要简洁明了，避免歧义。 2. 尽量提供详细和准确的信息，以便 AI 更好地理解您的需求。 3. 可以参考一些结构化的提示词设计方法，如 ICIO 框架，即 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）和 Output Indicator（输出引导）。

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。

以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些能够生成音乐的 AI 工具： 1. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，它通过先进的深度学习技术，能够将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 3. Lemonaide Music：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。网址：https://www.lemonaide.ai/ 4. tuney.io：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。网址：https://csteinmetz1.github.io/aiaudiostartups/tuney.io 5. KORUS AI：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。网址：https://play.korus.co/ 6. TRINITI：通过音乐赋予您新的创作和表达方式。网址：https://triniti.plus/ 7. voice swap：使用 AI 改变您的歌唱声音。网址：https://www.voiceswap.ai/ 8. mix audio：为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。网址：https://mix.audio/ 9. Audiogen：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。网址：https://www.audiogen.co/ 10. Wavtool：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。网址：https://wavtool.com/ 11. Wavacity：Audacity®音频编辑器的网页版。网址：https://wavacity.com/ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您制定的从零基础开始学习 AI 的计划： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 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。 三、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。同时，建议您掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、设计自己的学习路径 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法。 七、参考他人学习经验 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解作者从零基础到逐渐掌握 AI 的过程和方法。但需要注意，其中的学习内容可能因 AI 发展而有所变化，您可以在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是一些给 AI 提问以获得更准确内容的方法： 1. 设定角色：给 AI 赋予一个明确的角色，例如“你是一个专注于民商事法律领域的律师”，让其以特定角色来理解和回答问题。 2. 举例子：通过给出实际的例子，能使 AI 更准确地了解您的要求。 3. 连续提问：对于复杂的问题，可以就一个问题连续提问，根据 AI 的回复不断细化要求。 4. 直接问 AI 如何提问：当不知道如何提问时，可以先向 AI 请教如何提问，然后用它产生的问题再问它。 5. 讲清楚背景和目的：在提问时，除了明确的问题描述，还要梳理清楚背景信息和提问目的，帮助 AI 更好地理解问题上下文。 6. 学会提问：使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，同时了解 AI 的工作原理和限制，设计合适的问题。 7. 拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，让 AI 更精确地执行。 8. 对于编程相关问题： 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例。 说清楚输入变量与输出变量的类型。 说明与工作流中匹配或想要的变量名称。 列出输入变量的具体书写形式。 讲清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量说清运行逻辑，描述中用变量名称指代相关变量。并可参考以下提问范式：。关键步骤请附上注释。

以下是高效搜集社交媒体爆款、建立对标账号库和选题库的方法及可使用的 AI 工具： 1. 对于找对标账号的爆款文章： 在电脑微信上打开对标账号的微信公众号相关界面。手机支持长截图也可，但不推荐，因手机易被干扰。 刷文章时不仅看当前文章，还应点开作者后台查看其他文章，关注“低粉爆款”（即平常阅读量几百，突然有几万阅读量的异常值文章），大号的阅读量参考价值较低。 遇到不错的对标账号，想获取所有阅读量数据和标题时，可使用长截图结合中文识别能力强的大模型，如 kimichat，飞书客户端自带的长截图功能好用，其截图快捷键在设置中可查看和修改（Windows 为 Ctrl+Shift+A，Mac 为 Alt+Shift+A）。 2. 搭建选题库和标题库： 使用飞书文档创建一个文档，并打开选题库模板（https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/J7KvwzJZLi7mX0k5B5EcQ0ahnIc?from=from_copylink），根据自身需要制作表格。 3. 可使用的 AI 工具：腾讯元宝，这是一个基于腾讯混元大模型的 AI 助手 App，提供包括 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等多种功能，能在公众号等平台搜索和总结相关内容，使用提示词句式“去公众号搜索关于「xxx」的文章”。

要让 DeepSeek 生成自己想要的图片提示词，您可以参考以下要点： 1. 明确角色：您是一个专注于为中国儿童创作简单易懂绘画描述的专家。 2. 遵循生成规则： 当输入主体和图片风格后，生成符合逻辑且简单易懂的描述词汇，不增加除主体和画面描述外的其他元素。 若关键词未明显说明是外国，则提到中国。 若关键词未明确是古代，则默认是现代场景和人物。 描述镜头，如近景、远景、特写、中景等。 涉及多个元素时，描述角色方位以营造空间感。 主体为单个人物时，体现人物全身特写。 描述人物的维度包括人物主体、服饰穿搭、发型发色、五官特点、皮肤特点、面部表情、肢体动作、年龄、镜头等。 描述场景的维度包括室内户外、大场景、白天黑夜、特定时段、环境光照、天空、光源方向等。 强调画面主体，其他不体现。若主体是物体则画面主体是物体，是人则主体是人，是风景则主体是风景描述。 3. 利用反推功能：对于图生图，除文本提词框外，还可通过图片框输入。有两种反推提示词的按钮，CLIP 可反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组，但可能存在瑕疵，需要手动补充提示词信息。 4. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 此外，还可参考一些成功的案例和设计思路，如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能，优化输出质量等。