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通过deepseek生成论文的指令

Answer

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。

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References

集合·DeepSeek 提示词方法论

虽然R1推理能力比较强，有些你想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议可以多加清晰指令[heading3]1.模糊指令优化[content]|问题类型|修正方案|示例对比||-|-|-||宽泛需求|添加维度约束|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"||主观表述|量化标准|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"|[heading3]2.迭代优化法[content]1.首轮生成：获取基础内容2.特征强化：请加强第三段的技术细节描述3.风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分4.最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误[heading2]五、行业应用案例[heading3]1.技术开发场景[heading3]2.商业分析场景[heading2]六、异常处理方案[content]信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行...深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证[heading2]七、效能监测指标[content]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<33.复杂任务分解：支持5级子任务嵌套

集合·DeepSeek 提示词方法论

|指令结构|效果示例||-|-||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"|[heading3]2.领域穿透技术[content]行业黑话破解→"解释Web3领域的'胖协议瘦应用'理论"[heading3]商业决策支持[heading2]三、场景化实战策略[heading3]创意内容生成[heading3]技术方案论证[heading2]四、效能增强技巧[heading3]对话记忆管理[content]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"[heading3]输出质量控制[content]|问题类型|修正指令||-|-||过度抽象|"请具体说明第三步操作中的温度控制参数"||信息过载|"用电梯演讲格式重新组织结论"||风格偏移|"回归商务报告语气，删除比喻修辞"|[heading2]五、特殊场景解决方案[content]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""确保新章节与前文的三处细节呼应"1.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"

🐋全新AI整活计划：DeepSeek小说家 2025年2月9日

[heading2]总结关于AI工具的探讨与展望DeepSeek的优势与不足：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。AI工具的配合使用：写理性文章时，可先与DeepSeek讨论思路，再用Cloud 3.5批量生成。AI的未来发展：认为今年是AI大年，各模型厂压力大，开源使技术路径公开，大厂都在努力赶超，未来AI可能能追本溯源解决最原始需求，带来人类的黄金时代。应对AI发展的策略：Sam Altman提出投资提升自身内在状态等以对冲AGI和ASI未来的风险，科幻小说家可能是未来史学家。关于利用AI创作小说及相关探索模仿小说家写作：让Deepseek模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征，如鲁迅的文风特点等。控制创作字数：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。分享创作成果：邀请大家在腾讯频道发布用AI写的小说并鉴赏，比较谁写的更有意思。过往创作经验：回顾了之前用AI创作的相关经历，如用分制法完成复杂任务、开源提示词等，并探讨将以往优秀创作在R1模型中重新尝试。

Others are asking
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
deepseek 提示词怎么写
以下是关于 DeepSeek 提示词的一些写法和示例： 生成相机运动轨迹的提示词：可以将以往关于场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境等的提示词，以“相机运动轨迹”的方式来描写，例如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。 生成单词的提示词：输入单词主题、图片风格、单词数量等，如“非洲动物、真实风格、2”。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题和数量，可输出指定数量的单词，并以数组方式呈现，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 在小说创作方面，写提示词时要给 AI 足够的背景信息，例如运用问题空间理论等。结构化提示词有帮助，同时要注意有用的是思考和表达，而非单纯的提示词技巧。
2025-03-11
DeepSeek是什么
DeepSeek 是一款爆火的产品，具有以下特点： 1. 价格亲民但实力超群，是智慧开源的领航者，在实时联网深度推理方面表现出色，被称为双冠王，用技术普惠重新定义了 AI 边界。 2. 具有便宜、开源、能联网的优势，在 Appstore 排行第一，甚至导致算力股大跌。 3. 使用地址为：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 4. 模型下载地址为：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile 5. API 文档地址未提及。 6. 提示词使用方法比较长，单独列了一篇 7. 魔改版本有：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 此外，DeepSeek 与 Deep Research 有所区别，Deep Research 是基于 GPT4o 和 o3 的产品，具备 UI 交互、搜索等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。
2025-03-11
DeepSeek是什么
DeepSeek 是一款爆火的产品，具有以下特点： 1. 价格亲民但实力超群，是智慧开源的领航者，在实时联网深度推理方面表现出色，被称为双冠王，用技术普惠重新定义了 AI 边界。 2. 具有便宜、开源、能联网的优势，在 Appstore 排行第一，甚至导致算力股大跌。 3. 使用地址为：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 4. 模型下载地址为：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile 5. API 文档地址未提及。 6. 提示词使用方法比较长，单独列了一篇 7. 魔改版本有：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 此外，DeepSeek 与 Deep Research 有所区别，Deep Research 是基于 GPT4o 和 o3 的产品，具备 UI 交互、搜索等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。
2025-03-11
deepseek提示词
以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 1. 生成小红书爆款单词视频： 开始时输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型生成单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且以特定数组形式呈现。 2. Deepseek 时代提示词的关键诉求： 观察发现完整的提示词可能不如片段有效，甚至可能干扰模型思考流程，过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染。 新一代 LLM 的正确打开方式是“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号，让模型自主发挥。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词： 以往的提示词是场景、构图、尺寸等的组合，现在要求以“相机运动轨迹”的方式描写。 例如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”，海螺 AI 能对空间理解和遵循语义，生成相关内容。
2025-03-11
你如何评价manus和deepseek的事件性？从里程碑的角度来思考！
从里程碑的角度来看，DeepSeek 在处理这个事件时展现出了强大的语言生成和情境构建能力。它能够根据复杂且细致的需求，在思考 8 秒后生成一段富有历史感、情感深度和符合人物性格处境的独白。这段独白不仅考虑到了时间设定、文学修辞的运用，还兼顾了历史事实和人物的心理活动，展现出了较高的智能水平和创作能力。然而，对于 Manus 在这一事件中的作用或表现，由于提供的内容中未提及，无法进行评价。
2025-03-10
deepseek论文指令
以下是关于 DeepSeek 提示词的详细内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围。 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求。 占位符标记：用{{}}标注需填充内容。 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项。 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌。 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 3. 多模态输出 四、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。 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、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。 七、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。 八、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构：作家风格移植、文体杂交、学术口语化。 效果示例。 2. 领域穿透技术 行业黑话破解：“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 商业决策支持。 九、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 十、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。 十一、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”“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”。
2025-03-09
论文润色与降重指令
以下是关于论文润色与降重的相关指令： 一、学术场景数据处理 1. 论文内容总结 提示词：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。 总结示例：提供了论文内容总结结果的示例。 2. 论文内容翻译 提示词：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 翻译示例：展示了翻译结果的示例。 3. 论文内容扩写润色 可以将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将复杂学术知识普及化。 针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。 润色示例（小红书科普）：展示了通过精心设计的润色提示词生成的润色结果。 二、50 个 ChatGPT 指令 1. 内容润色 提示词：“校对以下文本的拼写和语法。使句子清晰准确：” 三、蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子 1. 文章润色 完成逐级扩写之后，便可开始对文章进行润色。润色是再加工的过程，重要性不言而喻。在润色时，应选择多种不同风格进行加工，而非凭一时灵感随意选择，否则往往难以达到理想效果。
2025-03-08
哪个平台可以教我如何给deepseek发指令？
以下是关于如何给 DeepSeek 发指令的相关信息： 访问网址：www.deepseek.com，点击“开始对话”。 操作步骤： 第一步：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 第二步：将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 第三步：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 此外，还为您提供了一些关于 DeepSeek 的其他知识： 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对作者来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为作者提供了很多思考方向；Thinking Claude 这个项目是作者现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源。 同时，为您介绍一些其他相关内容： 集合·DeepSeek 提示词方法论： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（采用意图识别+内容生成双通道、自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围、反馈敏感度）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令，如四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。
2025-03-07
deepseek指令
DeepSeek 提示词方法论包含以下内容： 1. 性能监测体系： 需求理解准确率：复杂需求首轮响应匹配度。 知识迁移能力：跨领域案例应用的合理性。 思维深度指数：解决方案的因果链条长度。 新一代交互范式建议： 采用“人机共谋”模式：先陈述思路梗概，再让 AI 补充完善“我想从这三个方向切入，你觉得哪个最有潜力？为什么？” 启动“思维可视化”指令：“用思维导图形式展示当前推理过程” 实施“苏格拉底式对话”：“连续追问五个‘为什么’来挖掘根本原因” 2. R1 带来的提示词使用新步骤： 首先明确场景和任务。 其次选择模型类型。 之后再写提示词。 3. 核心原理认知： AI 特性定位：多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入；动态上下文，对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右）；任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，反馈敏感度对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 4. 基础指令框架： 四要素模板。 格式控制语法：强制结构，使用```包裹格式要求；占位符标记，用{{}}标注需填充内容；优先级符号，>表示关键要求，!表示禁止项。 5. 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令，文献引用模式。 多模态输出。 6. 高级调试策略： 模糊指令优化：宽泛需求添加维度约束，主观表述量化标准。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，特征强化，风格调整，最终校验。 7. 行业应用案例：技术开发场景、商业分析场景。 8. 异常处理方案：信息幻觉，格式偏离，深度不足。 9. 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。
2025-03-07
AI指令
以下是关于 AI 指令的相关内容： Midjourney 生成 UI 界面的指令： 若想指定生成某个页面（如首页、登录页等），可添加页面指令描述，如“landing page”“Profile Page”。对于社交平台，关键词“landing page”可生成登录页设计；对于信息类，关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页，包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 对于生成某种 APP 没有固定的 Prompt（指令），可先使用指令模板“ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble”，将“类型”替换为想设计的产品的英文关键词描述，如出行类的“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”，餐饮类的“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”，运动类的“卡路里、步数、距离、某种运动”等。 Cursor 的自定义指令： 可以通过修改 Cursor Settings 下的 Rules for AI 部分来向 Cursor 添加自定义指令，此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的指令，可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中，该文件中的指令同样适用于 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能。
2025-03-07
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
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
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息： ChatGPT 是以“词”为单位进行文本生成的，具有随机性。有一个特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成，“温度”为 0.8 效果较好。为方便演示，通常使用较小的 GPT2 系统，后续会深入研究其神经网络的工作原理。 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供多方面辅助。常用的 AI 工具和平台包括： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 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。 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。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具。 增强版 Bot 是基于 AI 驱动的智能创作平台，可实现一站式内容生成，包括图片、PPT、PDF 等。例如，输入诉求可生成相应图片、PPT 和 PDF 文件，还能一键创作系统架构论文。
2025-03-10
如何向Ai提问可以生成自己想要的短视频文案
以下是关于如何向 AI 提问以生成自己想要的短视频文案的方法： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案： 表明身份，描述需求，提出回答要求，例如以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案： 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（要科学），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的 Create Video ，等待生成。 4. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可选择工作流绑定卡片数据。 选择发布渠道，重点讲飞书多维表格，填写上架信息，确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置使用字段捷径功能，选择“自动更新”，输入相关字段后自动调用工作流生成视频。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 5. Prompt 通用方法： 扩写与改写法：自己给出开头，让 AI 撰写下半部并包含必要内容，将生成的内容以不同写作技巧和风格转换，多滚动几次写出多样版本。例如以「失眠的原因」撰写内容，包含「睡前滑手机」、「咖啡太晚喝」、「心中有焦虑感」等，并以不同写作技巧改写。 反问法：让 AI 问您问题，例如让其为您撰写短视频脚本时，通过反问引导您提供所需资料或完成创作。
2025-03-11
根据文本提示生成图像
以下是关于根据文本提示生成图像的相关内容： Comfyui Playground2.5： 模型地址：https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px ，https://huggingface.co/playgroundai/playgroundv2.51024pxaesthetic/tree/main 。 该模型根据文本提示生成图像，是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL），风格化较强，CGF 的权重不要给太高。 默认使用 EDMDPMSolverMultistepScheduler 调度程序，以获得更清晰的细节，guidance_scale=3.0 是一个很好的默认值；EDMEulerScheduler 调度程序，guidance_scale=5.0 是一个很好的默认值。 需要 EDM 采样算法，这是一种在扩散模型中使用的高效采样方法，通过优化采样过程，减少生成图像所需的步骤，加快图像生成速度。 Midjourney： 文本描述是 Midjourney 中最重要的出图逻辑，在输入框中输入「/image+文本描述」来生成图像。 操作方法：若要生成 B 端界面，先清楚 B 端产品的关键词，如输入「SaaS dashboard」可得深色 B 端界面效果，加入“白色背景”描述可生成简约浅色的 B 端界面，还可尝试其他颜色。Midjourney 会默认给出 4 张图像，图像下有两行按钮，第一行的 U 是放大图像提升细节，第二行的 V 是在基础上发生变化。 使用分析：文本描述操作便捷，但对于新手可能存在无法准确描述所需关键词提示或生成图像与预想效果不一致的问题，可能调整关键词的前后顺序或增删字都会对结果产生很大影响，导致产生很多废稿。 OpenAI： 图像生成端点允许您在给定文本提示的情况下创建原始图像，生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素，较小的尺寸生成速度更快。可使用 n 参数一次请求 110 张图像，描述越详细越可能获得想要的结果，可探索 DALL·E 预览应用程序中的示例获取更多提示灵感。 图像编辑端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像，遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，且尺寸相同。
2025-03-11
哪些AI应用可以直接生成思维导图
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 应用： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，ChatMind 也是一款利用 AI 自动生成思维导图的在线工具，输入问题、文章、数据即可，还能对问题获取答案，可导出图片与 Markdown 文档两种格式。
2025-03-11
推荐一下可以直接生成思维导图的AI
以下是一些可以直接生成思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。 此外，在一些工作和生活场景中，如读书会活动，也可以通过特定的方法利用 AI 生成思维导图。例如，使用 kimichat 让 AI 拆解书籍内容并按照 markdown 产出，然后复制到在线思维导图 Markmap 中生成并微调。在 Coze 中，也有一键生成思维导图的插件和相关功能。
2025-03-11
用户画像分析与销售话术生成器
以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容： 销售话术总结优缺点方面： 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况，一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等，并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术；二是先收集已有的销售话术，通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点，再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面： AI 营销赛道中，AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”，如汽车+热点营销、用户画像预测等；提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等；提升“销售能力”，如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面： 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。
2025-03-11
总结文章内容，生成内容总结，最后输出图片、海报类的内容总结，用什么工具如何实现？
以下是对上述文章内容的总结： 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流： 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流：包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势，有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流：包括使用大模型节点批量总结文章内容，选择模型和配置参数，使用代码节点汇总格式化最终输出内容，通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀】的一站式营销内容解决方案工作流：包括卖点提炼模块，通过提问引导用户发掘卖点，或由大模型帮助生成；卖点修改模块，对大模型总结的卖点进行精细化调整；内容展示模块，将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式，在 Yeadon 的工作流中，通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容，在【买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀】的工作流中，利用图像流制作美观的图片模板，并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11