在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台:
此外,橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集专业知识检索和问答、超长图文理解和生成、深度编辑和整理、跨模态自由创作等功能于一身,能满足科研、学术等领域的查阅、创作、编辑等全链路需求,包括长文写作、资料搜索、全文校正、格式整理、文档总结、查重、生成参考文献、翻译等。
从认知科学角度看,长文本处理是人类高级智力的体现,处理长文本信息需要在大脑中维护宏大上下文并进行复杂认知活动。对语言模型而言,长文本建模能力意味着更强的抽象和归纳能力。RAG 通过检索相关片段辅助生成,一定程度上弥补语言模型在长文本建模上的不足,提供即时获取背景知识的机制,但不能取代模型本身的语言理解和推理能力。例如微软的 Task Weaver 框架用于代码生成,将复杂任务拆分并用代码交互,若长文本技术发展提升,Agent 上限可能提高。使用这些 AI 工具时,应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。
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。
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编者按:长文本是一种智力能力:从认知科学的角度看,人类处理长文本信息的能力是高级智力的体现。阅读理解一本小说,写作一篇论文,都需要在大脑中维护一个宏大的上下文,同时进行逻辑推理、情节关联等复杂的认知活动。这种能力区别于对简单句子或短语的机械处理。对语言模型而言,长文本建模能力意味着更强的抽象和归纳能力。RAG更像是能力的边界:RAG通过检索相关片段来辅助生成,在一定程度上弥补了语言模型在长文本建模上的不足。它提供了一种即时获取背景知识的机制,减轻了模型的记忆负担,但它并不能取代模型本身的语言理解和推理能力。针对代码生成,研究人员分享了一个最新技术:Task Weaver。Task Weaver是微软的框架,用GPT的一个常规模型来完成。本质是把一个复杂任务拆成很多小部分,然后再把每个小部分再去做code intervention,中间用代码的形式来交互。在每一个小部分里面,开始套各种套模板。这种用在长文本的话,可以解决掉内容丢失的问题。但是这个模型上下文不长,超过8K就结束了。特别是它里面有个Tools叫RAG,它占用上下文很大,每次调用Tools,就会把RAG里面的东西全部抛进来,RAG会作为一个Tools的Observation返回给Agent。之后,把整个Agent的结果成为下一个RAG的内容,在下一次Agent的时候再套,再把这个记录套回去。如果长文本技术的发展提升,Agent上限可能会提高。