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如何让ai帮我写论文

Answer

利用 AI 写论文可以参考以下步骤:

  1. 确定论文主题: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 写作助手生成论文的大纲,包括引言、文献综述、方法论、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. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。
  7. 数据分析:如果论文涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。
  8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写论文的各个部分,并进行语法和风格的检查。
  9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。
  10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查论文的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。
  11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保论文的原创性,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 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。

另外,在让孩子使用 AI 辅助写作时,可以将任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文需要由 AI 来写,孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章。对话记录里孩子能否说清楚 AI 写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给 AI 做示范),才是评价的关注点。

还有成功利用 AI 写小说的经验,比如先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。然后让 AI 以表格的形式输出细节描述,这样做有打破 AI 叙事习惯、便于局部调整、确保内容是具体细节等好处。之后把生成的表格依次复制粘贴,让 AI 照着写文章。但在局部修改时可能会遇到问题,比如 AI 记性不好导致修改不符合预期。

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

References

问:如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议:1.确定课题主题:明确你的研究兴趣和目标,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写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、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.构建方法论:根据研究需求,利用AI建议的方法和技术来设计研究方法。7.数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用AI数据分析工具来处理和解释数据。8.撰写和编辑:利用AI写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。9.生成参考文献:使用AI文献管理工具来生成正确的参考文献格式。10.审阅和修改:利用AI审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。11.提交前的检查:最后,使用AI抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。请记住,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进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

担忧 AI 削弱孩子思考力?正确的用法能助力拓展思维边界

我在[AI搜索:好奇心的礼物还是毒药?](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjM5MDI0Ng==&mid=2648506808&idx=1&sn=1504704a2d47db2e98a3cb37f19cf145&chksm=87afdc31b0d85527acb65cb17a9f7497c8d02dd06d955b94ac5a8ce2fe7b2c4e327afe575a0d&scene=21#wechat_redirect)一文中写过:如果提封闭性问题,孩子用AI搜索迅速得到答案结束任务,那AI看起来确实是好奇心的毒药;但如果改成开放性问题,或者让AI帮助提更多拓展思考的问题,那好奇心反而会被更大的激发。AI辅助写作文也是同理。担心孩子用AI代写作文偷懒?只要把任务改成让孩子提交一份他和AI共同完成作文的聊天记录就可以了。作文需要由AI来写,孩子要对AI的作文进行点评批改、让AI迭代出更好地文章。对话记录里孩子能否说清楚AI写的作文哪里好哪里不好、要怎么改(孩子可能还得给AI做示范),才是评价的关注点。

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

接下来,要让AI一段一段进行细节描写了。为了确保文章前后一致,我先让AI帮助先写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。下面我用了一个重要技巧:让AI以表格的形式输出细节描述。这样做的有三个好处:一是打破AI原本的叙事习惯。如果直接让AI输出整段文字,它作为一个根据概率算下一个字的模型,特别容易出陈词滥调,改成表格后就好了很多。二是按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。三是确保内容都是具体的细节。之前整段输出时文字太长,让缩减则减到丢光细节只有笼统介绍。[heading1]四、串联成文[content]把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI就照着写文章了。偶尔会需要我帮个忙给点建议。[heading1]五、失败的局部修改[content]小说大赛有个要求:最后的作品必须是AI直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过2000字。我的小说2300+字,只好让GPT-4做修改,一开始它列的有模有样的,可惜很快就暴露出记性不好的缺点。我还没来得及高兴呢,就发现它失忆得很彻底😂眼看截止时间快到了,只能求助Claude,把文章和GPT生成的修改意见一股脑儿都贴给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude把关键情节给改没了,没有了马克偷偷看艾拉,也没有无名猫受伤的原因。

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我想从头学习AI
以下是为新手从头学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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,找到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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 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。 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自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-15
目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件: 1. AI Review:这是一项功能,可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利,您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面,比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核,如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面: 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney:今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素,还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段,这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
AI应用开发社区或者微信群
以下是一些与 AI 应用开发相关的社区和微信群信息: 云栖大会 9 月 19 日招募 AI 创作者,包括 AI 艺术创作者、AI 应用开发者(特别是工作流、企业解决方案开发者)、开源社区的活跃成员、有 AI 技术背景的初创企业和工作室。招募渠道包括在线招募(在开源社区平台如 GitHub、Gitee 的项目展示页面发布招募信息,在 AI 技术论坛和设计论坛如 CSDN、简书、知乎等发布招募帖,在微信、QQ 社群内的 AI 开发者群发布信息)和线下招募(在相关行业会议和活动中设置摊位,与高校 AI 实验室或研究机构合作)。招募方式包括报名表单、筛选流程(初步筛选和二次筛选)、确认参展并提供详细参展指导手册。 通往 AGI 之路有飞书和微信交流群。说明:请填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动;加入群后欢迎积极分享,飞书群内置 AI 智能机器人可回复任何与 AI 相关的问题。同时欢迎投稿,包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。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,提交后 2 3 工作日反馈,必要时沟通修改建议,优质内容将收录知识库。 加入 AI 编程社开发者社群,可获得更多 AI 编程相关资讯。若二维码过期,公众号后台回复“社群”即可进群。
2025-03-15
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
如何学习ai绘画
以下是关于如何学习 AI 绘画的一些指导: 首先,了解 AI 绘画的工作原理很重要。就像学习画画要临摹大师的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。以 Stable Diffusion 为例,其大模型就相当于您花四十年学习的绘画风格,您需要选对合适的大模型才能画出符合心意的作品。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。 其次,您可以借助一些专业的工具和导师。比如《AI 绘画助手》,它是一位专业且贴心的学习导师,能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚,介绍流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等的使用步骤和独特之处,传授风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用以及获取高分辨率精美图像的方法,还能通过丰富的实战案例引领您从零基础起步创作作品,并为您答疑解惑和规划学习路径。 另外,像二师兄这样的学习者的经验也值得借鉴。他从下载安装包和教学视频开始,啃完 SD 的教程并进行炼丹实践,还与小伙伴探讨 AI 变现途径,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 并打磨文生图提示词。 总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对工具、不断实践和交流学习。
2025-03-15
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流,您可以参考以下内容: 1. 大模型节点: 您可以根据自己的风格选择不同的大模型,推荐使用: AWPainting,链接:https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything,链接:https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40,链接:https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点: 可以使用工作流内的关键词,也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点: 可根据自己风格搭配进行选择,如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点: 选用 qrcode_monster V2 版本,相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法,没有魔法的同学文末领取模型。下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点: 所有生图的老演员了,Step 要选择高步数,35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍: 1. Checkpoint 基础模型(大模型/底模型)节点: 属于预调模型,决定了 AI 图片的主要风格。输出连接:Model 连接 KSampler 采样器的 Model;Clip 连接终止层数的 Clip;Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数(clip skip)节点: ComfyUI 的是负数的,webUI 的是正数。输出入点:Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点:Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点: 输出入点:Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点:正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器: 输出入点:Model 连接 Checkpoint 基础模型;Positive 连接正向提示词;negative 连接负面提示词;latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点:Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像: 设置出图尺寸,例如 10241024。输出入点:Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外,还有一些根据插件整理的工作流,您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后,点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点(如果没看到,就按一下 home 键),包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸,采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数,而且全都是中文面板。打开模型节点,可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数,点击“运行节点树”,直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI,点击确定即可。等待一会,就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台,看到出图时间。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文,利用ai工具来帮我更好完善,需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中,以下是一些常用的 AI 指令和相关工具: 1. 内容生成和辅助写作: 指令示例:“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。” 工具: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。 2. 文献管理和搜索: 工具: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。 3. 研究和数据分析: 工具: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: 工具: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: 工具: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。 需要注意的是,使用这些 AI 工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
写长论文的ai
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: 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:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理格式和数学公式。 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。 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。
2025-03-15
希望找到一个可以帮助我写论文的模型
以下是一些关于利用模型写论文的信息: 可以向 LLM 寻求写作建议,甚至直接要求它帮您写论文。例如提供关于个人背景的信息,让其生成大学申请论文。但需要注意,这种方式可能存在道德问题。 可以直接给模型相关论文,让其完成任务,如写出论文中的例子。模型能够理解复杂的信息,不需要过度简化。 例如用 ChatGPT 撰写“宇宙类比大规模语言模型”的论文时,可以给出相关提示词,从宏观天文学、微观量子力学、哲学等角度展开讨论,并明确探讨方向。
2025-03-14
论文降低ai查重
在论文写作中,降低 AI 查重可以借助以下工具和方法: 常用的论文写作 AI 工具和平台: 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,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,帮助确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常用的 AIGC 论文检测网站和工具: 1. Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。
2025-03-14
论文降ai
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,包括文献管理和搜索、内容生成和辅助写作、研究和数据分析、论文结构和格式、研究伦理和抄袭检测等。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,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:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能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,AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档布局格式,以下是一些流行的工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
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”。 3. 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”。
2025-03-14