我想ai生成一篇综述论文，如何让它识别我指定的60篇文献

目前对于您所提到的问题，还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况： 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题，您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成，并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况，您可以尝试将文件进行分类和整理，突出关键信息和重点内容，以便 AI 更容易识别和处理。同时，也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是，AI 技术仍在不断发展和完善中，可能无法完全满足您的所有需求，但通过不断的尝试和优化，有望获得更好的效果。

以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。

以下是关于 ComfyUI 本地部署安装的相关信息： ComfyUI 相比 WebUI，配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。如果电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那玩 webui 和 ComfyUI 也没问题。配置上不封顶，根据自己的需求和预算来即可。 安装地址：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ，或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ，下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae：D:\\COMFYUI\\ComFYUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 您的电脑配置为 GPU：RX6600 8G，CPU：R5 5600，内存：DDR4 8G2，可能需要注意内存方面可能不太满足推荐配置，可能会影响运行效果。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。 工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 访问渠道：Web 端&H5 端： ；手机端：扫码下载 360 AI 搜索 APP 。 在搜索引擎 Top20 的 AI 产品数据中，4 月访问量（万 Visit）为 1134，相对 3 月变化为 13 。

您好，出现“NVIDIA Graphics Device with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90 compute_37.”这种情况，意味着您所使用的 NVIDIA 显卡的 CUDA 计算能力（sm_120）与当前安装的 PyTorch 版本不兼容。当前安装的 PyTorch 支持的 CUDA 计算能力为 sm_37 至 sm_90 以及 compute_37 。您可能需要重新安装与您显卡 CUDA 计算能力相匹配的 PyTorch 版本，或者升级您的显卡驱动程序来解决此兼容性问题。

以下是关于 360AI 搜索的相关信息： 360AI 搜索是 360 公司推出的 AI 搜索引擎，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 其定位是新一代答案引擎，在传统搜索的网页检索能力基础上，结合大型语言模型意图识别、信息提炼、归纳整理、生成文案等一系列技术能力，学习人类的思维和语言组织模式，生成有理有据、逻辑清晰的优质答案。 具有以下特点： 针对模糊问题，可通过反问和几轮交互理解问题，给出答案。 搜索全网上万条相关内容，深度阅读 20+网页，生成的答案非常丰富。 对比大模型产品特别是聊天机器人，回答更具时效性。 通过主动追问帮助用户延展学习，了解更多周边信息。 功能包括阅读提炼全网内容，并归纳总结，相当于替用户读了几十个精选网页，并进行归纳总结。其工作流程为：分析问题语义→提炼搜索关键词→查询全网相关内容→精选出参考价值较高的网页→进行结构化总结，重点突出，详略得当。 在国内总榜中排名第 3，4 月访问量为 1134 万次，相对 3 月变化为 13。 Web 端和 H5 端的网址为： ，手机端可扫码下载 360 AI 搜索 APP。

以下是关于 AI 视频的相关总结： 1. 在 2024 年 5 月 26 日的会议中，讨论了 AI 视频制作、群体潜意识和山洞的梦、AI 工具生成短片、AI 在配音方面的应用、北京团队的工作、新媒体运营等内容，包括制作流程、技术应用、经验分享等，还提到了微信群和飞书群的情况，以及多部影片的分享，并有相关待办事项。 2. 关于 AI 视频制作的工作流，会议分享了工作流模板，包括团队协作、项目管理和阶段审核功能，介绍了画面生成组的交付产物及使用分镜表进行视频制作，还讨论了离谱森林活动、离谱村 MV 大赛和 2050 线下大会等相关内容，并分享了好玩的课程和工具。 3. 除了聊天内容，AI 还能总结各种文章（不超过 2 万字），对于 B 站视频，若有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕并发送给 AI 进行总结，总结完还可继续提问或探讨细节。

以下是关于 AI 视频总结的相关内容： 除聊天内容外，AI 还能总结不超过 2 万字的文章。可复制文章全文发给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本，刷新浏览器后点击字幕的“下载”按钮，选择字幕格式，将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可。 此外，AI 视频工作流包括概念设定（MJ）、剧本+分镜（ChatGPT）、AI 出图（MJ、SD、D3）、AI 视频（Runway、pika、PixVerse、Morph Studio）、对白+旁白（11labs、睿声）、音效+音乐（SUNO、UDIO、AUDIOGEN）、视频高清化（Topaz Video）、字幕+剪辑（CapCut、剪映）。 温维斯 Wenvis 在 2024 年接触 AI 视频，从 0 开始学习，不断创作作品，如《熊猫奥运奇幻之旅》获得首届可灵 AI“灵感无限”创作大赛专家评审一等奖。

以下是关于解决 AI 写论文时参考文献虚构问题的一些信息： Agrawal 等人在 2023 年的研究（https://arxiv.org/abs/2305.18248）专门探讨了 LLM 生成中虚构参考文献的情况，包括捏造的书籍、文章和论文标题。他们试验了两种基于一致性的方法来检查幻觉：直接查询与间接查询。这两种方法都在温度参数 T>0 的情况下多次运行检查并验证一致性。 其中，直接查询要求模型判断生成的参考是否存在，间接查询则询问生成的参考的辅助细节，例如作者是谁。实验表明，间接查询方法效果更好，模型规模越大，识别虚假参考文献的能力越强。 此外，Claude 官方提示词工程最佳实践中也提到了处理幻觉的相关内容，但未给出具体针对参考文献虚构问题的解决办法。 在 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示中，主要强调了一些提示词的规范和原则，未直接涉及解决参考文献虚构的问题。

以下是为您找到的与替换物品相关的 AI 内容： Inpaint Anything 提出了一种新的图像修复方法，支持“Replace Anything”功能，用户可以选择保留点击选定的对象并将剩余的背景替换为新生成的场景。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具中，有通过搜索提示识别对象并替换的功能，例如把猫换成狗。

以下是关于根据自己的想法设计 AI prompt 的详细说明： 在生成式 AI 的世界中，“提示”指的是您提供给模型的输入文本。例如，您可以向模型提出问题或给予指令，模型会根据您构建提示的方式给出响应，所以您获得的答案很大程度上取决于您提出问题的方式。 提示设计是找出和设计最佳输入文本以获得所需响应的过程，这通常需要大量的实验和迭代。 示例：比如要生成一个去约书亚树国家公园露营旅行所需的物品清单，您可以提供指令“生成我去约书亚树国家公园露营旅行所需的物品清单”。 此外，还有零样本、一次性和少样本提示： 零样本提示：模型仅根据描述任务的提示执行任务，没有关于特定任务的额外数据。 一次性提示：模型根据任务的单个示例执行任务。 少样本提示：模型根据任务的少量示例执行任务。 结构化提示包含几个不同的组件：上下文、示例问题和示例答案。每次向模型发送请求时，上下文都会应用。 在设计 AI 原画，如使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计的 Prompt 时： 1. 提供具体的风格指示：在 Prompt 中明确角色风格，如可爱、酷炫、赛博朋克、蒸汽朋克等，可参考优秀作品并加入类似元素。 2. 保持 Prompt 简洁明了：避免混乱，明确描述角色外貌、服装、性格等特征，不要包含过多信息。 3. 设置适当的细节和限制：根据需求设定角色的年龄范围、职业背景等。 4. 勇于尝试新颖的角色概念和风格：不拘泥于传统，提供新颖独特的角色概念和风格。

AI 的发展历程可以大致分为以下几个阶段： 1. 起步阶段（20 世纪 50 年代 60 年代）：这一时期的研究重点是基于符号主义的推理和问题解决。 2. 低谷阶段（20 世纪 70 年代 80 年代）：由于计算能力和数据的限制，AI 的发展遭遇了挫折。 3. 复苏阶段（20 世纪 80 年代 90 年代）：专家系统等技术的出现推动了 AI 的发展。 4. 快速发展阶段（21 世纪初至今）：随着大数据、深度学习算法和强大计算能力的出现，AI 在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。

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。

以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。

利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤： 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：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 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：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：依靠 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，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的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤： 1. 确定文献综述的主题：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、相关研究综述、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。

以下是为您提供的 DeepSeek 生成文献综述的指令模板： 一、基础指令框架 1. 四要素模板：示例 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 二、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 三、高级调试策略 1. 模糊指令优化 宽泛需求：添加维度约束，例如原句“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，例如原句“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 希望这些指令模板对您生成文献综述有所帮助。

很抱歉，目前知识库中没有关于如何识别视频链接并转为文字稿的相关内容。但一般来说，您可以尝试使用以下几种方法： 1. 利用在线视频转文字工具：在网上有许多专门的工具和服务，您可以通过搜索引擎查找并选择可靠的工具来进行转换。 2. 手动听录：如果视频较短或对准确性要求较高，您可以自己通过聆听视频内容并手动记录为文字稿。 3. 借助语音识别软件：部分语音识别软件可能支持对视频中的声音进行识别并转换为文字。 希望这些建议对您有所帮助。

在 PDF 和图片识别方面，对于图片，ChatGPT 依靠视觉模型解析，复杂图片建议使用最新模型（如 GPT4.5）。对于 PDF，ChatGPT 仅能识别文本，无法读取图表、图片，复杂布局可能导致误读。一些初步实验表明，一些开源的 PDF 解析方法可能无法达到高质量要求，而当辅以可以有效提取文档中的结构化信息并将其整合为提示词（Prompt）的 PDF 解析器时，大语言模型能够作出更准确的响应。

OCR 识别是指对图片进行光学字符识别，以获取图片中的文本信息。以下是关于 OCR 识别的一些相关内容： 在拍立得工作流中，OCR 识别可对图片进行处理，获取文本信息，并对识别结果进行调整和优化。 GPT 在进行 OCR 识别时可能存在问题，如开启代码执行功能时会尝试用代码完成 OCR 导致无法正确识别图片文字。解决方案包括：如果是自定义 GPT，关闭 Code Interpreter；无法关闭时，提问时明确说明“不要执行代码，请用自身多模态能力识别文字”；直接使用 ChatGPT 而非 GPT。 在移动端试卷拍照去除书写笔迹方面，OCR 识别可作为其中的一个环节。具体步骤包括图像预处理（去噪、增强）、图像分割、文字检测、文字识别、后处理等，还可以进行机器学习模型训练和算法优化，并将其集成到移动端应用程序中。

目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务，例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字，并生成相应的文档。在使用时，需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入，同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正，以提高文档的准确性。

目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说，要实现这样的插件，您可能需要以下步骤： 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范，以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制，用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑，能够提取发票的关键特征，如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征，判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务，可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的流程，有点像 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。可以简单理解为是一个简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项使其更精准凝练，不行的话可换用大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别已被广泛讨论。随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于前期大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 Manus 多智能体通用任务系统中，意图识别从用户输入中提取关键词和任务类型，引导用户补充信息以明确需求。