Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

对manus启发最大的论文

Answer

以下是对 Manus 启发较大的两篇论文:

  1. 《MCP 协议详解:复刻 Manus 全靠它,为什么说 MCP 是 Agent 进化的一大步?》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki):该论文聚焦于智能体技术的最新风口,深入剖析了 MCP 协议如何重构 AI 与工具、数据交互的方式,使 AI 真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念,极大简化了 AI 助手与外部系统的对接流程,为 AI 生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。
  2. 《屏蔽噪音,Manus 给我的 3 个启发》(https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q):本文探讨了 AI 产品 Manus 给产品经理的三大启发,包括展示过程、允许干预,确保用户理解 AI 的操作与结果;信任机器,减少人为干预,让 AI 自行探索与生成任务;关注用户体验,特别是付费用户对效果的期待。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

3月12日 社区动态速览

《[MCP协议详解:复刻Manus全靠它,为什么说MCP是Agent进化的一大步?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki)》MCP协议的爆红,标志着AI智能体迈入标准化与实用化的新阶段。本文聚焦于智能体技术的最新风口,深入剖析了MCP(Model Context Protocol)如何重构AI与工具、数据交互的方式,使AI真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念,MCP不仅极大简化了AI助手与外部系统的对接流程,更为AI生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。无论你是开发者、创业者,还是正在构建智能体应用的探索者,这场由Manus、OpenMauns到MCP协议的Agent技术革命,都值得你了解与参与。《[屏蔽噪音,Manus给我的3个启发](https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q)》本文探讨了AI产品Manus给产品经理的三大启发:一是展示过程、允许干预,确保用户理解AI的操作与结果;二是信任机器,减少人为干预,让AI自行探索与生成任务;三是关注用户体验,特别是付费用户对效果的期待。“结果错了没关系,至少要清晰展示过程,让我知道我付的钱AI都干了些什么。”

4.4 历史更新

《[MCP协议详解:复刻Manus全靠它,为什么说MCP是Agent进化的一大步?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki)》MCP协议的爆红,标志着AI智能体迈入标准化与实用化的新阶段。本文聚焦于智能体技术的最新风口,深入剖析了MCP(Model Context Protocol)如何重构AI与工具、数据交互的方式,使AI真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念,MCP不仅极大简化了AI助手与外部系统的对接流程,更为AI生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。无论你是开发者、创业者,还是正在构建智能体应用的探索者,这场由Manus、OpenMauns到MCP协议的Agent技术革命,都值得你了解与参与。《[屏蔽噪音,Manus给我的3个启发](https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q)》本文探讨了AI产品Manus给产品经理的三大启发:一是展示过程、允许干预,确保用户理解AI的操作与结果;二是信任机器,减少人为干预,让AI自行探索与生成任务;三是关注用户体验,特别是付费用户对效果的期待。“结果错了没关系,至少要清晰展示过程,让我知道我付的钱AI都干了些什么。”

[实例分析] Manus工作流拆解

重点关注VMware和x86虚拟化。原本的第三章是:第三章:个人计算机时代的沉寂(1980-1990年代)-个人计算机兴起,虚拟化技术暂时沉寂-FreeBSD jail的出现(1999年):第一个商用OS虚拟化技术-计算资源利用率问题的出现-虚拟化技术重新受到关注在执行任务前已经出现了幻觉,工作计划(历史-现代),大纲的年代规划互相污染。实际写作的时间线VMware的诞生:从学术研究到商业产品-1998年(提示词加强)x86虚拟化的挑战与解决方案(提示词加强)服务器虚拟化的兴起:VMware ESX/ESXi(又跳回了VMware)硬件辅助虚拟化:Intel VT-x和AMD-V 2005-2006年开源虚拟化的崛起:Xen和KVM-2007年虚拟化管理平台的发展-2006年虚拟化技术在企业IT中的应用-2010年虚拟化与云计算的融合虚拟化技术的未来挑战从虚拟机到容器:技术演进的下一步虚拟机技术的遗产事实证明标题没什么用处[heading2]更新工作计划[content]这个时候已经感觉它不知道在干啥了[heading2]开始撰写有关容器技术的出现的文章[content]重点介绍Linux容器技术和Docker。[heading2]更新工作计划[content]这个东西是“真·思想钢印“,应该是Manus权重最高的框架了[heading2][heading2]撰写有关现代容器生态系统的文章[content]重点介绍云原生技术和最新发展[heading2]更新工作计划

Others are asking
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
OpenManus
以下是关于 OpenManus 的相关信息: 比赛说明: 赛道一 OpenManus 效果 规则:自由修改代码,复现 Manus 原版某一方面的效果,可参考 12 个精选 Case。可以选择优化某类任务下执行的效果、优化前端页面或复刻宣传效果等,方向不限。 规模:队伍规模在 1 3 人之间。 评判:由组委会评委与大众人气投票热度评分,比例 8:2。 奖项:一、二、三等奖。 赛道二 OpenManus 创意 规则:自由修改代码,通过任何手段或工具,使用 OpenManus 得到有趣效果,完成有趣任务。 规模:队伍规模在 1 3 人之间。 评选规则:由组委会评委与大众人气投票热度评分,比例 2:8。 奖项:一、二等奖。 时间表: 线上启动:2025 年 3 月 21 日,线上启动会。 报名时间:3 月 20 日 3 月 28 日。 比赛阶段:3 月 21 日 4 月 3 日。 提交截止:4 月 3 日 23:59。 人气评审阶段:4 月 4 日 4 月 8 日 23:59,作品线上展示,大众投票。 结果公布&颁奖:4 月 10 日。 趋势研究: Manus 注重实用性和用户体验,目前虽为内测阶段但已计划开源部分模型以构建生态影响力。受其启发,开源社区涌现了如 OpenManus、OWL 等快速复刻的项目。多智能体的协作机制成为业界热点,通过让不同专长的 Agent 各司其职、相互通信,一个 AI 系统可以具备更大的灵活性和扩展性。例如,复杂业务流程中的不同环节可由不同 Agent 完成,再由调度 Agent 统筹协调。这种架构在一定程度上模拟了人类团队协作的问题求解方式,被认为是迈向更通用智能的重要路径。Anthropic 也在其 Agent 研发中引入类似理念,区分“Workflow”(固定流程)和“Agent”(自主决策流程)的概念,指出当任务复杂度和不确定性较高时,应让 LLM 自行规划调用工具,而非预设流水线。总之,多 Agent 系统通过模块化分工+自主协调,提升了大型任务的可管理性和成功率,已成为 2025 年 Agent 系统设计的主流思路之一。 开发进展: 距离 OpenManus 开源第一天已过去 12 天,收获了大量关注和 37k stars。在此期间不断完善和优化,包括修复已知 bug、兼容不同 LLM 调用方式、优化基础 Manus 的各类工具等,现已迭代完成基础稳定版的开发,并举办了 OpenManus Hackathon 比赛,邀请充满好奇心的小伙伴参加,展示创造力和想象力。
2025-04-11
genspark怎么样?和cursor、manus等相比如何?
Genspark 是一款功能强大的通用智能体,具有以下特点和优势: 1. 功能集成:集 AI 聊天、图片工作室、视频生成、深度研究等多种功能于一体。 2. 任务处理能力:能够自动完成复杂任务,如自主规划、深入研究、预定外部服务、进行数据搜索和事实核查等。 3. 工具和数据集:世界上首个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同任务。 4. 性能表现:在 GAIA 基准测试的三个级别(Level 1、Level 2、Level 3)中得分均最高,显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势,能更准确地反映用户与 AI 助手互动对话的需求。 5. 速度和可靠性:近乎即时的结果,执行过程中的错误和幻觉显著减少,让用户能够掌控和优化输出。 与 Manus 相比,Genspark 更加快速和可靠,表现更为成熟与稳定。 您可以通过 https://www.genspark.ai/ 直接使用,不过注意第一个问题可以稍微思考下再提问,因为可能提一个问题之后就要收费啦。其两位创始人是明星创业者,联合创始人景鲲之前是小度科技的 CEO,联合创始人兼 CTO 朱凯华则是小度科技的 CTO。相关媒体报道可参考: 1. 特工宇宙:超越 Manus?华人创业产品 Genspark 推出通用 Agent(附实测效果) https://mp.weixin.qq.com/s/S2NCd3ySZyaRtjwC6BSG6Q 2. MAX:用过最新的 Genspark 后,我已经准备去摆摊了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mK1Y7kmIqW56FkrJd64Vtw
2025-04-09
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
ManusAI核心技术解读
Manus AI 的核心技术包括以下几个方面: 1. 代理功能:能够自动完成任务并交付完整结果。最终交付的结果形式多样,如文档、交互网页、播客、视频、图表等,使用户能更直观地获取信息。 2. 充分利用 AI 能力:不仅进行推理和任务规划,还结合代码能力生成最终结果。 3. 云端自动运行:AI 在云端电脑上完成包括数据收集、内容撰写、代码生成等任务。其体验特点是任务运行时间较长,但最终交付的结果超出预期。 您可以通过以下链接获取更多详细信息: 体验报告:
2025-03-22
简述manus的原理
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 其原理包括以下方面: 1. 技术架构: 基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。 核心功能由多个独立模型共同完成,分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。 关键组件包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等。 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。 2. 工作流程: 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。 任务初始化:创建任务文件夹并启动隔离环境(Docker 容器),为任务执行提供独立的运行空间。 步骤规划:利用推理模型将任务拆解为具体步骤,将步骤信息写入 todo.md 文件进行跟踪。 任务执行:通过 function call 调度专用智能体执行具体任务,各智能体将执行结果写入任务文件夹,主线程负责更新任务状态并调度下一步骤。 归纳整理:汇总所有执行结果并针对用户需求整理输出,提供任务产物(文档/代码/图片等)供用户浏览或下载,收集用户反馈。 3. 专用智能体设计: Search Agent:调用搜索 API 获取结果列表,使用无头浏览器模拟网页浏览行为,结合多模态模型提取有效信息,通过点击和滚动操作获取更多内容。 Code/DataAnalysis Agent:根据需求创建并执行代码,保存执行结果,提供预览功能。 Manus 还存在一些改进空间,如使用 DAG 替代线性任务依赖关系、引入自动化测试智能体进行质量控制、实现用户介入与自动执行的混合模式。在技术评估方面,工程实现完善,交互体验优于同类产品,但技术壁垒不高,主要依赖模型能力,Token 消耗较高,成本问题需要解决,任务准确性和用户满意度有待更多案例验证。 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器,能感知电脑环境,执行各类操作,如跑各种 linux 下的指令、库、程序(cd、ls 指令、python 等),访问各种网页、获取一些 API 接口的数据,但因无图形界面,无法运行图形程序。访问网页时,阻挠人类使用的各种要素也会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。用户还可给 Manus 上传文件,未来也可能对接私有 API。
2025-03-19
未来ai发展有什么方向性的可能,尤其对于产品运营的启发
未来 AI 发展具有以下方向性的可能,对产品运营有如下启发: 1. 从通用能力到专业化细分: 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户,但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具),每个细分领域的产品不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新: ToB 市场深耕,如针对内容创作者的 ReadPo,为专业用户提供高效工具。 新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”,允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌: AI 是生产力革命,将通过 AI 网络协同工作,推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作,公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小,但数量会增加,具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品,软件数量将不断扩张和变化,代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景: 企业应用:提示词工程重要性凸显,带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域:自动驾驶汽车提高安全性和效率,优化信号灯和流量。 物流配送:优化路线和计划,降低成本,包括无人机送货。 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力,相关资源如: 算力: 数据:
2025-04-10
如何理解Deepseek认知启发式的设计理念
DeepSeek 认知启发式的设计理念主要包括以下几个方面: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 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。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 参照大模型的 temperature 设计了阈值系统,但可能形式大于实质,后续可能根据反馈修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 此外,DeepSeek 具有以下特点: AI 特性定位:支持多模态理解,包括文本/代码/数学公式混合输入;具备动态上下文,即对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口);具有任务适应性,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+内容生成双通道理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 在提示词系统方面: 基础指令框架包括四要素模板、格式控制语法等。格式控制语法中,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,优先级符号中>表示关键要求,!表示禁止项。 进阶控制技巧包含思维链引导、知识库调用、多模态输出。思维链引导中有分步标记法和苏格拉底式追问;知识库调用中有领域限定指令和文献引用模式。 HiDeepSeek 是为解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题而设计的工具,其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,在技术层面通过特别规则实现,例如要求 AI 思考像人类一样自然。它能帮助用户更好地理解和使用 AI,让 AI 成为更好的助手。
2025-02-11
deepseek认知启发的设计理念是什么
DeepSeek 的认知启发设计理念主要包括以下几个方面: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 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。 3. 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。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 此外,DeepSeek 具有以下特点: 多模态理解,支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文,具备对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口)。 任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 采用意图识别+内容生成双通道理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 在提示词系统方面: 有基础指令框架,包括四要素模板、格式控制语法等。 有进阶控制技巧,如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 HiDeepSeek 旨在解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题,其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,通过特别的规则实现,让 AI 的回答不再是冰冷的结论,而是可跟踪、可理解的思考过程。
2025-02-11
论文改写降重
以下是关于论文改写降重的相关信息: 在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,为论文改写降重提供了多种辅助。以下是一些常见的方法和工具: 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,帮助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 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,有助于提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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。 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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin: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。 辅助写作方面: 一些专门的辅助写作工具,如论文改写降重工具,可以帮助文章降重和去除“AI”味。 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。同时,需要注意的是,使用 AI 生成的内容应仔细甄别。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin: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。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 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,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 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,系统会提供分析报告。 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,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :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,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
我要写论文,需要用什么ai工具‘
在论文写作中,以下是一些常用的 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,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,助力复杂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:检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择有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 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲: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:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 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:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅检查语法和拼写,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能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 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档,适用于商业和技术文档。 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 AI 文章排版工具需考虑文档类型、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则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“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: 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:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 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:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
生成论文第一章的绪论
以下是关于生成论文第一章绪论的相关内容: 首先,确定整个论文的大纲目录。如果有老师提供的示例报告,可以直接截图并用手机识别获取目录。 其次,确定整体的语言风格和特色。一般来说,论文的语言风格应是“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。可以将范文交给 Claude 2 总结语言风格,但注意不要过于限制 GPT4,否则可能影响生成效果。 然后,让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。通过在 workflow 中设置循环结构,在其生成一段章节内容后,经同意再进行下一章节,否则重新生成。 此外,在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再撰写。这是较难的部分,可能需要不断尝试和迭代。若遇到困难,可向星球和群聊中的大佬求助。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择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 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具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:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 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:使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,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,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
如何最大程度的利用自己的PPT,然后使用AI 来优化它?
以下是最大程度利用自己的 PPT 并使用 AI 来优化的方法: 1. AI 生成 PPT 的主要思路: 以爱设计为例,导入大纲到工具生成 PPT。其他工具操作方式大同小异,都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素。针对下载后的 PPT,可以删改内容以达到心理预期。 2. 参考案例:卓 sir 利用 AI 完成 PPT 作业,虽然探索写 prompt 花了不少时间,但最终成功完成,包括大纲内容、排版、动画等,感觉良好。 3. 好用的 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-02-26
我是一名高中物理教师,怎样才能得到ai最大化的帮助
以下是一些高中物理教师可能获得 AI 最大化帮助的途径: 1. 利用 AI 提供代码帮助,例如在使用特定计算语言(如 Wolfram 语言)表达教学内容时,从非正式概念转变为明确的计算语言。 2. 参考关于教师使用 AI 的小技巧,例如在生成教学相关的各种材料(如教案、课程计划、大单元教学计划等)时,借助 AI 提高效率和质量。 3. 探索人机智慧学习协作框架,以更好地将 AI 融入教学过程。 但需要注意的是,目前关于 AI 在科学领域的文献研究还不够系统,其在教学中的应用也有待进一步探索和完善。
2025-02-13
我是一名主要服务于企业的律师,怎样才能得到ai最大化的帮助
作为服务于企业的律师,要得到 AI 最大化的帮助,可以从以下几个方面入手: 律师的优势: 1. 具备深厚的法律专业知识,能提供专业的法律分析和建议。 2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。 4. 作为专业人士,在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。 律师的不足: 1. 处理大量信息和数据时人工效率有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 AI 的优势: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 的不足: 1. 法律解释与推理:难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务。 律师与 AI 协同的关键在于:根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。例如,在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。 同时,要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”,不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案,提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在与 AI 的对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-13
AI对哪些职业影响最大
以下是一些受到 AI 影响较大的职业: 1. 编程领域:传统的程序员岗位面临巨大挑战,如软件工程和算法开发等领域,随着 AI 的进步,可能会有更多程序员岗位被自动化技术取代。 2. 高薪工作:OpenAI 和宾夕法尼亚大学 Eloundou 等人的研究发现,生成式 AI 对高薪工作的影响更大。 3. 商业和社会中的一些职能角色: 软件工程师:负责编写软件应用程序并确保稳健运行。 机器学习工程师:负责实现人工智能,熟悉大模型、RAG、finetuning。 产品经理:负责识别和界定项目,确保项目对用户有用。 提示词工程师:被认为是炒作的职位,实际可能担任了机器学习工程师的部分职责。 其他岗位如数据工程师、数据科学家、项目主管、机器学习研究员等。 4. 销售、市场营销、用户运营、客户服务等岗位:麦肯锡研究了这些岗位将受到 AI 的影响。 5. 知识型工作:生成式 AI 将会对知识型工作产生更大的影响。 需要注意的是,虽然某些职业受到较大影响,但劳动力可能不容易被完全取代,更专业的服务将加速出现,熟练 AI 的专业人员能够产生高附加值。
2025-01-04
怎么最大限度使用chatgpt
以下是关于如何最大限度使用 ChatGPT 的一些方法和建议: 1. 产品经理使用方法: 需求及现状问题输入:在完成原 SQL 输入后,将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT,通过多轮输入输出的讨论,强化其对真实需求的认知。 根据优化结果不断调试:输入旧代码、需求和问题后,根据 ChatGPT 给出的新代码不断调试和优化,直至生成满足需求的新代码。例如,按照原 SQL 思路更新数据时存在资源浪费,通过与 ChatGPT 沟通得到优化建议,包括每次更新 1 天数据、创建中间结果表存储非二次计算数据、利用 CASE WHEN 合并查询约束条件基本相同的指标等。 2. 学习相关技巧: Prompt 有效并非因其理解想法:ChatGPT 只是预测下一个 Token,目前主要专注于文本输出,尚未具备与外部系统直接交互的能力,应用范围存在限制。 让效果更好的方法:使用搜索引擎时,通过精确描述问题可获得更高质量答案。激活更多神经元能增加获得高质量答案的可能性。 3. 写好提示词的技巧: 放开思路,激发更多想法。 采用 PUA 方式,如在回答后换话术继续引导,可适当鼓励但也要提出更高要求。考验创造力,未来想象很重要。
2024-12-09
LLM最大的价值是什么
LLM 具有以下重要价值: 1. 作为 LangChain 平台与各种大模型交互的核心模型,是一个能处理语言输入和输出的抽象概念,开发者无需关心大模型细节,只关注语言逻辑和意义,就能利用其能力构建应用,还能灵活选择和切换大模型,甚至自行封装实现特定语言逻辑和功能。 2. 能够强化人类既有的能力,未来可能促使每个人成为全栈人员,并重新划分岗位,关键在于对 LLM、自身技能和业务应用的理解。 3. 具有知识获取能力,通过预训练学习大量语言数据,掌握丰富语言信息和常识知识,能处理多种任务。 4. 擅长解析人类语言指令,精准理解用户语言表达意图。 5. 具备泛化能力,在未见过的数据上表现良好,能利用先前知识处理新挑战。 6. 能够进行逻辑推理和未来预测,在复杂动态环境中做出理性选择并引导行动。 7. 拥有强大的交互能力,在多人多轮次对话中自然流畅交流,改善用户体验。 8. 可以基于用户反馈和效果评估进行自我改进,逐渐提升性能和准确性。 9. 具有可扩展性,能根据具体需求定制化适配,通过微调提高特定领域处理能力和专业化水平。
2024-12-03