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制作研究论文的摘要图用什么AI工具比较好

Answer

以下是一些可用于制作研究论文摘要图的 AI 工具：

  1. Claude：能帮助快速寻找符合条件的论文，提取精炼论文中某部分信息，并找到适合的 PPT 制作工具及教会使用。
  2. Gamma.app：可用于将相关内容制作成 PPT。

在论文写作领域，还有以下相关的 AI 工具和平台：

  1. 文献管理和搜索：
    • Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，便于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：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，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，帮助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。
  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。

常见的文章润色 AI 工具包括：

  1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。
  2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。
  3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。
  4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。
  5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。
  6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。

您可以根据自身需求选择合适的工具。

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

References

教学：帮助学生做好组会准备

上午做了个尝试，感觉AI近期就能帮大多数学生从繁琐细碎的组会准备工作中解放出来。我只使用了Claude+Gamma.app。其中Claude已经足够好用，帮我节省绝大部分时间。用这两个工具达到了以下目的：1.快速寻找符合条件的论文；2.提取精炼论文中某部分信息；3.帮我找到适合自己的PPT制作工具，并教会我使用。[heading2]二、Claude的用法[content]我一直以来不会使用各类学术网站的条件搜索，但是跟Claude对话解决了我的问题。为了节省篇幅，我只把我的问题罗列出来，并呈现一下最终的效果。Q1：帮我搜索一下营销领域最权威的期刊是哪几本Q2：好的谢谢，帮我搜索一下这几本期刊中关于chatgpt的最新论文，并帮我筛选出3篇被引用次数最多的论文Q3：请帮我分别把这三篇论文的主要内容做一个摘要，摘要应该包括以下内容：摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望，帮我用英文给出回复Q4：“The Road to Conversational Artificial Intelligence:Understanding Consumer Perceptions of and Responses to Chatbot-Based Service Encounters”帮我用英文介绍这篇文章的摘要、研究问题、详细假设、详细的实验方法和主要结论，我需要用这些内容制作一份介绍这篇研究的30页PPTQ5：请问能用英文回答我吗（这是因为上个问题的回答不是英文）Q6：这篇文章中还提到了哪些理论，能给我做个简单介绍吗，请使用英文Q7：哪些ai工具能帮我快速制作pptQ8：请问怎么使用gamma app把这些内容制作成一份ppt（gamma app不是Claude告诉我的，是我事先了解到的）

问：有没有论文写作的 AI 产品？

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。

问：文章润色工具有哪些？

以下是一些常见的文章润色AI工具：1.Wordvice AI集校对、改写转述和翻译等功能于一体的AI写作助手基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务2.ChatGPT由OpenAI开发的大型语言模型可用于学生和写作人员的多方面写作辅助3.Quillbot人工智能文本摘要和改写工具可用于快速筛选和改写文献资料4.HyperWrite基于AI的写作助手和大纲生成器可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划5.WordtuneAI驱动的文本改写和润色工具可以帮助用户优化文章的语言表达6.Smodin提供AI驱动的论文撰写功能可以根据输入生成符合要求的学术论文总的来说，这些AI工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

Others are asking
现在Ai作图用什么？还是以前的Stable Diffusion吗？还是又出现了新的开源软件？
目前在 AI 作图领域，Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型，能够进行文生图和图生图等图像生成任务，其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion，也出现了一些新的相关开源软件和工具，例如： ：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 ：拥有超过 700 种经过测试的艺术风格，可快速搜索查找各类艺术家，并支持一键复制 Prompt。 同时，市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney，其优势是操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion，可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
审查施工图用哪个AI
以下是一些能够帮助审查施工图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，设计师输入需求后能自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能自动导入设计图、进行区域划分和构件识别等，还能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 但每个工具都有特定的应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2025-03-17
扩图用什么软件
以下是一些常用于扩图的软件和工具： StableDiffusion（SD）：可以通过设置相关参数进行扩图，如调整图片尺寸、使用 ControlNet 控制参考风格等。 参考风格：可以拿不相干的图片做参考，如草莓、蒙娜丽莎、梵高的星空等，能得到不同的效果，还能进行局部重绘和背景扩充。 扩图参数设置：和第二步一样的关键词和模型，按照需求设置图片尺寸，如原本图片尺寸是 1152x1152，需要增高高度可设置为（1152x1526）。 无法识别处理：提高 ControlNet 的权重、降低重绘幅度、将原始黑白二维码叠加在二维码上方并调节透明度、使劲抽卡等。 本地工具：https://www.upscayl.org/download 开源工作流： 其他在线工具： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN，在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/
2025-03-03
电商做图用哪个工具最好
以下是一些常用于电商做图的工具及相关介绍： Stable Diffusion：适合电商店主初步制作商品展示图。例如，对于女装商品，可通过真人穿衣服拍照，选好真人照片风格的底模，进行换头操作，并利用局部重绘选项卡涂抹替换部分。同时，还可借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题。 Midjourney：其新推出的图像编辑器在电商设计领域有巨大潜力。 产品海报设计：将产品图片导入编辑器，通过简单操作和写提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化：利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报：通过白底字体图变换成各种炫酷的字体海报风格。 此外，还有一些人员在电商应用中使用不同的工具，如薄荷用于电商应用出图辅助创意落地，龙飞用于海报生成，刘燕兰用于电商应用等。
2025-02-23
为文章配图用哪个AI软件？
以下是一些可为文章配图的 AI 软件及相关方法： 1. 利用免费图库：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 2. 搜索同行封面：在微信公众号中搜索同行的封面，直接“拿来主义”。若正文里没有封面图，可使用壹伴浏览器插件（需会员）获取，或使用秘塔 AI 搜索工具，如在线工具 https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 3. 无界 AI：网址为 https://www.wujieai.cc/ 。其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用、有免费出图点数、支持中文关键词输入、无需额外下载风格模型可直接取用。在使用时，可选择皮克斯卡通模型，根据应用场景选择画幅比例，如朋友圈 po 图选择 1:1 ，并输入相关关键词类别，如场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等。
2025-02-14
AI扩图用什么app
以下是一些可用于 AI 扩图的应用或工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 智能扩图：自动提取原图信息，智能生成新的图像内容以填充扩展区域。使用时，选中图像进入扩展功能界面，拖动选区边框进行扩充区域选择，在提示词框输入生成区域的描述，选择重绘风格，其余参数默认即可。 2. FLUX： FLUX.1 Fill 局部重绘和扩图模型：引入了先进的修复功能，支持无缝编辑和 outpainting，能将图像扩展到原始边界之外。 3. 辅助工具： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 开源工作流： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/
2025-02-09
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白，需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势： 1. 灵活性：可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用，也能使用自定义组件（需遵循接口规范）。 2. 可扩展性：能利用 LangChain 的云服务部署和运行，无需担忧资源和性能限制，还可借助分布式计算功能加速应用，发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化：通过 LangSmith 可视化工作流程，查看各步骤输入输出及组件性能状态，用于调试和优化，发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样，包括： 1. 专业问答：构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用，从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题，如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要：构建新闻或论文摘要应用，从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要，如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成：构建诗歌、故事生成等应用，从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本，如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外，还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式，即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤，让模型参考上下文信息回答，还创建了网页 UI 并进行评测，对不同模型的测试表现进行了对比，得出 GPT4 表现最佳等结论，并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点，即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
有什么好的工具帮我给长文做摘要
以下是一些可以帮助您给长文做摘要的工具： 1. Kimi Copilot： 包括网页总结助手和阅读助手两个实用的浏览器插件，可在 Google 应用商店获取。需要在浏览器中登录 Kimi 账号并关联网页版。插件提示词分了 3 部分，能按照特定流程为长文本生成摘要。 2. OpenAI 相关方法： 对于长对话应用，可将复杂任务拆分为更简单的子任务，对前面的对话进行总结或筛选。 对于长文档，可采用分段总结并递归构建完整摘要的方式。 还可动态选择与当前查询最相关的对话的前面部分。 希望这些工具对您有所帮助。
2025-03-27
在飞书的多维表格字段类型选择”ai音频摘要&文案提取“时，要求关联账号，提示需要通过API KEY关联，如何获取api key？
获取 API key 的方法如下： 火山引擎 API 申请：在火山引擎申请 API，注册链接有送代金券，可用于 token 消耗。 通义千问大模型：先去，点击创建 API key，复制保存即可。 腾讯云（新用户）： 1. 点击去注册腾讯云：。 2. 进入腾讯云，微信扫码注册。 3. 首次注册选择推荐页面的第一个或第二个。 4. 点击立即试用，选择地域和镜像（下拉框最上边的宝塔 8.1.0），然后点击“立即试用”。 5. 进入腾讯云服务台，点击“登录”。 6. 登录后，在当前页面复制 sudo /etc/init.d/bt default，粘贴进入图示位置，然后点击回车，保存此处输出的内容。 7. 返回服务器控制台，点击空白区域，选择“防火墙”菜单栏，点击【添加规则】按钮，新增规则，手动输入相关内容，除图中的内容外，需要再添加一个 3000 备注 FastGPT。
2025-03-07
使用飞书机器人（如Coze智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）
以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
生成文章摘要及框架的提示词
以下是关于生成文章摘要及框架的提示词相关内容： 办公通用场景： 总结助手：请帮我总结以下文章，将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。 周报生成器：根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。 相关链接： Chain of Density：为给定文章生成越来越精简且信息丰富的摘要，重复两个步骤 5 次。步骤 1 找出 1 3 项先前摘要中遗漏的信息实体“informative entity”，步骤 2 生成新的更紧凑的摘要，涵盖先前所有信息实体及缺失实体。回复格式为 JSON，包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 利用 AI 打造爆款公众号文章：关键在于提供清晰且具指导性的提示词，好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。可从基础提示词进阶到更详细、具创意的提示词，为 AI 设定文章语气、风格和重点，最终产出内容可能需微调以符合预期和公众号风格。
2024-12-05
你会写论文摘要
以下是关于论文写作和摘要相关的综合信息： 1. 利用连锁密度法撰写摘要的方法：向您索取文章后，通过重复两个步骤共五次来撰写逐渐简洁、重点突出的文章摘要。步骤包括从文章中找出 1 3 个关键要素并编写新的更精炼的摘要，要遵循相关原则，最终以 JSON 格式（包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值）回答。 2. 提示工程中与论文写作相关的策略和技巧：使用分隔符（如三重引号、XML 标签、章节标题等）清晰区分输入的不同部分，例如总结、翻译等文本内容。 3. 论文写作的 AI 产品： 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 支持数据分析，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 处理论文格式，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，并仔细甄别生成内容。
2024-11-20
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