对deepseek降低论文aigc率的指令

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 其中，SD 是 Stable Diffusion 的简称。是它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 aigc（心想事成的魔法施与）。

目前，AIGC 相关岗位的需求呈现增长趋势。例如，网易内部要求所有设计师掌握 AIGC，腾讯 ISUX 已将 AI 应用于实战。在招聘方面，某数字银行招聘 AIGC 产品经理（深圳），其任职要求包括相信 AIGC、喜欢使用各种 AIGC 应用、能够上手相关操作等，岗位职责包括构建大模型工程化产品、探索和设计工程化产品、在重点业务场景中推动大模型的应用落地等。此外，小红书上也有众多 AIGC 相关的博主，如万能妍仔的 AIGC 等。总体而言，AIGC 领域的岗位需求在不断扩大，且对从业者的要求也在逐渐明确和提高。

以下是一些免费的 AIGC 检测网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，能识别文本是否由 AI 生成。使用时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。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，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，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 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。 4. 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。用户上传论文，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。 5. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 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。 6. 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，系统提供分析报告。 7. 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，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 8. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，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。

以下是一些降低论文 AIGC 率的方法和常用的 AIGC 论文检测网站： 方法： 注重独立思考和原创性，深入研究和理解主题，避免过度依赖 AI 生成的内容。 对引用的内容进行恰当的标注和引用，遵循学术规范。 仔细审查和修改论文，确保语言表达自然、逻辑连贯。 检测网站： 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。使用时上传论文，系统自动分析并提供报告，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，但可发现可能被 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。 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，可检测 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。 ：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。 Writer.com：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，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。

以下是一些常见的 AIGC 检测相关的信息： 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。使用方法是上传论文，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：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 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，可检测 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。 6. ：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，系统提供分析结果。 7. 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，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. 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，系统分析并提供结果。 判断一张图片是否 AI 生成： 可以使用一些网站，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中可能存在误判，比如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。

以下是一份通往 AIGC 的学习目录： 1. AIGC 概述 1.1 GenAI、AIGC 的基本概念 GenAI 的定义、工作原理及应用 典型的 GenAI 产品 AIGC 的定义及创建方式 国内 AIGC 的监管框架 1.2 AIGC 的分类及应用 语言文本生成的模型和代表项目 图像生成的技术和代表项目 音视频生成的方法和代表项目 AIGC 在音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域的应用 1.3 AIGC 应用可能引发的风险 内生风险，如算法的不可解释性和不可问责性，代码开源的安全和伦理担忧 数据隐私问题，如数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享 知识产权风险，如作品侵权、不当竞争 相关法律和规定对 AIGC 的要求 AIGC 滥用可能导致的问题，如虚假信息传播、侵犯隐私 2. AI 赋能教学 从易到难的学习路径 了解 AI 工作原理 尝试各种 AI 工具 学会优化提示词 生成课程资源 解决教学场景 课上师生机共学 促学生正确使用 提升人机共创力 相关主题 AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力 大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得 AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景 AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力 一线教师的 AI 需求与高效工具推荐 AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用 解码 AI 教学案例：创新与实践 教学主要负担分析，如备课压力、适应新课标

以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户自然表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中，分享了使用 DeepSeek 的方法技巧，包括： 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。

Deep Research 与 DeepSeek 的主要区别如下： 1. Deep Research 是基于 GPT4o 和 o3 的产品，具备 UI 交互、搜索等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。 2. Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。 DeepSeek 在发展过程中的特点包括： 1. 2023 年 11 月，先后发布了两款开源模型 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术结合，大幅降低模型训练特别是推理成本，性能在很多维度与世界顶尖模型可比，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中的区别在于： 1. OpenAI 一直致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 是训练与推理并重，这也是全球模型技术发展趋势的要求。

DeepSeek 在办公方面有以下用途： 1. 能够快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等。 4. 通过智能体框架实现人机高效协作。 5. 在体制内办公方面有速通指南，提供快速上手的完整教程。 此外，讲座中还提到 DeepSeek 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 其秘方具有硅谷风格： 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动。 尽管在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，但在硅谷更有对话和交流的密码。 已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷味儿的。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提升 DeepSeek 能力的提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试并对比。 使用方法：包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以减轻调试负担，实现联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的。将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，其在 2024 年 5 月发布 DeepSeekV2 时，以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发小范围轰动。当时在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”，有种平行时空的感觉。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，接下来会怎样无人知晓，但有趣的事还在后头。DeepSeek 已是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼，名为 HiDeepSeek。效果对比可通过 Coze 做小测试查看。使用方法为：Step1 搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”；Step2 将装有提示词的代码发给 Deepseek；Step3 认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件以减轻调试负担，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。完整提示词为 v 1.3，特别鸣谢李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。

DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司： 1. 其秘方具有硅谷风格： 不是“中国式创新”的产物，不能简单地将其比喻成“AI 界的拼多多”或认为其秘方就是多快好省。 早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新在硅谷引发轰动。 是中国最全球化的 AI 公司之一，赢得全球同行甚至对手尊重的秘方也是硅谷风格。 2. V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻，未来发展充满未知但值得期待。 3. 关于提示词 HiDeepSeek： 效果对比：可通过 Coze 做小测试对比。 使用方法：包括搜索网站、点击“开始对话”、发送装有提示词的代码、阅读开场白后正式对话等步骤。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存于文件以降低成本和调试负担，通过提示词文件实现联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定等。 完整提示词：v 1.3。 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。

以下是一些写论文的指令相关内容： 1. 可以向 LLM 寻求写作建议，直接要求它帮忙写论文，例如提供关于个人背景的信息，如“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。” 2. 写提示词时，要结合指令、问题、输入数据和示例来构建。为得到结果，必须包含指令或问题，其他元素可选。比如在提问如何撰写大学入学申请论文的基础上，更高级的提示词可包括关于模型应如何回答问题的指令，如“我该如何撰写我的大学入学申请论文？请给我一些建议，包括我应该包含的不同部分、我应该使用什么样的语气，以及我应该避免使用的表达。” 3. 使用分隔符清晰区分输入的不同部分，如三重引号、XML 标签、章节标题等，帮助模型区分不同类型的文本内容。例如，“使用三重引号分隔的文本，总结成一句俳句。”“你将收到两篇关于同一主题的文章（用 XML 标签分隔）。请先分别总结每篇文章的论点，然后指出哪篇文章的论点更有说服力，并解释原因。”“你将收到一篇论文摘要和一个建议的标题。论文标题应该能让读者对论文主题有一个好的理解，同时也应该具有吸引力。如果标题不符合这些标准，请提出 5 个替代标题。”

引导 AI 帮您写论文，您可以参考以下方法和指令： 1. 提供详细的背景信息：例如“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。” 2. 明确具体的要求：比如论文的主题、字数、结构、引用格式等。 3. 给出清晰的指令：例如“写一篇关于左右。” 4. 注意指令的逻辑：自己需要给出开头，让 AI 理解语言逻辑，从而撰写下半部，并包含必要内容。而不是模糊式提问，比如“小王，写一篇自律的报告给我”。 5. 运用不同的方法：如扩写与改写法，提供内容的上半部，让 AI 撰写下半部，并以不同写作技巧和风格转换生成的内容。还可以使用反问法，让 AI 问您问题，以更深入地了解您的需求和思考逻辑。 需要注意的是，使用 AI 写论文并非道德的使用方式，了解这种可能性的存在以及它已被学生使用很重要，但这超出了介绍性指南的范围，去讨论 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题。如果您是接收方，最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。

以下是关于降重的 AI 指令的相关内容： 与大语言模型交流时，可把其当作大学生，而非专家。“实习生”只能执行任务，需要指明方向、拆解任务，并教其一步一步操作，像导演一样编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代，提示语的核心是逻辑。 对于 Prompt，它是一段用于指挥 AI 生成所需内容的指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语等语言（不用担心英语不好的问题，；还可进行 tag 的步数控制。 Manus 的运作逻辑是，其主要智力担当是 Claude AI 和某个特训过的推理模型。它会对人类指令按“根据人类指令，拆分完成任务所需的子步骤”的思路生成 todolist 文档，拆解任务，降低实现难度。基于此，每完成一个子任务就打个✅，为 AI 指明多步骤任务中每一步的执行要求，并按需调用相关工具推进子步骤，多个子步骤的生成结果嵌套利用起来，以完成原始指令的产出。

以下是关于论文改写的一些指令和相关内容： 1. 明确文章结构：包括说清楚要解决的问题及背景、可能导致的损失；以案例引入，写明案号、案件事实经过、法院裁判结果等要点；对案例进一步分析，注意关键点但不给建议；给出具体操作建议，分事前、事中、事后三个部分，各三条清晰具体的建议；写结语及作者宣传。 2. 遵循相关要求：所有结论要有案例基础，不能违反法律规定，不能编造；文字简练精准，有足够信息密度，建议具体细致且易于操作。 3. 扩写文章：编写大纲后进行扩写，扩写不只是填充，要深入挖掘、补充细节。扩写过程可能遇到问题，需不断回顾审视和修订调整。在扩写流程图中，先接收大纲，确定扩写风格，进行递归式扩写，考虑扩写顺序和方法，保存合并内容，考虑模型选择和命令遵从性，完成扩写流程。

要让 DeepSeek 写一篇论文，您可以按照以下步骤喂指令： 1. 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 分享根据文章内容对作者心理侧写的提示词：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 此外，虽然 DeepSeek R1 推理能力较强，但有些您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令： 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。 使用 DeepSeek 时，您可以按照以下步骤： 1. 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 提示词的设计思路包括： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 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，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对您来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。

以下是一些使用 AI 帮助您改进和扩写研究生论文的指令方法： 1. 扩写与改写法： 自己给出开头，让 AI 知道结尾，避免模糊式提问，例如提供内容的上半部，让 AI 撰写下半部，并包含必要内容。 将生成的内容以不同写作技巧、强硬转换风格，多滚动几次，写出多样版本与风格，降低初稿修改时间。 例如：请帮我以「失眠的原因」撰写一篇内容；给出关于「失眠的原因」的开头，让 AI 撰写文章的下半段，包含特定内容；将整篇内容以不同写作技巧改写，如第一人称、学术性/商务性风格。 2. 反问法：让 AI 问您问题，您会发现它思考更仔细，也能了解其逻辑并修正。 例如：请帮我撰写一个短视频脚本，要求如下；如果想要特定类型的短视频脚本，需要提供什么资料给 AI；让 AI 当导师，引导您完成能创造社群话题的短视频脚本。 3. 基于特定工作流： 利用 ChatGPT 的 Custom Instructions 功能，但写长篇时 AI 可能遗忘或对指令遵循程度不稳定，此时需要把大纲变成细纲。 还可以使用扩写器结合小说设定、大纲、细纲等方式。

使用 AI 写本科毕业论文需要谨慎，虽然可以借助其提供帮助，但不能完全依赖。以下是一些可能的步骤和注意事项： 1. 明确论文的主题和要求：清晰地确定您的研究方向、问题和目标。 2. 提供详细的背景信息：例如您的研究领域、相关课程学习经历、个人观点等。 3. 向 AI 提出具体的指令：例如“根据以下信息，为我生成一篇关于的本科毕业论文大纲”。 4. 对 AI 生成的内容进行评估和修改：AI 生成的内容可能存在不准确、不完整或不符合学术规范的地方，需要您进行仔细的检查和修正。 需要注意的是，使用 AI 写论文并非道德的方式，并且可能存在各种问题。接收方也需要做好检测 AI 生成内容的准备。同时，您可以通过学校教务系统查询相关的论文格式要求等信息。

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。

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。

以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息： 知网关键词提问： 对于论文写作，在知网中提问关键词时，可以参考以下方面：书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板： 第一步：输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。例如：书籍：（书名）+（作者）+（出版日期）+（出版社）；报告：（时间）+（主题）；文件：（名称）。 第二步：提出问题。例如：这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法？根据 XXX 报告，XXX 行业的增长趋势是怎样的？请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用： 在图片生成方面，为了生成想要的图片，一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时，主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，具有以下应用场景： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。