ai论文程序员是什么岗位

以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息： 特看科技： 岗位要求： 负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6P8 区间。 您能得到： 确定性的商业化应用场景，已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队，将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式：欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队： 工作地点：北京 职位要求： 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式：欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他： 职责描述： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。

在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。

以下是一些 AI 会议总结工具： ：这是一款 GDPR 合规的 AI 会议助手，专为 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 会议设计，能够根据用户的指令制作定制笔记，将长时间录音压缩成 2 分钟会议摘要，以用户偏好结构和语言编写笔记，捕捉重要细节，用户可连接日历让其代做笔记，提高效率，其笔记功能出色，能识别行动项提高会议效率，远超其他提供商。

AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。

以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识： 一、概念定义 1. 智能体（Agent）简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多相关新名词，如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例：如社交方向，用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后真人再介入；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台：最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道，如 2 月 1 日，字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI，但个人较常用的是扣子，所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因：目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识，存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少，一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨，概念落地有距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少，主要带来生产方式和效率变革，个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。

如果您想制作电商主图，可以考虑以下几种 AI 工具和方法： 1. Midjourney：通过输入相关关键词，如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”，生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion：对于运营网店的女装店主，可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照，获取真实质感的照片，选好真人照片风格的底模，如 majicmixRealistic_v7，再根据不同平台需求换头，如面向海外市场换白女头，然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置相关的 prompts 和 parameters，如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析： AI 对程序员工作的影响： AI 可代替的部分：代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。 AI 无法代替的部分：需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。 企业考察候选人 AI 能力的要点： 基础 AI 应用能力：包括提示词工程，会用合适的方式提问以引导 AI 输出高质量答案；内容评估能力，能够判断 AI 生成的内容是否靠谱并加以优化；熟练使用 AI 工具，能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 高级 AI 应用能力：任务拆解能力，知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控；业务场景应用能力，能在实际工作中灵活运用 AI 提高效率。 加分项：快速学习能力，能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。 不同领域考察 AI 能力的方式：因领域而异。 程序员与 AI 编程助手： 约 2/3 的 730 名程序员已在使用 AI 编程助手（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 等），原因包括对新技术的敏感性、尝试后获得效率红利、习惯养成。 使用比例远超预期，AI 编程助手迅速渗透开发者日常，好奇心驱动和效率反馈形成正向循环，AI 的使用逐渐成为程序员的“标配能力”。 AI 对编程行业的影响： 不止于“效率提升”，还带来岗位结构、心理预期、安全风险等深层变化。 技能退化与岗位压缩令人焦虑，使用 AI 成为职场新基本素养，心理压力、合规风险需同步应对。 积极影响与未来趋势：人机协作成为主流，AI 释放开发者创造力；门槛降低促使创新频率提升；持续学习与能力更新成为行业新常态。

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。

以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。

如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码，可以参考以下方法： 1. 对于编程小白来说，最好向 AI 提供代码节点中的范例，也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码（从 async def 到 return 的内容）。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式（比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量），所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式，以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式，您不会写，可以使用下面这个方法：在前一个节点后接一个“文本处理”节点，选择字符串拼接，输入选择前一个节点输出中所需的那个变量，拼接内容写{{String1}}就行，然后试运行，展开该节点的运行结果，复制最终输出中“output:”后面的内容即可，如果内容太长，提问时可省略不重要的具体内容，保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能，如果功能较为复杂，尽量将运行逻辑说清楚，越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考： 请仿照上述代码的结构，用 python 编写代码，实现以下功能： 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外，如果您在处理 SQL 代码时不会写，也可以让 AI 帮忙。例如，您可以将以下内容发送给 AI：学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database，然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求，如数据库表名称、操作类型、相关字段等，AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时，即使您不是程序员，也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时，要先了解相关字段，如 link（网址）、title（标题）、snippet（简短介绍）、source（来源）等。

程序员在使用 AI 时，可能会涉及以下一些 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助提高编写代码的效率。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，还有一些其他相关的 AI 工具，如： 1. ChatAll：可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具，支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne：整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT：在命令行中集成了 ChatGPT，帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT：集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API，支持多种功能。 5. ChatPDF：提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析，实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X：基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器，带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面，有以下 AI 工具： 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景，程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。

通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具，具有以下特点和能力： 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力，为开发者带来智能化研发体验，引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力，可与开发者协同完成编码任务，如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括：从片段级到多文件级的 AI 编码，能完成涉及工程内多文件级的编码任务；新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力，开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务；自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成，并提供多文件的变更审查视图，高效完成 AI 生成代码的确认；构建人机协同工作流，通过多轮对话逐步完成编码任务，产生多个快照版本，可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息： 讲师：梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。 课表： 01/22 20:00 【直播回放】 ，主题为0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单，可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ，课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ，主题为AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”，课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址： 会议时间：20:00 21:30 会议 ID：932 264 694 会议链接：vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑。春节专题，现场发红包！2 天课程，带你从小白到进阶，从学习到实践，全面了解 AI 应用开发！和百万开发者一起共学、共享、共实践！

大模型应用开发岗位通常需要掌握以下内容： 1. 编程思维和 Python 基础。 2. 认识大模型 Embedding 技术，包括理论知识和代码实战。 3. 在构建模型应用方面： 根据项目需求选择合适的开发框架。 了解业务背后的深层次需求，设定流程环节以确保模型能解决实际问题。 在每个环节精心设计提示词，引导模型提供准确有用的回复。 确保应用在提供服务时遵守安全和伦理标准。 通过不断测试和迭代优化模型性能和用户体验。 成功部署应用后持续维护和更新以适应需求变化。 4. 提示词的精细设计和调试，因为其直接影响模型的输出质量和应用效果。 5. 对于智能体构建，了解动态推理智能体情感设定，以制作更有情商的智能体。

以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！

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。

以下是关于 AI 赋能办公的相关内容： GPT 使用场景： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 演示：https://chat.openai.com/ 、https://bard.google.com/extensions 、https://claude.ai/ 2. 聊天机器人：作为聊天机器人后端，提供自然对话体验。 演示： 3. 问答系统：为用户提供准确答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：虽非专门设计，但有不错表现。 6. 群聊总结： 7. 代码生成：GPT3 及后续版本可生成代码片段，帮助解决编程问题。 8. 教育：用于教育领域，帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：webpilot 10. PDF 对话：演示 www.chatpdf.com PPT 相关： 1. 2. AiPPT.cn：爱设计&AiPPT.cn 是一家 AIGC 数字科技企业，致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”。旗下产品包括 AiPPT 等超过 10 余款应用 AI 能力的内容创作工具。23 年在 Ai+办公领域推出 AiPPT.cn/AiPPT.com，帮助用户“一分钟一键生成 PPT”，是国内 AiPPT 赛道创业公司第 1 的产品，全球第 4，国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场主要是市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等基层及中高层管理岗位人员。 3. 在众多的 PPT 工具中，AI 带来便捷高效体验。深入了解了五大 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI，它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适工具要根据实际需求调整，试用和体验比盲目跟风更明智。 其他： 1. 音视频提取总结：https://bibigpt.co/r/AJ 2. 播客总结：https://podwise.xyz/dashboard/trending 3. 生成脑图：https://xmind.ai/editor/

AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面： 1. 招聘环节： 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历，提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估： 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中，基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外，阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级，AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升了招聘效率和候选人体验，优化了整体业务效能。 但同时，人工智能在招聘中也存在潜在风险，如算法偏见、数据隐私和歧视等方面： 1. AI 偏见：训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私：公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用，可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见：数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。

目前在开发铁路调车作业岗位相关的专业技能等级考级试题库方面，可利用的 AI 资源相对有限。但您可以考虑以下几种方式： 1. 利用自然语言处理模型，如 ChatGPT 等，辅助生成一些基础的题目框架和内容描述，然后您再根据实际需求进行修改和完善。 2. 借助一些智能写作工具，帮助您优化题目表述，提高题目质量。 3. 运用在线的知识图谱和数据库，获取与铁路调车作业相关的专业知识和标准，为试题库的内容提供准确依据。 需要注意的是，AI 生成的内容仅供参考，最终的试题库仍需要您依据专业标准和实际工作要求进行严格的审核和把关。

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。

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。

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。

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。

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。

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。