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我想写一篇博士论文,如何用AI可以提质增效

Answer

以下是关于如何利用 AI 写博士论文提质增效的一些建议:

在丰富细化方面:

  • 让 AI 一段一段进行细节描写。
  • 先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。
  • 采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,这样有三个好处:打破 AI 原本的叙事习惯,避免陈词滥调;按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变;确保内容都是具体的细节,避免整段输出时缩减导致细节丢失。

在串联成文方面: 把生成的表格依次复制粘贴,AI 会照着写文章,过程中可能需要您给点建议。

在注意事项方面:

  • 一些小说大赛对作品有要求,如必须是 AI 直接输出且不能改动、字数限制等。
  • 不同的 AI 模型可能存在缺点,如记性不好、修改关键情节等。

在工作中利用 AI 提质增效方面:

  • 哈佛商学院的研究表明,使用 AI 能带来工作效率的显著改善,如使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。
  • GPT-4 等模型有能力边界,目前无人明确其具体范围。
  • 分为不使用 AI、使用 AI、使用 AI 并接受培训三组,使用 AI 的两组任务完成效率和质量都高于未使用组。
  • AI 对工作能力差的被测试者提升大,对能力强的提升小,会拉平高级和低级人才的差距。
  • 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因无法区分其能力边界。

在人类和 AI 协作方式方面:

  • 半人马模式:强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源,充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。
  • 机械人模式:人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化,充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。这两种模式更像是人类与 AI 合作的两个阶段,前者能简单使用和复用 AI 结果提升工作能力,后者能熟练使用 AI 深入探索、精细化协作和共同创作。

您可以根据以上内容,结合博士论文的特点和需求,合理利用 AI 来提质增效。

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

References

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

接下来,要让AI一段一段进行细节描写了。为了确保文章前后一致,我先让AI帮助先写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。下面我用了一个重要技巧:让AI以表格的形式输出细节描述。这样做的有三个好处:一是打破AI原本的叙事习惯。如果直接让AI输出整段文字,它作为一个根据概率算下一个字的模型,特别容易出陈词滥调,改成表格后就好了很多。二是按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。三是确保内容都是具体的细节。之前整段输出时文字太长,让缩减则减到丢光细节只有笼统介绍。[heading1]四、串联成文[content]把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI就照着写文章了。偶尔会需要我帮个忙给点建议。[heading1]五、失败的局部修改[content]小说大赛有个要求:最后的作品必须是AI直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过2000字。我的小说2300+字,只好让GPT-4做修改,一开始它列的有模有样的,可惜很快就暴露出记性不好的缺点。我还没来得及高兴呢,就发现它失忆得很彻底?眼看截止时间快到了,只能求助Claude,把文章和GPT生成的修改意见一股脑儿都贴给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude把关键情节给改没了,没有了马克偷偷看艾拉,也没有无名猫受伤的原因。

南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是AI帮我的!

接下来,要让AI一段一段进行细节描写了。为了确保文章前后一致,我先让AI帮助先写故事概要和角色背景介绍,并在其基础上按自己的审美略做修改。下面我用了一个重要技巧:让AI以表格的形式输出细节描述。这样做的有三个好处:一是打破AI原本的叙事习惯。如果直接让AI输出整段文字,它作为一个根据概率算下一个字的模型,特别容易出陈词滥调,改成表格后就好了很多。二是按编号做局部调整很容易,指哪改哪,别的内容都能够稳定保持不变。三是确保内容都是具体的细节。之前整段输出时文字太长,让缩减则减到丢光细节只有笼统介绍。[heading1]四、串联成文[content]把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI就照着写文章了。偶尔会需要我帮个忙给点建议。[heading1]五、失败的局部修改[content]小说大赛有个要求:最后的作品必须是AI直接吐出来的,不能有任何改动,不能超过2000字。我的小说2300+字,只好让GPT-4做修改,一开始它列的有模有样的,可惜很快就暴露出记性不好的缺点。我还没来得及高兴呢,就发现它失忆得很彻底?眼看截止时间快到了,只能求助Claude,把文章和GPT生成的修改意见一股脑儿都贴给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude把关键情节给改没了,没有了马克偷偷看艾拉,也没有无名猫受伤的原因。

工作:人类和AI协作效率探讨

[title]工作:人类和AI协作效率探讨今天哈佛商学院的一篇论文给出了一些参考,他们研究发现:在工作中使用AI可以带来工作效率的显着的改善。使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务,完成任务的速度提高了25.1%,并且产生的结果质量提高了40%。同时他们还发现了一些其他的有趣结论:类似GPT-4这样的模型是有一个能力的边界的,在边界内的任务他们可以处理的很好,边界外的任务则会搞得一塌糊涂但是没有人知道这类AI具体的能力边界。他们分了三组一组不使用AI另一组使用AI,第三组使用AI的同时给与一定的培训,使用AI的两组任务完成效率和质量都远高于没有使用AI的组。AI对工作能力越差的被测试者的提升越大,能力越强提高越小。所以高级人才和低级人才的差距会被快速拉平。过于依赖AI可能会适得其反,反倒降低工作效率和质量,因为这些人无法区分AI的能力边界。他们还为人类和AI协作的两种方式起了名字:半人马:强调人与AI紧密结合,但是各司其职,人类主导整个流程,根据任务的性质合理调配人类和AI资源。。这种模式充分利用了人类的智慧与判断力以及AI的计算与生成能力。机械人:人与AI的高度融合,在细节上形成循环迭代的优化过程,最终实现人机一体化。这种模式充分发挥了人类的灵活性和AI的生成能力。我感觉这两种方式更像是现在人类跟AI合作的两个阶段:第一种大概知道AI的能力边界,可以简单的使用和复用AI输出的结果提升自己的工作能力。第二种机械人可以熟练的使用AI深入探索AI能力更加精细化的更AI协作和AI一起创作内容。

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