AI 辅助访谈过程分析与信息提取

图片信息提取主要包括以下几个方面： 1. 实现工作流： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 零代码版本：选择 Coze 平台，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。 2. 银海的工程视角 TrickleOnWeChat 方案： 设计信息整合和提炼的 Prompt 提示词，将 OCR 文本信息与图片识别信息关联整合，按信息分类分析方法整理并按指定格式输出，增加标签分类。 3. 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能包括推荐（根据生图参数推荐）、热门（推荐浏览量最高的图片）、搜索（输入描述进行图像搜索）。 图像调取包括点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”，生图参数调取包括整体调取（点击“发送到生成器”调取全部参数）和单个调取（点击右侧单独的发动键调取单个参数）。

在文档汇总后进行信息提取和知识问答任务是一个非常有价值的领域，目前已经有一些相对成熟的工具可以使用，我为您推荐以下几个： 1. ChatGPT OpenAI 推出的大型语言模型 ChatGPT 在文档理解、总结和针对性问答方面表现出色。你可以将文档内容导入 ChatGPT，它会很好地抓取关键信息并回答相关问题。 2. Anthropic Claude 这是一款出色的 AI 助手工具。能够生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。 3. Haystack 一个开源的自动问答框架，支持从 PDF/数据库等不同来源提取信息，使用先进的 NLP 技术生成问答对。拥有不错的性能和扩展性。 4. Andi Roam Research 公司推出的 AI 知识库助手，针对个人层面的文档、笔记、收藏等进行全文索引，通过自然语言交互查询和总结这些信息。 5. Aunoa.ai 利用 GPT3 等大模型，针对上传的文档和知识库，进行语义解析、主题提取和问答服务。界面直观，同时提供 API 供开发人员集成。 这些工具通过结合最新的 NLP 能力和自定义的领域知识库，能最大程度挖掘文档内容的价值。用户只需上传文档或连接数据源，就可以自如地提取关键信息、总结要点、回答各类问题。他们还在持续完善，精度和功能都将不断提升。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

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。

以下是关于谷歌 AI 相关的信息： 谷歌推出的 NotebookLM ，有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/ 。只要上传文档、音频或感兴趣的网页链接，如 YouTube 链接，它就能生成专业的播客，其中两个主持人的对话生动自然，包含各种人类的语气和行为。 Character.ai 是一款由 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 于 2022 年 9 月创建的基于 LLM 的聊天机器人网站。该网站预先创建了许多聊天角色，用户可以与之交流，也能自己创作角色。与 ChatGPT 不同，它更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴、支持等需求，还支持创建房间，多人可用不同角色聊天。目前没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持模式。 生成式 AI Studio ： 详细功能介绍： 创建对话：包括指定对话上下文、示例、测试对话。 集成到应用程序：提供 API 和 SDK ，需下载适合编程语言（如 Python 或 Curl ）的 Vertex AI SDK ，按照示例代码和 API 文档将代码插入应用程序。 调整大型语言模型的挑战与解决方案： 挑战：微小的措辞或词序变化可能影响模型结果，模型响应可能不完全可预测，模型响应质量不一，微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务可能涉及额外麻烦和成本。 解决方案：参数有效调整，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战，这些参数可能是现有模型参数的子集或全新的参数，例如向模型添加额外的层或额外的嵌入到提示中。

以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介： 南瓜博士首次写小说获奖，背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，打破叙事习惯，方便局部调整，确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文，过程中偶尔给出建议。然而，因小说字数超 2000 字，修改时 GPT4 记性不好，Claude 又改丢关键情节。但最终，在与 AI 的合作与磨合中，南瓜博士成功获奖，展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。

以下是为您提供的 10 个适合发布人物访谈录的公众号名字，供您参考： 1. 《深度人物志》 2. 《人物访谈集萃》 3. 《名人面对面访谈》 4. 《非凡人物访谈录》 5. 《人物心灵访谈》 6. 《魅力人物访谈窗》 7. 《人物故事访谈馆》 8. 《杰出人物访谈记》 9. 《人物风采访谈坛》 10. 《热点人物访谈坊》

目前存在针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用。例如，在个人实操案例中，有人为了做 AI 访谈，搭建了一个 AI 访谈 bot，希望借此了解朋友们做访谈的意愿和产出内容的质量水平，同时还希望这个 bot 具备内容推荐的能力。 智能体在各种应用中扮演重要角色，如自动驾驶中感知周围环境并做出驾驶决策，家居自动化中根据环境和用户行为自动调节智能设备，游戏 AI 中的对手角色和智能行为系统，金融交易中的智能交易算法，客服聊天机器人通过自然语言处理提供自动化客户支持，以及机器人中集成的智能控制系统等。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。首先要明确智能体需要实现的目标或任务，设计传感器系统采集环境数据，定义决策算法，设计执行器或输出设备，对于学习型智能体还需设计学习算法以从经验中改进。

以下是为您提供的关于 AI 行业的相关访谈内容： 行业专家指出，在其专业领域，很多事务的效率能够提升 10 倍以上，不仅能实现“一个人就是一支队伍”，还能为组织和行业复制出众多“能达到 80%水平的自己”。 现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”，主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。以学习 AI 绘画为例，22 年 12 月花费大半个月学习并充值 midjourney，但大半年未找到合适应用场景，直到最近因公司业务团队需求才重新拾起，一周不到已出过上千张图并支持多个业务团队。 若要让人主动学习 AI，亲测有效的方式是让其看到 AI 能快速且出色地完成手头工作。若看到此仍无动于衷，要么所在行业劳动力廉价且好找，人远比 AI 便宜；要么该领域人员足够“稳定”，办事效率和产出质量的优先级远低于其他。 生成式 AI 目前处于非常早期的阶段，为 AI 寻找高价值应用场景或许能持续一二十年。

以下是关于利用 AI 辅助写论文的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助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。 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，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。 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。 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，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 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。 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 工具搜集相关研究文献和资料。 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：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。 10. 审阅和修改：利用 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：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但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。 此外，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否说清 AI 作文的优缺点及修改方法。

以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛，导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 有人用 DeepSeek 辅助写论文，如 Yvonne。 此外，还有以下关于 DeepSeek 的其他信息： 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案（2025 年）》报告，围绕其在政务领域的应用展开，指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段，DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用，还可辅助公文写作，采用混合部署，涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情，如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。

利用 AI 辅助写论文可以按照以下步骤进行： 1. 确定论文主题：明确研究兴趣和目标，选择具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 工具搜集相关研究文献和资料。 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：利用 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：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 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，运用 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，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 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，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，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：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，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：检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。同时，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。

以下是一个 AI 辅助知识管理的方案： 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，助您将信息和知识分类到相应部分，简化分类过程，加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统：有效的标签系统对知识管理很关键，AI 能分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和结构，提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识：随着在特定领域的深入，需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，实现渐进式学习，扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库，根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究：RAG 是结合检索和生成的 AI 模型，应用于知识管理，能在深度研究时自动检索相关知识点和资料，辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师，随时对话辅助梳理线索：创建个人知识管理员机器人，随时与之对话，询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习，了解您的知识结构和需求，成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手：涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲；草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿；内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿；润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计，使写作助手贴合个人风格和需求。 此外，生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用，例如用作管理组织内基于文本（或可能基于图像或视频）知识的手段。一些研究表明，针对组织内特定知识体系微调模型培训，可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念，但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示，且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。

以下是利用 AI 辅助论文选题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 同时，要始终明确 AI 的角色是辅助手段。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。 在与 AI 互动中，可以主动思考，比如当得到 AI 的答案后，思考如果自己来回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处。还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。

以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： 中山大学发布的报告《李煜政：从技术突破到场景落地：大模型发展图谱与 DeepSeek 创新应用》（2025/03/25）指出，DeepSeek 在办公上可辅助公文写作、文档阅读与整理；在学习研究中，助力论文写作、知识搜索；还能用于创意设计、编程、表格处理等场景，提升效率与质量。如需下载研究报告，需加入知识星球（https://t.zsxq.com/18DnZxlrl）。 成都的尹睿认为可以用 DeepSeek 快速分析案例，辅助写咨询策划报告。DeepSeek 的案例分析能力为咨询策划报告提供了极强的效率赋能，能通过结构化数据提取和逻辑推理，快速定位关键信息，生成具备商业洞察的初步框架。若能在动态知识图谱联动、多模态决策沙盘、战略假设压力测试、风格化表达适配器等维度增强，将实现从“分析助手”到“策略共创伙伴”的跃迁。 在关于 AI 工具的探讨与展望中，DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。今年是 AI 大年，各模型厂压力大，开源使技术路径公开，大厂都在努力赶超，未来 AI 可能能追本溯源解决最原始需求，带来人类的黄金时代。Sam Altman 提出投资提升自身内在状态等以对冲 AGI 和 ASI 未来的风险，科幻小说家可能是未来史学家。可以让 Deepseek 模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征，如鲁迅的文风特点等。用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。大家可以在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏，比较谁写的更有意思。还回顾了之前用 AI 创作的相关经历，如用分制法完成复杂任务、开源提示词等，并探讨将以往优秀创作在 R1 模型中重新尝试。