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ai生成文献综述引言的指令

Answer

以下是关于利用 AI 生成文献综述引言的一些指导：

  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. 撰写文献综述引言：利用 AI 工具来帮助撰写引言部分，确保内容的准确性和完整性。但需注意，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。在使用 AI 进行写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

例如，像“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。”这样的需求，可让 AI 辅助生成。

每次生成后，您还可以通过向提示栏添加更多说明，然后按 Enter 键，以便 AI 根据您的后续说明重新生成，从而进一步优化提示。默认情况下，除了您包含的手动@符号之外，Cursor 还将尝试查找不同类型的有用信息来改进代码生成。其他上下文可能包括相关文件、最近查看的文件等。收集后，Cursor 按与编辑/生成的相关性对上下文项进行排名，并将排名靠前的项目保留在大型语言模型的上下文中。

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

References

问：如何利用AI写课题

利用AI技术来辅助写作课题可以提高效率并激发新的创意。以下是一些步骤和建议：1.确定课题主题：明确你的研究兴趣和目标，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。请记住，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。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

小七姐：精读翻译《提示词设计和工程：入门与高级方法》

继续上述例子，如果你可以向LLM寻求写作建议，那么也可以直接要求它¹帮你写论文。让我们看看，当你提供一些关于我的背景信息，并给出一些指令时会发生什么：“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。”请参见图2的输出结果。图2：包含指令和输入的提示词结果示例¹请注意，我并不是在提倡这是这些工具的道德使用方式，但了解这种可能性的存在以及它已经被全世界的学生使用是很重要的。这超出了这个介绍性指南的范围，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，但我认为至少在介绍性示例中提出这一点是很重要的。你可以用生成模型做某件事，并不意味着这是正确的事情！另一方面，如果你是接收方，你最好为你的组织准备好迎接各种AI生成的内容。幸运的是，对于像这个例子中概述的情况，已经有努力正在进行以检测AI生成的内容。

Cmd K 命令 K - Overview 概述

After each generation,you can further refine the prompt by adding more instructions to the prompt bar,and pressing Enter so the AI regenerates based on your follow-up instructions.每次生成后，您可以通过向提示栏添加更多说明，然后按Enter键，以便AI根据您的后续说明重新生成，从而进一步优化提示。[heading3][heading3]Default Context默认上下文[content]By default,Cursor will try to find different kinds of useful information to improve code generation,in addition to the manual[@symbols](https://docs.cursor.com/context/@-symbols/@-files)you include.默认情况下，除了您包含的手动[@符号](https://docs.cursor.com/context/@-symbols/@-files)之外，Cursor还将尝试查找不同类型的有用信息来改进代码生成。Additional context may include related files,recently viewed files,and more.After gathering,Cursor ranks the context items by relevance to your edit/generation and keeps the top items in context for the large language model.其他上下文可能包括相关文件、最近查看的文件等。收集后，Cursor按与编辑/生成的相关性对上下文项进行排名，并将排名靠前的项目保留在大型语言模型的上下文中。[heading3]

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
ai视频教学
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
2025-04-20
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
基于三本认识人工智能的教材，做教材分析，为我写一个引言，从课程标准和背景等方面来写，字数尽量多。
以下是为您生成的基于三本认识人工智能教材的教材分析引言： 在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为引领社会变革的重要力量。课程标准对于培养具备人工智能素养的人才提出了明确要求，旨在使学习者能够深入理解人工智能的原理、应用和发展趋势。 这三本教材为我们探索人工智能的奥秘提供了坚实的基础。首先，《认知神经学科：关于心智的生物学》由 Michael S. Gazzaniga、Richard B. Lvry 和 George R. Mangun 所著，作为世界权威的认知神经科学教材，它系统地涵盖了认知神经科学的各个方面，包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法，以及感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。通过这本书，我们能够从生物学的角度深入理解心智的形成和运作机制，为理解人工智能中的认知模型提供了生物学基础。 其次，《神经科学原理》由 Eric R. Kandel 和 James H. Schwartz 编写，让我们系统地了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。它强调了神经网络的联结主义，让我们认识到知识并非孤立存在，而是相互关联的，这对于构建人工智能中的知识表示和推理模型具有重要的启示。 最后，《神经生物学:从神经元到脑》由 John G. Nicholls 等著，是神经生物学领域内的世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物学的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。将这本书与前两本结合起来阅读，能够更全面地理解人脑的构造和运作，为设计更智能、更接近人类思维的人工智能系统提供宝贵的思路。 综上所述，这三本教材从不同角度为我们揭示了神经科学与人工智能之间的紧密联系，为我们深入学习和研究人工智能提供了丰富的知识和深刻的见解。
2024-10-29
根据我的论文主题撰写一段引言：《通用人工智能时代的博弈论应用：数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代，通用人工智能（AGI）的崛起正以前所未有的态势改变着我们的生活和社会。随着数据量的爆炸式增长以及决策环境的日益复杂，博弈论作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择及均衡问题的学科，在通用人工智能时代展现出了独特的应用价值。 在数据科学领域，海量的数据为我们提供了丰富的信息，但如何从这些数据中提取有价值的知识并做出明智的决策，成为了一个关键挑战。博弈论的引入为解决这一问题提供了新的思路和方法。它帮助我们理解不同数据主体之间的竞争与合作关系，从而优化数据的采集、处理和分析过程。 在决策价值方面，通用人工智能系统需要在复杂多变的环境中做出最优决策。博弈论通过对不同策略的收益和风险进行分析，为决策提供了理论依据和数学模型，使得决策更加科学、合理和高效。 综上所述，研究通用人工智能时代的博弈论应用，对于推动数据科学的发展以及提升决策的价值具有重要的理论和实践意义。
2024-09-28
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准：《通用人工智能时代的博弈论应用：数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代，通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下，博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源，而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为明智的决策，成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论，作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科，为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式，还能够预测和优化决策结果，从而实现决策价值的最大化。因此，深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用，具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28
分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述： 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场，创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年，企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例，且以“GPTwrapper（GPT 套壳）”产品作为新的 SKU 交付，一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而，在过去几个月，a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现，过去 6 个月里，企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留，但企业领导人几乎将预算增加两倍，更多应用部署在较小的开源模型上，并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为，为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案，能预见痛点，从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司，将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候，为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素，涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
已有30多篇参考文献，如何用AI写综述论文
利用 AI 写综述论文可以参考以下步骤： 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 写作助手生成综述论文的大纲，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 写作工具来撰写综述论文的各个部分，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 审阅工具来检查综述论文的逻辑性和一致性，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综述论文的原创性，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 进行综述论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2025-04-10
我是一名日语大四学生，我要利用我的开题报告和文献综述结合deepseek完成一篇论文初稿，请问怎么向deepseek提问
向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。
2025-03-31
我想ai生成综述论文，但是ai会编造莫须有的文章 我想提供60个论文文件 ai又会偷懒不阅读所有文件 如何处理
目前对于您所提到的问题，还没有直接有效的通用解决方案。但您可以尝试以下几种方法来改善这种情况： 1. 对于 AI 编造莫须有文章的问题，您可以在输入提示中明确强调要求基于真实可靠的信息和数据进行生成，并对生成的内容进行仔细审查和验证。 2. 针对 AI 偷懒不阅读所有提供的 60 个论文文件的情况，您可以尝试将文件进行分类和整理，突出关键信息和重点内容，以便 AI 更容易识别和处理。同时，也可以尝试使用更先进、具有更强处理能力的 AI 工具。 需要注意的是，AI 技术仍在不断发展和完善中，可能无法完全满足您的所有需求，但通过不断的尝试和优化，有望获得更好的效果。
2025-03-19
我想ai生成一篇综述论文，如何让它识别我指定的60篇文献
目前的 AI 技术要识别您指定的 60 篇文献来生成综述论文具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法：首先，将这 60 篇文献的标题、摘要和关键内容整理成清晰的文本格式，提供给 AI 作为输入。其次，使用具有强大语言理解和生成能力的 AI 工具，例如一些专业的学术写作辅助工具。在向 AI 描述需求时，要明确指出您希望它参考这些特定的文献，并对文献的重要观点、研究方法、结论等进行综合分析和总结。但需要注意的是，AI 生成的内容仍需要您进行仔细的审查和修改，以确保准确性和学术规范性。
2025-03-19
写作指令
以下是关于写作指令的相关内容： 拘灵遣将： 对文章中案例进行脱敏，替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时，每次对话输出文章一个部分，各部分字数有规定。 敕代表告诫，明确工作中的禁忌事项和具体要求。 令包括初始化时的欢迎语，牢记符与敕的要求，先请求用户提供案例洞察报告和目标群体，用户提供并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案。 熊猫 Jay：万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践： 最佳实践 1 是编写清晰的指令。 策略包括在查询中包含详细信息以获得更相关答案，要求模型扮演某个角色，使用分隔符清晰表示输入不同部分，指定完成任务所需步骤，提供示例，指定输出期望长度，提供参考文本。 策略 1 适用于新手，难度为 1 星，价值在于提供更多详细信息可获得更准确具体答案，减少模型猜测和误解，提高交互效率和满意度。 策略 2 适用于新手，难度为 1 星，通过指定角色使模型回答更具特色和针对性，提升输出质量。 OpenAI 官方提示工程指南： 撰写清晰的指令，模型无法读心，可根据输出情况要求调整。 技巧包括在查询中添加详细信息以获得更准确答案，请求模型扮演特定角色，使用分隔符清晰区分输入不同部分，明确指出完成任务需要的步骤，提供实例作为参考，明确指定希望输出的长度。
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
ai降重指令
以下是关于 AI 降重指令的相关知识： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag，逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，可通过两种写法设置权重。一是 括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：即 SD 先按输入的 tag1 开始生成，然后在达到设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响，可表示为，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。
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
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：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” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：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” 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 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“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：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“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： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
用deepseek写一份课题申报书，请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点： 1. 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考，如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用： 领域限定指令：基于特定的标准或文献，如 2023 版中国药典，说明相关内容。 文献引用模式：以特定的论文为参考，解释相关突破。 3. 多模态输出： 模糊指令优化：对于宽泛需求添加维度约束，将主观表述量化标准。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面： 关于提示词编写及 AI 应用的探讨：介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值，自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发：未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词，可快速实现软件开发。 关于写作与模型：用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。注意模型特点与推荐，如 Cloud 3.5 模型多样性差，DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11