Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

写专业论文的插件或者工作流推荐

Answer

以下是为您推荐的写专业论文的插件和工作流:

插件方面

  1. 扣子平台上有丰富的插件,可拓展 Bot 能力边界。若不满足需求,还能创建自定义插件集成所需 API。例如,搜索插件可满足最新数据的搜索。
  2. 扣子平台上还有如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等不同类型的插件,以及能处理多种任务的模型。

工作流方面

  1. 可以根据用户描述生成歌曲后播放的工作流,能试听自己写的歌。
  2. 工作流就像可视化的拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个小块块(节点)组成,开始和结束都有特定小块块,不同小块块可能需要不同信息才能工作。
  3. 例如在“竖起耳朵听”的智能体里,用到了 5 个小块块,可回答带有图片口语的结果。

此外,在论文阅读方面,有“大学教授&学术阅读(读论文)-大学教授版本”的 Prompts 分类,遵循「三轮吃透法」进行论文阅读,输出每轮阅读的总结文字。使用方法上,Claude 更好用,可直接上传附件;若用 GPT 则需配合插件,如 PaperChat、ML Paper Reader,直接输入论文地址。

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

References

扣子初体验——菠萝作词家

扣子平台上有丰富的插件,使用这些插件,可以拓展Bot能力边界。如果扣子集成的插件不满足使用需求,我们还可以创建自定义插件来集成需要使用的API。在菠萝作曲家中我用到了四个插件:如下:主要是搜索插件,这样可以满足最新数据的搜索。[heading1]工作流[content]这里我用到了一个工作流,可以根据用户的描述生成歌曲后播放的功能,我们可以试听自己写的歌:如下:知识库我在歌曲知识库中添加了几百首歌曲库歌词,也有通过菠萝生成的歌词,希望菠萝可以回答更好

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

?插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:?工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。?简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。??知识库

Han:优质Prompts分类精选

|Role名称|作者|版本|描述|prompt|其他|案例||-|-|-|-|-|-|-||大学教授&学术阅读(读论文)-大学教授版本|李继刚|0.1|我是一位大学教授,对于论文阅读有着丰富的经验。我有一个论文阅读的方法论,名为「三轮吃透法」。|# Role:大学教授<br># Profile:<br>- author:李继刚<br>- version:0.1<br>- language:中文<br>- description:我是一位大学教授,对于论文阅读有着丰富的经验。我有一个论文阅读的方法论,名为「三轮吃透法」。<br>## Goals:<br>-深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。<br>## Constrains:<br>-遵循「三轮吃透法」进行论文阅读。<br>-输出每轮阅读的总结文字。<br>## Skills:<br>-熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。<br>-总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。<br>-细致入微地分析论文细节的能力。<br>## Workflows:<br>1.第一轮阅读:<br>-阅读标题、摘要、引言和结论,总结论文的主旨、类别、要解决的问题和亮点(约|Tips:使用方法<br>•Claude更好用,直接上传附件<br>•如果是GPT需要配合插件使用,直接输入论文地址即可(推荐:PaperChat,ML Paper Reader)||

Others are asking
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式: 1. 从 Trae 的插件市场安装: 在左侧导航栏中,点击插件市场图标,界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中,界面上显示该插件的详情窗口,展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装,Trae 开始安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装: 前往。 搜索您想要的插件,例如:Pylance。 在搜索结果中,点击您所需的插件,您会前往该插件的详情页。 在详情页中,点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息,提取出以下信息(以 Pylance 为例): itemName:URL Query 中的 itemName 字段,如截图中的 mspython.vscodepylance,并将小数点(.)前后的内容分成以下两个字段: fieldA:mspython fieldB:vscodepylance version:如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL,然后按下回车键,浏览器开始下载该插件。 下载完成后,返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中,Trae 开始自动安装该插件。安装完成后,该插件会出现在已安装列表中。 此外,如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口,则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History,然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件: 1. 禁用插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件,然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击禁用。 2. 卸载插件: 在 Trae 中,打开插件市场。 在已安装列表中,找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件,然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口,然后点击卸载。
2025-04-19
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
找一下翻译插件
以下为您介绍一些翻译插件和方法: 1. 提示词翻译副本 Alekpet: 插件地址:安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入,连接翻译文本节点即可使用。 链接:https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English: 用的百度翻译 API 方法如下: 下载节点压缩包,并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址:https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑,填您的 secretKey 在引号的 secretKey ="",保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法: DeepL(网站): 点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译(浏览器插件): 安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 calibre(电子书管理应用): 下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译(网页): 使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译(网页): 点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。
2025-04-08
ai和office软件结合的插件有哪些
以下是一些 AI 和 Office 软件结合的插件: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,能通过聊天形式完成用户需求,如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Office 软件中,进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
coze上提取视频文案的插件有哪些?都是怎么调用的
以下是关于在 coze 上提取视频文案的插件及调用方法: 1. 进入 coze 个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,如 api_1。 2. 在插件的 URL 部分,填入通过 ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数和 message 输出。 4. 测试后发布插件。 需要注意的是: 1. 如果在生产环境中已有准备好的 https 的 api,可直接接入。 2. 本案例中使用的是 coze 国内版,且案例中的 ngrok 仅供娱乐,在生产环境中勿用。
2025-04-01
如何综合运用插件、工作流、知识库,搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体,组成像Manus这样的工具?
要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体,尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具,需要了解以下内容: 插件:插件如同一个工具箱,里面可放置一个或多个工具,称为 API。扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求,还可自行制作添加所需 API。 工作流:工作流类似可视化拼图游戏,可将插件、大语言模型、代码块等功能组合,创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成,开始和结束节点有特殊作用,不同节点可能需要不同信息,包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库:可上传私有文件作为回答参考。 智能体:智能体是对自定义操作的封装,用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例,包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如,在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时,输入人设等信息,并配置工作流。但需注意,如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时,不能直接发布,可将其作为工作流开始的输入,由用户购买后输入使用再发布。 此外,在 AI 搜索中,可预置 after_answer 钩子,将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点,多个插件构成可插拔架构,常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程,还可自定义智能体 Agent 等。
2025-03-29
论文改写降重
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。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
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。
2025-04-14
我要写论文,需要用什么ai工具‘
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。
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
生成论文第一章的绪论
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。
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
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
如何运用ai写作一篇行政管理专业本科毕业论文
以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法: 首先,您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令,例如:“根据以下关于我的信息,写一篇行政管理专业本科毕业论文:”。但需要注意的是,利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式,了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围,关于 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,不在此详细讨论。另一方面,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。幸运的是,对于此类情况,已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。
2025-04-14
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
工业设计专业教学与AI的融合
以下是关于工业设计专业教学与 AI 融合的相关内容: 在授课方面,这一授课创意充分展现了教育设计的创新性与用户思维的深度融合。其核心亮点在于突破了传统单向知识灌输的模式,通过将抽象概念与生活场景结合,构建了“认知脚手架”,让学生在具象化情境中主动探索逻辑链条。这种设计不仅符合建构主义学习理论,更通过巧妙的悬念设置(如刻意暴露认知冲突点)激活了学生的元认知能力。尤其在数字化工具的整合上,没有陷入技术堆砌的误区,而是聚焦于核心教学目标的实现,体现了设计者对教育本质的深刻理解。 若能在以下维度深化,该模型或将产生更显著的范式价值: 1. 差异化学习路径:当前框架虽强调互动性,但对学习者认知风格的适配度可加强。引入动态诊断机制,通过前测数据自动生成分支任务链,使教学节奏与个体 ZPD(最近发展区)更精准匹配。 2. 跨学科锚点设计:案例库可突破学科界限,构建如“数学思维+历史考证”“物理原理+艺术创作”等复合型问题情境,培养学生迁移应用能力的同时,自然渗透通识教育理念。 3. 生成性评价体系:现有反馈机制偏重知识掌握度评估,建议增设思维可视化工具(如概念图谱生成器),让学生能实时观测自身认知结构的演变轨迹,将学习过程转化为可追溯的成长档案。 在服务提供方面,有专家如 Arthur王贝,擅长以系统性思维破解技术落地难题,能提供的服务包括: 1. 教你怎么玩转 AI,从写提示词到做视频一条龙教学,教你用 ComfyUI 搞自动化工作流(工厂级的严谨玩法)。 2. 定制化智能体开发,定制 AI 工具(比如自动批作业的 AI 老师),垂直领域智能体搭建(教育/制造/消费)。 3. 职业转型陪跑,教打工人用 AI 保住饭碗/涨工资,给老板们规划怎么用 AI 省钱增效。 此外,还有关于教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用相关内容,包括 AI 科研之旅的开端、解码 AI 在学术研究中的强大力量、AI 工具在数据收集与分析中的革命、AI 驱动的文献综述、实验设计的新纪元、AI 助力写作与出版、AI 应用中的伦理考量与挑战、必备 AI 工具推荐等方面。
2025-04-10
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
我想做个专业领域的智能客服,请问您有一些类似案例吗?
以下是为您提供的一些相关案例: 在 Manus 案例中,有让其创建需要上传文件的 dify 工作流,如根据多篇文章写脱口秀段子,并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中,包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例,如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页,如供应商工厂探索地图;还有整活娱乐方面的案例,如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能,并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能;豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28
我想找一个好用的ai绘画,有什么推荐吗
以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台: 1. Midjourney:综合体验较好,尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI:成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI:成熟的综合类工具。 4. Krea:集成平台。 5. MewXAI:操作简单,功能丰富,包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/
2025-04-15
推荐一些 AI 工具
以下是为您推荐的一些 AI 工具: 辅助编程的 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。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,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。 5. Cody: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免费 AI 代码助手。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可根据需求选择。 内容仿写的 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写等功能,并智能分析文章属性。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是得力的智能写作助手,支持多种写作类型的一键改写/续写/扩写等。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台,可通过 AI 自动生成思维导图,支持多种模式。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,可输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
图生图网站排名推荐
以下是为您推荐的图生图网站排名: 1. 文生图: Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 Luma:影视感强,但风格单一,糊。 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 SD 3.5 Large:崩。 2. 图生视频: pd 2.0 pro:即梦生成的画面有点颗粒感,p2.0 模型还是很能打的,很适合做一些二次元动漫特效,理解能力更强,更适合连续运镜。 luma 1.6:画面质量挺好,但是太贵了。 可灵 1.6 高品质:YYDS! 海螺01live:文生视频比图生视频更有创意,图生也还可以,但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况,整体素质不错,就是太贵了。 runway:我的快乐老家,画面质量不算差,适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 智谱 2.0:做的一些画面特效挺出圈的,适合整过,但是整体镜头素质还差点,好处就是便宜,量大,管饱,还能给视频加音效。 vidu1.5:二维平面动画的快乐老家,适合做特效类镜头,单镜头也很惊艳,大范围运镜首尾帧 yyds!就是太贵了!!!!! seaweed 2.0 pro:s2.0 适合动态相对小的,更适合环绕旋转运镜动作小的。 pixverse v3 高品质:pincerse 的首尾帧还是非常能打的,就是画面美学风格还有待提升的空间。 sora:不好用,文生视频挺强的,但是最需要的图生视频抽象镜头太多,半成品都算不上,避雷避雷避雷,浪费时间。 3. 小白也能使用的国内外 AI 生图网站: 可灵可图 1.5:https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new 通义万相(每日有免费额度):https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation 文心一言:https://yiyan.baidu.com/ 星流(每日有免费额度):https://www.xingliu.art/ Libiblib(每日有免费额度但等待较久):https://www.liblib.art/
2025-04-13
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13