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deepseek论文讲解

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以下是关于 deepseek 论文解读的相关内容:

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

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deepseek论文解读

下面是2篇论文,pc端鼠标移到文章上面,会有下载链接,手机端类似[deepseek v3.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/SaMdbJDdlo72xwx6d4AcYNJWnZg?allow_redirect=1)[deepseek r1.pdf](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/L77IbDDzGoJyCRxpcz5cDPl0nyf?allow_redirect=1)[heading1]技巧分享[heading2]万能提示词[content]这个是用DS小技巧用这个提示词来DeepSeek R1。基本可以算万能了。你是一名顶尖的提示词优化专家,请按以下步骤优化下方提示:1.分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义2.基于[目标输出示例],重构提示结构(可参考CRISPE/BROKE框架)3.生成3个优化版本,并解释每版的改进逻辑原提示:[你的原始提示][heading2]官网的搜索不能用,一直崩溃怎么办[content]可以用火山的满血版,在视频的最后10分钟左右有手把手教程

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///大家可以把学习心得放这里,进[手残党福音!用扣子爆加DeepSeek-R1满血版全记录](https://cohlzhtweb.feishu.cn/docx/ZHWidAi99o91BpxFQPJcuaFtnjh)饿修罗鬼根据罗文老师教学手捏coze+DeepSeek-R1记录[?用coze手捏了“满血+联网+推理呈现”版deepseek-R1](https://l0x0d6pyepy.feishu.cn/docx/WPTxdkGsPof7sRxOxo7co6dgnUc)学习实操后的一些迭代优化分享

详解:DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

微博上热搜,主流媒体全报道|作者|文章|类型|链接||-|-|-|-||通往AGI之路|关于DeepSeek的所有事情【知识库持续更新中】|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA||数字生命卡兹克|DeepSeek的提示词技巧,就是没有技巧。|基础认知|https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305<br>错误||宝玉|教你如何<br>破解DeepSeek R1系统提示词|提示词破解|https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2w-I5ozTw-7R6jreLMw||橘子汽水铺|中国开源,震撼世界:DeepSeek R1的变革、启示与展望|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw||橘子汽水铺|自学成才之路,DeepSeek R1论文解读|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg||新智元|史上首次,DeepSeek登顶中美AppStore!NYU教授:全球「AI霸权」之争已结束|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg||一支烟花AI|用流程图对比DeepSeek-R1,OpenAI O1,Claude说明强化学习在AI大模型训练、推理的创新和意义|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1Ru-QOEBn31KhxQ||腾讯科技|一文读懂|DeepSeek新模型大揭秘,为何它能震动全球AI圈|基础认知|https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA||张小珺腾讯科技|一场关于DeepSeek的高质量闭门会:比技术更重要的是愿景|进阶思考|https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw|

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
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
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足: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。 应对策略: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。 创作相关: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;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
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
数字人讲解产品
以下是关于数字人讲解产品的相关内容: 电商方面: 1. 添加产品/介绍背景:若有自己的视频/图片素材可用,若无,可根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索或手动添加喜欢的音乐。最终形成所需视频,可用于带货或讲解产品,也能应用于直播(直播可能收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或直接购买会员版)。 XiaoHu.AI 日报 1 月 14 日相关: 1. 无需真人模特,上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示。 2. 支持语音和口型同步,动作、姿势可定制,提供 1000+多国家数字人模特。 3. 覆盖全球 28+种语言,能快速生成产品宣传视频,省去拍摄烦恼。测试视频效果接近成熟,嘴型部分仍需微调。在线体验:
2025-04-11
我有一份青年创新讲稿,想用自己的数字形象和我自己的声音讲解,背景要做一些和讲稿内容相符的视频。什么工具最称手呢?
以下是一些适合您需求的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:一个 AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有以下工具供您参考: 1. 开源且适合小白用户的工具:具有一键安装包,无需配置环境,简单易用。其功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用时需下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub: 2. Google Veo 2:能生成逼真的 Vlog 视频,效果接近真实,几乎难以分辨,适合创作和内容制作。相关链接: 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。
2025-04-02
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
如何将一个现成的PPT用AI生成口语话的讲解文字?
以下是将现成的 PPT 用 AI 生成口语化讲解文字的一些参考方法和示例: 示例一: 标题:张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf 一级标题:教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用 二级标题:教师使用 AI 小技巧 三级标题:提示词设计公式之——RTFC 内容: 开场 PPT(口播):大家好,今天我将演示如何利用 AI 助手 Kimi.ai 展自适应学习。Kimi.ai 支持 200k 输入,非常适合用于学习导师。首先,我会给 Kimi.ai 输入一份讲义 PDF,请它提取知识点。 操作录屏(口播):我在对话框输入“请提敢以下溶 DF 中的主要知识点”然后上讲义 PDF 文件。我们看到 i'.aig 快列出了这份讲义的知识点提纲,包活认知负荷、工作记忆等概念。这样学生就能快速了解这堂课的重点内容。 操作录屏(口播):接下来,我输入“认知负荷这个概念我还是不太懂,我只是一个 15 岁的孩子,你能否通俗地解释一下,并举几个例?”。我们看到 Kimi.ai 用通俗的语言解释了认知负荷,并举了背诵课文和学习编程两个例子。通过这种互动式讲解,学生更容易理解概念。 操作录屏(口播):我回复“我懂了,谢谢!那么请你出 5 道难度递增的选择题考考我吧,我可是学霸!”。Kimi.ai 很快生成了 5 道关于认知负荷的选择题。我回答了第一、3、5 题,其中第 3 题答错了。我们看到只imi.ai 的反馈,第一题称赞我掌握了基本概念,第 3 题指出了我的错误并解释正确答案,第 5 题夸赞我的超常发挥并总结了知识点。通过测评反馈,学生能及时查缺补漏、巩固知识。 操作录屏(口播):在最后,我提出了一个拓展问题“认知负荷理论对教学设计有何指导意义?”。Kimi.ai 不仅解答了问题还推荐了两篇相关文献。这种个性化的学习资源推荐,能引导学生深入探充感兴趣的话题。 总结 PPT(口播):通过本次演示,我们看到利用 ChatGPT 进行自适应学习的几个关键环节:提取知识点、互动式讲解、定制练习题、测评与反馈、拓展资源推荐等。在使用中要注意提问要明确、注剩引导过程养成自主探究习惯这样才能真正发挥AI 助手的智能优势,现高效个性化学习。 示例二: 标题:实战:每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法! 一级标题:二、创建视频内容 内容: 2.1 准备内容:我们需要先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何你希望推广,让大家了解的文字。当然,你也可以利用 AI 来生成这段文字。 2.2 制作视频:我们使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。这是一款功能强大的视频编辑软件,个人免费版就足够我们实现制作目的。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。进入创作页面:我们选择顶部工具栏中的:文本,并点击默认文本右下角的“+”号,这个动作代表了为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后,在界面的右侧。我们将准备好的文字内容替换默认文本内容。视频内容就准备好了,这将为数字人提供语音播放的内容,以及生成与文字内容相对应的口型。 希望以上内容能为您提供一些帮助。
2025-03-26
提示词设计方法,请从初级到高级一步步进行说明讲解
以下是从初级到高级的提示词设计方法的讲解: 初级阶段: 在初级阶段,重点是明确表达您的需求和期望。例如,清晰地描述任务、问题或所需的输出类型。 中级阶段: 随着经验的积累,可以尝试更详细和具体的描述。包括提供更多的背景信息、限制条件和关键要点,以引导模型生成更符合期望的结果。 高级阶段: 1. 自动提示词工程(APE): 提示词生成:利用 LLM 针对特定任务产生多种提示词,借助其语言数据库和上下文理解。 提示词评分:根据清晰度、特定性和推动期望结果的潜力等关键指标对提示词进行严格评估。 完善和迭代:根据评分调整和优化提示词,增强其与任务要求的一致性,通过持续改进提高提示词质量。 2. 样例驱动的渐进式引导: 把相关的样例文件与提示词同时发送给模型,让模型自行总结所需结果。 经过多次调试和根据测试 bug 微调提示词,以确保稳定运行。 3. 格式选择: 对于刚入门的朋友,推荐使用直观易懂的 LangGPT 结构化提示词,以便快速上手。 对于进阶用户,一方面可以继续使用 LangGPT 结构化提示词,另一方面如有精力和好奇心,可尝试 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。 需要注意的是,部署 APE 并非没有挑战,可能需要大量计算资源和建立有效评分指标,初始设置也可能需要精心策划的种子提示词集来有效指导生成过程。重要的是提示词的内容要与 AI 的“理解机制”相契合,而非外在形式。
2025-03-18
multi agents讲解
多智能体(MultiAgent)是由多个自主、独立的智能体(Agent)组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型(LLM)的出现,以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景,其核心是 LLM 与工具协同配合,可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 分配角色,通过协作完成复杂任务,与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括: 1. 环境:所有 Agent 处于同一环境,包含全局状态信息,Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段:采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器:可以是 LLM 或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆:因 Agent 数量增多,消息数量及每条消息的记录字段增加。 此外,吴恩达最新演讲提到四种 Agent 设计范式,Reflection 和 Tool Use 相对经典且广泛使用,Planning 和 Multiagent 较新颖有前景。Reflection 类似于 AI 自我纠错和迭代,如让 AI 写代码并自我检查修改。Tool Use 指大语言模型调用插件拓展能力。在一些场景中,Reflection 可用两个 Agent,一个写代码,一个 Debug。
2025-03-14
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
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