AIWritePaper AI论文写作 -www.aiwritepaper.com
宝子们，AIGC时代已经悄悄降临两年多了！可能你们已经试水了一些AI工具，它们在内容创作上确实挺火的。不管是写文章、搞文案，还是做图做视频，这些AI都能直接搞定。
不过，不管你是想用AIGC来卷哪个领域，是不是有时会觉得，这些工具并没有传说中那么神奇？有时候它们生成的内容，简直就是一本正经地胡说八道。
其实这背后的玄机在于提示词。提示词已经变成了一门学问，它和生成的内容质量可是直接挂钩的。想要AI工具发挥出真正的魔力，咱们还得好好研究一下怎么写好提示词！
宝子们！今天我们来聊聊学术论文写作中的提示词技巧，特别是明确性和直接性这两个关键点。在学术的世界里，提问就像是打开知识宝库的钥匙，但要是钥匙不够精准，那宝库的门可就难开了。
1.明确性的力量
想象一下，你在用AIGC工具时，提的问题像是“X现象背后的秘密是啥？”这就好比问“晚饭吃什么？”一样，答案多到能写本书。但如果你问得更明确，比如“哪些因素对X现象影响最大？”这就像是点名要吃宫保鸡丁，答案直接多了。
2.直接性的魅力
直接性就是你问问题时的“直球对决”。在学术论文的战场上，直接提问能帮你迅速击中要害，比如“这个理论怎么用在Y情境下？”这样的提问，简单明了，直奔主题，绝不拖泥带水。
3.提问的艺术
细化问题：别让你的问题像海洋一样宽广，要像小溪一样具体。写论文不是一蹴而就的事，咱们得一步步来。
划定地盘：明确你的研究领域和背景，就像给角色设定背景故事一样。
目标明确：你得清楚自己要达到什么目标，这就像是出发前要知道目的地在哪儿。
言简意赅：用简单的话问出深刻的问题，别让复杂性成为沟通的障碍。
考虑实际：提问题时，想想这事儿能不能办，别让理想飞得太高，现实却跟不上。
宝子们！在学术写作的征途上，和AI工具的默契配合绝对是你的超级加成。但有时候，是不是觉得AI给出的答案和你心里想的有点儿出入？别急，我来给你们支几招，让你们的提问格式升级，和AI的互动更精准、更高效。
1.清晰标点，格式到位
跟AI对话时，用上"###"、"==="、">>"这些标点符号来划分或者强调问题的重点，AI就能更清楚地get到你的问题核心啦。
2.直击要点，表达明确
需要AI帮忙时，直接了当的命令句能让它更快get任务。比如，想要AI解释个学术概念，就直接来一句：“【详细解释XX概念，并按学术论文格式来】”。
3.角色扮演，提升质量
给AI设定个角色，比如“【你是个经验丰富的学术大咖】”，这样它就能更到位地理解问题背景，给出更符合学术范的答案。
4.追问补充，完善答案
AI回答后，不妨问一句“【你还有啥要补充的吗？】”，激励它再检查一遍，让答案更全面。
5.背景偏好，提前告知
告诉AI你的专业背景和喜好，比如“【我专注XX领域，喜欢简洁深入的分析】”，这样它就能更精准地满足你的需求。
宝子们，在我们深入学术研究的旅途中，提问的精准度就像是指南针，帮助我们直击研究的核心。今天，就让我们一起探讨如何通过精确提问，牢牢抓住研究主题，从而提升我们的学术研究品质。
1.明确研究需求
在学术探索的海洋中，宝子们得清楚自己想要从AI工具或其他资源中挖掘什么样的宝藏。比如，如果你对近年来人工智能模型的演变感兴趣，那就得把问题问得具体、问得实在。不是泛泛地问“人工智能模型有哪些变化？”而是要像这样精准发问：“过去五年中，人工智能领域有哪些关键模型的发展，它们各自的特点和影响是什么？”这样，我们才能得到更精确、更有价值的答案。如【请列出近五年内人工智能领域的主要模型，并提供它们的名称、发布年份和技术特点。】
Kimi反馈：
1.GPT-4
发布年份：2023
技术特点：GPT-4是由OpenAI开发的最新一代大型语言模型，以其强大的语言理解和生成能力而闻名。它在多任务学习、多语言处理和多模态交互方面展示了显著的潜力。
2.LLaMA
发布年份：2023
技术特点：LLaMA是Meta（Facebook前身）推出的一系列大型语言模型，以其开放许可和高效的性能而受到关注。这些模型在自然语言处理任务上表现出色，尤其是在开放许可的环境下。
3.StableLM
发布年份：2023
技术特点：StableLM是一系列稳定且高效的大型语言模型，以其在文本生成和理解任务上的稳定性和高性能而受到认可。
4.Falcon
发布年份：2023
技术特点：Falcon是一款注重效率的大型语言模型，旨在提供更快的推理速度和更好的可扩展性，同时保持与大型模型相当的性能。
5.Llama 2
发布年份：2023
技术特点：Llama 2是LLaMA系列的升级版本，提供了更深层次的语言理解和生成能力，特别是在对话系统和文本生成任务中。
6.PaLM
发布年份：2022
技术特点：PaLM（Pathways Language Model）是Google开发的大型语言模型，以其在多任务学习和多模态交互中的卓越表现而知名。
7.BLOOM
发布年份：2022
技术特点：BLOOM是Hugging Face推出的一款176B参数的多语言模型，以其在多语言理解和生成任务上的广泛适用性和高性能而受到关注。
8.GPT-3
发布年份：2020
技术特点：GPT-3是OpenAI推出的第三代大型语言模型，以其在少样本学习中的强大能力和广泛的应用范围而闻名。
2.拥抱结构化数据的魔力
为了让答案结果一目了然，宝子们可以请AI工具以结构化的格式——比如整洁的表格——来呈现那些宝贵的信息。这样做不仅能让信息井井有条，还能让研究者们在分析和比较数据时更加得心应手，就像是给复杂的数据穿上了一件易于理解的外衣。例如，研究者可以请求【请以表格形式展示各人工智能模型的关键信息，并按照推出时间降序排列】。
| 模型名称 | 发布年份 | 技术特点 |
|---|---|---|
| GPT-4 | 2023 | 由OpenAI开发的最新一代大型语言模型，具有强大的语言理解和生成能力 |
| Gemini | 2023 | 由谷歌推出的大型语言模型，以其多模态交互能力而闻名 |
| PALM | 2022 | 由谷歌发布的大型语言模型，拥有540亿参数，擅长多语言和多任务学习 |
| BLOOM | 2022 | 由BigScience推出的多语言模型，参数量达176B，支持广泛的NLP任务 |
| GPT-3 | 2020 | OpenAI开发的大规模语言模型，以其在少样本学习中的强大能力而知名 |
| Claude | 2023 | Anthropic开发的闭源语言大模型，强调有用性、诚实性和无害性 |
| Bard | 2023 | 谷歌开发的对话模型，基于LaMDA模型，支持多种语言和功能 |
| 文心一言 | 2023 | 百度推出的知识增强型语言大模型，提供多种形式的开放服务 |
这些模型代表了人工智能领域在大型语言模型和多模态交互方面的重要进展，它们的发展和应用正在不断推动人工智能技术的边界。
3.紧扣主题的提问策略
4.实例分析
| 年份 | 模型名称 | 技术特点 |
|---|---|---|
| 2023 | CHIEF模型 | 哈佛医学院开发，准确率高达96%，能识别19种不同的癌症类型，并预测患者存活率 |
| 2023 | MedGPT | 医联自主研发，基于Transformer架构，国内首款医疗大语言模型，支持多模态输入输出 |
| 2023 | 盘古药物分子大模型 | 华为云与中国科学院上海药物研究所联合推出，针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计 |
| 2023 | Deepwise MetAI | 深睿医疗自主研发，突破单个产品能力边界，创造全流程疾病辅助诊疗能力 |
| 2023 | 京医千询 | 京东健康推出，利用大语言模型增强输出的多CAD网络，包括诊断、分割、报告生成网络 |
| 2022 | PaLM | Google开发的大型语言模型，展现多任务学习和多语言处理能力 |
| 2022 | BLOOM | Hugging Face推出的176B参数的多语言模型，支持广泛的NLP任务 |
| 2020 | GPT-3 | OpenAI开发的大规模语言模型，以其在少样本学习中的强大能力和广泛的应用范围而知名 |
| 2018 | 华佗GPT | 深圳市大数据研究院推出，聚焦于医疗健康领域的AI大模型 |
在撰写学术论文时，巧妙地“喂料”——也就是提供生动的案例或示例——是一种高效的写作技巧。这样做不仅能够帮助研究者更精准地表达研究问题或假设，还能让AI更准确地把握研究的脉络，进而给出更贴切的回答。下面是几种巧妙运用材料投喂技巧的方法：
1.用案例开路
2.用示例解惑
您的课题“人工智能泛化能力和影响因素的研究”在学术领域具有独特的价值。首先，它深入探讨AI模型在不同场景下的适应性和稳健性，这对于提高AI技术的可靠性和扩展性至关重要。其次，该课题通过分析影响AI泛化能力的关键因素，为优化算法和提升模型性能提供了实证基础。此外，研究方法上，您可能会采用创新的数据分析技术和模型评估框架，为AI领域带来新的研究工具。同时，该课题的数据集构建和分析将为后续研究提供宝贵的资源。跨学科方面，它可能涉及计算机科学、心理学、社会学等多个领域，促进不同学科间的交流与合作。最后，该课题的研究成果能够为AI技术的未来发展提供指导，对政策制定和技术应用具有启示作用。
3. 数据支持
4. 比较分析
1.Google Scholar
一个广泛使用的学术搜索引擎，可以帮助您找到相关领域的研究文献，并进行比较分析。
2.Semantic Scholar
由艾伦人工智能研究所开发的免费学术搜索引擎，专注于科学文献的搜索和分析，特别强调语义搜索和文献之间的关系。
3.IBM Watson Knowledge Studio
IBM提供的AI工具，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息，并进行深入分析。
4.Mendeley Data
一个研究数据管理平台，可以帮助研究人员存储、分享和分析数据，进而比较不同研究结果。
5.Vosviewer
一个文献可视化工具，可以帮助您分析和可视化科学文献中的共引网络，从而发现研究趋势和研究间的联系。
6.Sci2 Tool
一个用于科学映射和网络分析的工具，可以帮助您分析科学文献中的模式和结构。
7.CitNetExplorer
一个用于文献共引网络分析的工具，可以帮助您理解文献之间的关系和研究领域的知识结构。
8.Microsoft Academic
微软提供的学术搜索引擎，提供文献搜索、作者和机构排名、研究趋势分析等功能。
9.AI2 Literature Review Tool
由艾伦人工智能研究所开发的文献综述工具，可以帮助研究人员快速生成特定主题的文献综述。
-------------------------------------------------------
点击「阅读原文」直达AIWritePaper！
或扫描二维码直达AIWritePaper
▼▼▼▼
Tips:
觉得手机端不方便操作的话可以：
1.【扫码】或【阅读原文】点击右上角【···】
2.【复制链接】发送【微信电脑端】点击使用哦！
