第 12 卷
其他常用中文指令
Prompts(指令)
跨学科融合:将“舆论分析”概念与其他领域的最新具有突破性的理论深度结合,提出极其具有创新的交叉领域的十个问题。
探索“舆论分析”概念的基础理论、哲学基础或科学原理等深层次原理,提出挑战这些基础的前所未有的突破性十个问题。
舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用,列出十个充满想象力和震撼性,前所未有的应用。
如果要量化研究审美智能概念,请提出一个合理的,有效的,各指标不重叠的,你自己能提取数据的指数体系框架,不少于三十个指数。
请大家研究任何问题,先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合,二是深层次原理,三是概念前沿应用,四是如何量化分析。
任何学术概念。
里面会有些冗余信息,可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空还可以对我的提示词进行改进,围绕四个方面。我们需要建立一套研究提示词集。
AI for research 提示词集。
三效果如何?
元知AI综述工具
产品概况
厂元知是国内由清华、北航专家团队研发的个AI学术平台,目前其AI综述生成工具已开放使用,能够帮助用户从海
L量文献中提取核心信息,通过自然语言处理算法,实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。』
功能亮点功能亮点
| 多版本与模块化支持:目前提供三个版本(基础版、增 | 低重复率:结合现有查重机制与AI技术,在内容生成阶 |
|---|---|
| 强版、专业版),能够灵活应对不同用户的综述需求。 | 段引入重复检测与优化策略,从源头上降低重复率风险, |
| 工具内包括文献观点梳理、问题提出等功能模块,确保 | 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。 |
用户在不同科研需求下得到充分支持。
无限双语数据导入:支持中文与英文文献的导入,并且增强版绘图功能:增强版具备绘图功能,可通过可视化文献数据量没有限制,能够轻松处理中文文献的系统性
图示(如文献关键词共现图)直观展示综述内容,帮助梳理,以及国际文献的跨语言分析。
用户更好理解和呈现研究成果。
幻觉克服:以现有真实数据库作为支撑,借助由专家设无数据检索:以现有真实数据库作为支撑,通过关键词计撰写的提示词,精准规避AI生成中的幻觉问题。
检索,自动搜集相关文献并生成综述报告,目前只支持高规范格式输出:所生成的综述文档格式规范、结构清英文检索。
晰,符合学术论文标准,用户几乎无需进行二次整理。
全站分卷索引 · 29 卷
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- 8第 8 卷
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- 中文学术写作润色指令
- 指令:作为中文学术论文写作优化助手,您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性,
- 同时分解长句,减少重复,并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本,并附上解释。以 markdown表格的形式提供
- 输出结果,每个句子单独成行。第一列为原句,第二列为修改后的句子,第三列为中文解释。请编辑以下文本:
- 原始句子优化后句子中文释义
- 英文学术写作润色指令
- 指令:下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格,改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可
- 原始文本修正后文本
- 修改解释修改解释
- 提升段落间逻辑和连贯性指令
- 指令:请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性,指出句子之间的流畅性或关联性有哪
- 些地方可以改进,并提出具体建议,以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本,然后用
- 10第 10 卷
- 标点符号错误一键修改指令
- 指令:请你帮我确保以下文字中的标点符号正确无误,如果发现标点符号错误,请将你发现的错误列在一
- 个两栏的标记表中,将原文放在第一栏,将更正后的文本放在第二栏,请只列出错误,并在最后提供更正
- 原始文本
- ln addition. theleftvalve ofeach mussel wasexaminedfor
- compressiveforce(shellstrength)following Burnettand
- Belk (2018). A universal material+testing machine(MTS
- Fig1,)was used to determine theshellstrength. Eachshell
- valve was placed horizontally with theshell edge onaflat
- surface,whileacompressiveforcewasappliedata
- constantloading rateof10 mm-minuntilthereal-time
- forcecurveonthemonitorscreenfastdropindicating
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- 策略优化:开源特性,成本优势
- n 开源策略n 成本优势
- n 开源模型的优势与挑战调用成本:DeepSeek R1 的 API 服务定价为每百万输入 tokens 1
- 进行二次开发和优化. - - - -----. 可靠性和可解释性模型训练成本(输入/百万 tokens)(输出/百万 tokens)
- 允许研究者根据特定应用 . - - - -----. 需要社区成员的共同参与DeepSeek-R1未明确(推测低于V3)0.14美元(缓存命中)2.19美元
- 社区支持. - - - -----. 安全性
- 测试评估:对标顶尖,能力出众
- n 推理任务表现n 知识类任务表现
- 中,取得 97.3%,表现与 OpenAI-o1-1217 相当,远超其他模型。n 其他任务表现
- 本地部署:灵活高效,协同优化
- n 端侧部署能力n 端云协同优化
- 任务分配与负载均衡
- 22第 22 卷
- 23第 23 卷
- 24第 24 卷
- 25第 25 卷
- 26第 26 卷
- 27第 27 卷
- 28第 28 卷
- 行业应用:AI定制,自动化决策
- 实施场景
- 行业定制化AI赋能行业知识库整合“AI参谋”赋能
- 技术创新:流程自动,突破效能
- l 端到端任务自动化l 人机共生新范式l 重塑企业运营效能
- 任务分条件。减少人为干预,提升效率。数字化转• 通过技术创新、优化结构和提升效
- 析与状态变化(如预算使用、产品数量1.自动化处理时响应,确保快速精准决策。管理
- 态跟踪
- 动态预• 基于推理技术,实时预测未来的变化。• 通过算法和机器学习技术,自动识
- 反馈与况)更新模型参数。3.复杂任务的 • 确保全面覆盖核心业务环节。深入分析数据,优化决策流程,• 融合先进管理理念和技术手段,提
- 认知协作:异构智能,集群协作
- 三阶认知生成体系AIResearch生成报告样本:《新能源汽车产业链投资机遇分析》
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