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chat论文指令新上映_ai智能写作一键生成(2024年11月抢先看)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

chat论文指令

ChatGPT写论文必备指令清单 1⃣ 确定研究方向： 𐟑‰ 你认为哪些领域是最值得研究的？ 2⃣ 提供框架思路： 𐟑‰ 我正在撰写一份关于**的报告，但不确定如何组织思路和呈现内容。你有什么技巧或建议可以分享吗？ 3⃣ 确定选题： 𐟑‰ 我是一名研究生，专业是**，研究方向是**。目前正在准备撰写一篇学术论文，需要你的指导。我对**技术领域感兴趣，但还没有形成具体、明确的研究问题。请推荐10个参考选题。 4⃣ 提供统计方法： 𐟑‰ 我在进行**方面的研究，并收集了大量数据，但不知道如何使用适当的统计工具和软件来分析这些数据。你能为我推荐一些常用的工具和技巧吗？ 5⃣ 论文修改建议： 𐟑‰ 你能否提供一些关于我的论文的建议？它是否完全符合社会学研究的方法和理论？ 6⃣ 确定研究方法： 𐟑‰ 我是一名研究生，专业是**，研究方向是**。目前正在准备撰写一篇SCI学术论文，需要你的指导。我目前确定的选题是**，请你从**技术出发，推荐适合的研究方法吗？ 7⃣ 提供建议： 𐟑‰ 我正在进行**方面的研究，但对这个领域的相关概念和术语不太了解。你有什么建议或技巧，可以帮助我更好地掌握这些基本概念吗？ 8⃣ 询问观点： 𐟑‰ 你如何评价**的影响力？ 9⃣ 通用指令： 𐟑‰ 请问你对于**方面的看法是什么？ 𐟔Ÿ 通用指令： 𐟑‰ 你能否给我一些建议，帮助我更好地理解**？

Kimi在文献综述写作中的独特优势以前尝试过使用ChatGPT进行文献综述写作，但发现它在文献检索和写作方面还存在一些不足，尤其是某些文献的内容不够准确。后来，我的朋友推荐我使用Kimi，据说它在文献综述写作方面更有优势。于是，我决定试试Kimi，并总结了一些使用指令： 𐟓š Kimi在文献综述写作中的指令确定主题并生成关键词进行文献检索生成文献综述的初步大纲生成单个文献的总结生成多个文献的总结和比较生成文献综述段落生成引言段落生成结论段落引用生成和格式化 𐟓 Kimi在论文写作全流程中的指令论文选题指令论文大纲指令文献综述指令研究理论指令参考文献指令论文致谢指令去除冗余场景举例标题名称中英互详提供独特见解深度分析与评估论文降重 𐟖‹️ Kimi修改润色论文的指令思路梳理-指令突出重点-指令避免跳跃性-指令提升表达的清晰度与准确性-指令通过这些指令，我发现Kimi在文献综述写作方面确实表现出色，尤其是在文献检索和写作过程中，能够更准确地生成相关内容。

Chat GPT润色SCI论文的魔法指令 Chat GPT在各个领域都有广泛的应用，但在学术写作中，关键词的调教至关重要。最近，我发现了一段魔法指令，能够有效帮助AI润色SCI论文，效果非常显著。现在，我将这段指令分享给大家。𐟓š✨ 指令如下：请对以下学术论文段落进行润色，使其符合学术风格，提高拼写、语法、清晰度、简洁性和可读性。必要时，请重写整个句子。此外，列出所有修改并解释原因，以markdown表格形式呈现。注意事项：论文段落不宜过长，过长可能会让AI误解其中的专业表达。润色后可能还需要进行手动修改。我使用的是GPT 3.6进行测试，GPT 4.0可能会有更好的效果，但需要大家自行获取。

四步改论文，轻松提质！ 𐟌Ÿ 想要写出高质量的论文？KimiChat 给你四个关键步骤，帮你轻松改出优质论文！ 1️⃣ 梳理思路：提示词指令：扮演一位专业的学术编辑，拥有超过20年的论文编辑经验。目标是确保论文的完整性和逻辑一致性。要求1：审查论文的每个部分，包括引言、文献综述、方法、结果和讨论，确保每个部分都紧密围绕论文主题展开。要求2：如果必要，考虑重组论文，重新安排段落或合并相关内容，以增强论文的流程。要求3：明确每个论点、证据和结论之间的逻辑关系，使用逻辑连接词来增强句子之间的联系。 2️⃣ 突出重点：提示词指令：扮演一位专业的学术编辑，目标是有效地突出论文的重点。要求1：为论文及其各部分选择具有指导性和信息性的标题，准确反映每部分的核心内容。要求2：在段落开头明确提出该段落的主要观点或关键信息，然后再展开详细论述。要求3：适当地使用文字格式来强调关键词或重要观点，但注意不要过度使用，以免分散读者注意力。 3️⃣ 避免跳跃性：提示词指令：扮演一位专业的学术编辑，目标是确保论文中思维的连贯性。要求1：检查是否存在思维跳跃或逻辑断裂的情况，确保每个观点、论据和结论之间都是平滑过渡和逻辑自洽的。要求2：合理运用衔接句和过渡段落，尤其是在不同章节或主题之间切换时，这有助于读者理解不同部分之间的联系。要求3：确保每个论点都有充分的证据和解释支持，如果某个部分或论点跳跃性较大，可能需要添加更多细节或背景信息来填补逻辑上的空白。 4️⃣ 提升表达的清晰度与准确性：提示词指令：扮演一位专业的学术编辑，目标是确保论文语言的清晰度和准确性。要求1：精心挑选词汇以精确表达思想和研究发现，避免使用模糊不清或过于泛泛的词汇。要求2：在必要时使用专业术语，但要确保目标读者群体能理解这些术语。对于非专业读者，适当解释复杂的术语和概念。要求3：选择明确无误的词汇，避免可能引起多种解释的词语，确保论文的意图被准确传达。 𐟓ˆ 遵循这四个步骤，你的论文质量将得到显著提升！KimiChat 助你一臂之力，轻松改出优质论文！

ChatGPT写论文，5招去AI！每次都用ChatGPT写论文，和它磨合了这么久，现在基本上已经达到了用ChatGPT写论文的AI率大约在50%左右。为了降低AI痕迹，我再用ChatGPT的降AI指令修改一遍论文，AI率就能降到学校要求的标准。下面分享一些去AI味的指令（完整版见P2-6）！ [一R] 改写句子 𐟔𘠨﷩‡新改写上述文本，写作风格应在正式的学术写作和口语表达之间取得平衡，确保每句话都有明确的主语，避免使用冗长或复杂的句子，尽可能多地使用短句。 [二R] 增加原创内容 𐟔𘠩€š过深入理解研究主题，编写具有个性化见解和批判性思考的原创内容，减少AI查重风险。 [三R] 增加引用文献 𐟔𘠥œ襼•用前人研究时，进行恰当的转述和解释，确保学术诚信同时避免直接复制粘贴。 [四R] 增强文本流畅度 𐟔𘠥ˆ駔訇꧄𖨯�€处理技术检查文本，识别并修改潜在的AI生成痕迹，提高文本的自然流畅度。 𐟌𞠥…𖤻–降AI率的技巧： ① 删减每部分结尾重复的总结性话语 ② 介入个人情感 ③ 使用降AI工具，我一般先用学校给的免费查AI次数，用完之后就去EssayBye查，如果AI率高，可以直接用这个工具降AI，降完之后也有AI检测和查重报告，和Turnitin教师版是同源的。 𐟌𕠨™𝧄𖤸清楚具体用的什么降AI算法，但这个自动降AI工具确实能把AI率降到0！可能真的是只有AI才能打败AI吧！

『加班加点』看论文，明天组会汇报发现了把笔记本记起来的不花钱办法发现了好用的ChatGpt看论文指令发现了Word转PPT的好方法永爱冰美式永爱张杰看完张杰满血复活@张杰

𐟓论文润色，哪家平台更出色？ 𐟎“目前正在攻读博二的我，近期终于完成了第三篇论文的撰写，并借助了强大的论文润色平台来提升英文摘要的质量。𐟒ꊊ𐟔在寻找论文润色平台时，我选择了ChatGPT进行翻译润色。虽然原以为能在一天内完成，但结果用了整整两整天！𐟘…不过，最终生成的英文摘要质量确实令人满意，达到了1.2万字，内容丰富。 𐟓š在翻译过程中，我发现了指令更新的重要性。通过加入限定要求，如专业方向对应的英文翻译、复数或过去式的使用等，可以大大提高翻译的准确性和效率。𐟚€ 𐟓–此外，我还特别注意了参考文献的引用。在撰写introduction时，通常需要引用30-40篇文献。但重要的是，要针对目标期刊进行有针对性的引用，确保5年内文献占比50%以上，以降低重复率。𐟓ˆ 𐟌Ÿ总的来说，ChatGPT在论文润色方面确实表现出色。如果你也在寻找一个好的论文润色平台，不妨试试看吧！𐟒–

ChatGPT助力，论文速写！ 𐟌Ÿ 毕业论文的写作，对于许多大四学生来说，既是挑战也是机遇。面对时间紧迫和指导老师的催促，如何高效完成论文写作？ChatGPT 提供了强大的支持。 𐟔 1、确定研究对象在撰写论文时，首先需要明确研究对象。通过 ChatGPT，你可以获取相关领域的学术概念，从而更好地定位你的研究范围。例如，你可以提问：“我是一名计算机科学专业的学生，请提供一些与人工智能相关的学术概念。” 𐟓š 2、确定研究选题选题是论文写作的关键。通过 ChatGPT，你可以从导师的角度获取指导，帮助你形成具体、明确的研究问题。例如，你可以提问：“我是一名计算机科学专业的学生，对人工智能技术感兴趣，请推荐10个相关的研究选题。” 𐟓 3、论文大纲指令制定论文大纲是组织论文的关键。通过 ChatGPT，你可以请求帮助拟定一份详细的大纲，包括标题、摘要、引言、相关工作、方法、实验、结果、讨论、结论和参考文献等部分。例如，你可以提问：“我想写一篇关于人工智能的论文，选题方向是使用强化学习训练聊天机器人，请帮我拟定一份详细的大纲。” 𐟛 ️ 通过这些指令，你可以充分利用 ChatGPT 的智能辅助功能，快速高效地完成毕业论文的写作。记住，合理利用工具，可以让你的论文写作过程更加轻松愉快。

提升AI常识推理能力：知识提示生成技巧在探索如何让AI模型在常识推理任务中表现得更好时，一个有趣的方法是生成知识提示。𐟓š 这种方法的核心在于，先从语言模型中提取出相关知识，然后在回答问题时将这些知识作为额外的输入提供给模型，从而提升其在常识推理上的表现。 𐟤– 举个例子来说明这个概念：假设ChatGPT在回答一道常识推理题时出现了错误。这时，我们可以利用ChatGPT生成相关的知识，然后将这些知识添加到指令中。这样，ChatGPT的推理能力得到了增强，最终能够正确地回答问题。 𐟓 这种技术给我们带来了两个重要的启示：当我们写论文时，只有一个论点和大概方向，想要ChatGPT帮忙扩充和解释时，这个方法非常有用。例如，论点是“A对B会产生影响”。通过先生成关于A和B的知识，再将这部分知识融入指令中，可以减少胡编乱造等不准确的答复。既然模型能够融入知识来做出更准确的预测，那么我们其实可以把自己在产生这个论点时的一些信息或知识加入指令中，以提高回答的准确性和与自己方向的适配性。 𐟔 通过这种方式，我们能够更有效地利用AI模型，使其在处理需要更多世界知识的任务时，表现得更加出色。

Code Llama：代码生成神器 𐟌Š在科研的浪潮中，Meta AI推出了Code Llama，一个专注于代码生成的基础模型，并且免费开放用于研究和商业目的！让我们通过ChatPaper深入探讨这篇论文：「Code Llama: Open Foundation Models for Code」吧！ 𐟓„论文亮点：我们引入了Code Llama，这是一组大型语言模型，基于Llama 2构建，为代码生成提供了卓越的性能。这些模型不仅支持长文本输入，还具备零样本指令跟随能力。我们提供了多种变体，包括基础模型（Code Llama）、专注于Python的模型（Code Llama - Python）以及指令跟随模型（Code Llama - Instruct），参数分别为70亿、130亿和340亿。所有模型都在16k令牌的序列上训练，并在具有多达100k令牌的输入上显示出改进。7B和13B的Code Llama以及Code Llama - Instruct变体支持基于周围内容的填充。Code Llama在多个代码基准测试中达到了最先进的性能，分别在HumanEval和MBPP上达到了53%和55%的得分。值得注意的是，Code Llama - Python 7B在HumanEval和MBPP上的表现优于Llama 2 70B，而我们的所有模型在MultiPL-E上的表现都优于其他任何公开可用的模型。我们将Code Llama发布在允许研究和商业使用的宽松许可证下。 𐟓ˆ论文贡献：这篇论文的主要贡献是提出了一个名为Code Llama的模型，用于解决编程问题，并对其进行了实验验证。该模型在处理长文本输入时表现出色，可以在16K个参数的情况下实现与GPT-3.5-Turbo-16K-0613等模型的相当性能。此外，该模型还支持在推理阶段使用长文本输入，并且可以通过在训练期间添加随机字符来提高模型的性能。 𐟓š章节预览和推荐问题见图3⃣️和图4⃣️哦！快去ChatPaper上看完整版吧！

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