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本文承接上一篇：国产大厂“ChatGPT”：亲测可用，助力激发科研灵感，下一个AI学术巨星或从这里诞生。

在上篇中，笔者介绍了星火认知大模型，类似于ChatGPT，可以实现与AI对话问答。

本期，笔者将继续介绍星火认知大模型是如何运用于论文写作、翻译和查重。

星火认知大模型的界面如下图所示，它支持对话及模板。其中，模板可以通过“/”获取。

星火认知大模型指令集

星火认知大模型提供了非常多的指令，适用于各行各业：语言/翻译、日常生活、解忧锦囊团、角色扮演、市场营销、教育学习、邮件/周报、SEO、诗歌/文学演讲/辩论/脱口秀、面试、法律文书、影视/音乐、医疗知识、点评/评论、工具、企业管理、内容创作等。

我们可以通过关键词找到想要的指令，只要在输入框中输入“/”就会弹出指令集的链接。

AI 可以帮我写论文

如果想要讯飞星火认知大模型写一篇论文。

可以先问它：“你能帮我写SCI论文吗？”

AI回答：

“当然可以！我可以帮助您撰写SCI论文。请告诉我您的研究领域、论文主题、以及您希望包含的关键信息。同时，请注意，作为认知智能大模型，我的能力有限，可能无法完全满足您的需求。在撰写过程中，我会尽力提供帮助和建议，但最终的论文质量还需要您进行审查和修改。”

这个AI回答很流畅，也很符合逻辑。它需要笔者提供研究领域、论文主题等信息，这不像一些AI工具（秘塔写作猫），直接驴唇不对马嘴地复制粘贴一篇论文。

接着问：“如何写好一篇SCI论文？”

AI回答：“写好一篇SCI论文需要遵循以下步骤：1. 选择合适的研究课题和问题。2. 确定研究方法和实验设计。3. 收集和分析数据，并进行统计分析。4. 撰写论文摘要和引言部分，介绍研究背景、目的、方法和结果等。5. 在正文中详细描述研究过程、结果和结论，并引用相关文献。6. 编写参考文献部分，列出所有引用的文献。7. 仔细检查语法、拼写和标点符号等细节错误。8. 根据期刊要求进行格式调整和排版。9. 提交论文并等待审稿意见。10. 根据审稿意见进行修改和完善，最终完成SCI论文。”

当然，写论文是一个非常复杂的过程，AI的回答非常精炼，但也没有错误。

“写论文”指令

然后，笔者测试了星火认知大模型提供的“写论文”指令。

检索“论文”，就会出现相关指令示例。（如下图所示）

点击“编辑执行”会弹出一个窗口。（如下图所示）

这是一个指令模板，我们可以编辑它，再去执行，就能得到我们想要的结果。

结合上面的指令，笔者对星火认知大模型说：“写一篇以【认知大模型】为主题的论文，要求有标题、内容摘要、关键词、正文、参考文献、注释等内容。”

· AI给出了一篇“完成”的中文论文 ·标题：认知大模型：概念、技术与应用内容摘要：认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在模拟人类认知过程，实现对自然语言的理解、生成和推理。本文首先介绍了认知大模型的基本概念和发展历程，然后详细阐述了其核心技术和应用场景，包括机器翻译、问答系统、文本摘要等。最后，我们讨论了认知大模型在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。关键词：认知大模型、深度学习、自然语言处理、机器翻译、问答系统、文本摘要正文：一、引言随着人工智能技术的不断发展，人们对于如何让计算机具备更高的智能水平越来越感兴趣。其中，认知大模型作为一种基于深度学习的人工智能技术，受到了广泛的关注。本文将介绍认知大模型的基本概念和发展历程，探讨其核心技术和应用场景，并讨论其在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。二、认知大模型的基本概念和发展历程1. 认知大模型的概念认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在模拟人类认知过程，实现对自然语言的理解、生成和推理。它通过构建大规模的语言模型，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对自然语言的智能理解和生成。

2. 认知大模型的发展历程

认知大模型的发展历程可以分为三个阶段：第一阶段是基于统计语言模型的方法，第二阶段是基于神经网络的语言模型方法，第三阶段是基于预训练的语言模型方法。随着深度学习技术的不断发展，认知大模型在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。三、认知大模型的核心技术

1. 语言建模技术

语言建模技术是认知大模型的核心技术之一，它通过对大量语料库的学习，建立语言的语法、语义和上下文信息模型，从而实现对自然语言的智能理解和生成。常用的语言建模技术包括N-贝树模型、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)等。

2. 生成模型技术

生成模型技术是认知大模型的另一个核心技术，它通过学习语言的概率分布，实现对自然语言的生成。常用的生成模型技术包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)和自回归模型(AR model)等。

3. 问答系统技术

问答系统技术是认知大模型在自然语言处理领域的应用之一，它通过对用户提出的问题进行语义理解和推理，从而给出相应的答案。常用的问答系统技术包括基于规则的方法、基于检索的方法和基于深度学习的方法等。四、认知大模型的应用场景

1. 机器翻译

认知大模型在机器翻译领域有着广泛的应用，它可以通过学习源语言和目标语言之间的语法、语义和上下文信息，实现对自然语言的智能翻译。

2. 问答系统

认知大模型在问答系统领域也有着广泛的应用，它可以通过对用户提出的问题进行语义理解和推理，从而给出相应的答案。

3. 文本摘要

认知大模型可以通过学习文本的语义和上下文信息，实现对文本的智能摘要。它可以将长篇文本压缩成简短的摘要，从而提高用户的阅读效率。五、结语认知大模型作为一种基于深度学习的人工智能技术，已经在自然语言处理领域取得了很大的成功。未来，认知大模型还有很大的发展空间，可以应用于更多的场景和任务中。例如，在语音识别、图像理解等领域中，认知大模型也可以发挥重要作用。参考文献：Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.Chen, D., & Liu, H. (2019). A survey of neural machine translation. IEEE Transactions on Translation Engineering, 7(1), 5-24.Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., Toutanova, K., & Callison, T. O. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of the Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 13, 3033-3044.Han, J., Zhang, X., Li, Y., & Liu, Z. (2016). Text summarization with deep neural networks: The combination of encoder and decoder. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1082-1091.注释：本论文介绍了认知大模型的基本概念和发展历程、核心技术和应用场景。认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术，旨在模拟人类认知过程，实现对自然语言的理解、生成和推理。本文详细介绍了认知大模型的核心技术、应用场景以及未来发展方向。同时，引用了多篇相关文献作为参考。

认知大模型也有字数限制，每次被限制后，笔者就会给它发送“请继续”的指令，它就会继续写论文了。