【指令大全】用ChatGPT写论文,从大纲、选题、到文献
AI论文助手

【指令大全】用ChatGPT写论文,从大纲、选题、到文献

1.论文选题 用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我是一名,(某某专业,要写明确)的学生(这里你可以写明本科,硕士,还是博士),写一篇关于 (某某主题,要写明确) 的论文但我不知道具体的选题方向。请给我一些建议! 例如:你好,ChatGPT。我是一名计算机科学的学生,我想写一篇关于人工智能的论文,但我不知道具体的选题方向。你能给我一些建议吗? 论文大纲指令 你可以尝试用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我想写一篇关于(主题)的论文,我的选题方向是 (方向)你能帮我拟定一份论文大纲吗?请包括以下几个部分: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。 例如:你好,ChatGPT。我想写一篇关于人工智能的论文,我的选题方向是使用强化学习训练聊天机器人。你能帮我拟定份论文大纲吗?请包括以下几个部分: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。 研究理论指令 你可以尝试用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我想在我的论文中使用一些研究理论来支持我的观点。你能给我推荐一些关于(主题)的研究理论吗?请给出理论的名称,作者,出处和主要观点。 例如:你好,ChatGPT。我想在我的论文中使用一些研究理论来支持我的观点。你能给我推荐一些关于使用强化学习训练聊天机器人的研究理论吗?请给出理论的名称,作者,出处和主要观点。 参考文献指令 你可以尝试用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我想在我的论文中引用一些文献来支持我的论点和方法。你能给我推荐一些关于(主题)的文献吗?请给出文献的标题,作者,年份,摘要和关键词。 例如:你好,ChatGPT。我想在我的论文中引用一些文献来支持我的论点和方法。你能给我推荐一些关于使用强化学习训练聊天机器人的文献吗?请给出文献的标题作者,年份,摘要和关键词。 文献综述指令 你可以尝试用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我想请你帮我写一份关于(主题)的文献综述。我的论文的选题方向是 (方向)。我已经找到了以下几篇文献: (文献1的标题,作者,年份,摘要和关键词) (文献2的标题,作者,年份,摘要和关键词) (文献n的标题,作者,年份,摘要和关键词) 你能根据这些文献,写一份大约 (字数)字的文献综述吗?请按照以下的结构组织你的内容: 引言:介绍主题的背景,意义,目的和范围 主体:按照主题,方法或观点等分类方式,对文献进行梳理,分析和评价 结论:总结文献综述的主要发现,贡献和不足 论文致谢指令 你可以尝试用以下的格式向ChatGPT提问: 你好,ChatGPT。我想请你帮我写一份关于我的论文的致谢。我的论文的题目是(题目),我的导师是(导师),我的合作者是(合作者)。我想感谢以下的人或机构: (感谢对象1):感谢他们对我的(帮助或贡献) (感谢对象2):感谢他们对我的(帮助或贡献) (感谢对象n):感谢他们对我的(帮助或贡献) 你能根据这些信息,写一份大约(字数)字的致谢吗?请使用礼貌和诚恳的语气并注意格式和标点。 END
不要拿 ChatGPT 干这 6 件事
AI与数学

不要拿 ChatGPT 干这 6 件事

虽然 ChatGPT 是一个强大的 AI 工具,能够生成连贯和相关性极强的回复,但它也有其局限性。它不是敏感信息的安全渠道,也不是法律或医疗咨询的可靠来源,不能替代人类的决策或专业的心理健康支持,也不是事实信息的权威来源,或者是复杂数学问题的精确辅助工具。 原文链接:https://www.howtogeek.com/886928/6-things-you-shouldnt-use-chatgpt-for/ 未经允许,禁止转载! 作者 | SYDNEY BUTLER责编 | 夏萌译者 | 明明如月出品 | CSDN(ID:CSDNnews) ChatGPT 极其强大,对我们与计算机的互动方式产生了变革性影响。然而,像任何工具一样,理解其限制并正确使用它非常重要。以下是你不应该用 ChatGPT 去做的 6 事情。 ChatGPT 的局限在我们深入具体内容之前,理解 ChatGPT 的局限是至关重要的。首先,它不能访问实时或个人数据,除非在对话中明确提供,或者你已启用 ChatGPT 的联网插件。在未启用浏览功能(这需要 ChatGPT Plus)的情况下,它根据在训练过程中学习到的模式和信息生成回应,这包括在其训练截止日期 2021 年 9 月之前的大量互联网文本。但是,它并不以人类的感知“知道”任何事情,或者像人类那样理解上下文。虽然 ChatGPT 经常能生成令人印象深刻的连贯和相关的回应,但它并非无懈可击。它可能会产生错误或无意义的答案。其熟练程度在很大程度上取决于给出的提示的质量和清晰度。 不要在 ChatGPT 中使用敏感信息由于其设计和工作方式,ChatGPT 不是分享或处理敏感信息的安全渠道。这包括财务详情,密码,个人身份信息或保密数据。最近,OpenAI 添加了一种新的“隐身”模式,以防止你的聊天记录被存储或用于未来的训练,但只有你能决定是否信任这个承诺。一些公司,如三星,已经因为数据泄露禁止员工在工作中使用 ChatGPT。 不要用它来获取法律或医疗建议ChatGPT 没有被认证,不能提供准确的法律或医疗建议。它的回应是基于它在训练数据中可用的模式和信息。它无法理解个别法律或医疗案例的细微差别和具体情况。虽然它可能提供关于法律或医疗话题的一般信息,但你应该始终咨询有资质的专业人士以获得这样的建议。GPT 是一项有前途的技术,无疑有潜力应用到合法的医疗诊断,但这将以专业化,经过认证的医疗...
ChatGPT 对科研的影响,它与 AI4Science 是不是生物医药的契机?
AI与化学

ChatGPT 对科研的影响,它与 AI4Science 是不是生物医药的契机?

2月10日,《理解未来》科学讲座AI for Science 系列03期:“AI4Science 和 ChatGPT,生物医药的契机?”在全网线上开讲。未来论坛理事、北京大学李兆基讲席教授、北京大学理学部主任谢晓亮担任主持,特别邀请中国科学院院士、北京大学教授、北京大数据研究院院长、北京科学智能研究院(AI for Science Institute, Beijing)院长鄂维南,加拿大魁北克省人工智能研究中心(Mila)副教授、加拿大高等研究院(CIFAR)人工智能讲席教授唐建,分别围绕“AI for Science科技革命”、“生命科学中的生成式人工智能”共同探索交流“AI+生命科学”,分享前沿学术成果,共话跨学科交叉领域的深度融合创新。 鄂维南:科学研究将从“作坊”模式转变到“安卓”模式 本次活动中,鄂维南教授以《AI for Science:一场正在发生的科技革命》为题阐述AI for Science带来的科研范式的变革和新的产业业态。他指出,化学、材料、生物、工程等传统领域都将成为AI的主战场,同时也将催生新一代的产业模式。另一方面,在AI+Science的驱动下,科学研究将从“小农作坊”模式转变到“安卓”模式,“平台科研”将成为全新的科研范式,“社区建设”将成为重要趋势。“希望我们有效地利用这一千载难逢的机会,将AI+Science的“安卓”模式基础设施建设起来,充分利用这一科学发展空间,让中国走在全球科学领域的前沿。”鄂维南教授表示。 唐建:AI+生物技术处于黄金时期 以生成式AI模型赋能药物研发 本次活动中,唐建教授以《生命科学中的生成式人工智能:如何搭建生命科学的“ChatGPT”》为题,介绍了生成式人工智能在生命科学的应用。 他指出,人工智能和生物技术的研究正处于黄金时期。语言生成模型如 ChatGPT 在对话系统领域取得了很大的突破,因此,研究者们正在探索是否能在生物制药领域搭建类似的人工智能模型。 “在人工智能与生物医药的交叉领域已有了诸多探索,例如:GeoDiff 应用在小分子的三维构象预测;E3Bind 应用在蛋白质-配体复合物结构预测;ProtSeed 同时生成新的蛋白质结构和序列等。”唐建教授表示。 前瞻对话:聚焦AI+生物医药前景,推动AI+科学交叉融合 在前瞻对话环节,嘉宾们围绕“AI+生物医药前景”、“生成式AI对生命科学领域带来的影响”、“如何促进AI专家与科学家加强合作”等议题展开对话,分享深刻的洞察与思考。关于组学与人工智能相结合,鄂维南教授指出,首先需要不同学科背景的专家一起来参与这类研究。其次,需要找到不同尺度、不同现象的新的guiding principle,来填补中间尺度的结构。他表示,目前分子尺度比较清楚,大的尺度也有一定的概念,但是中间尺度,我们缺乏一个guiding principle,需要物理、数学领域的专家参与进来才能有进一步的发现。“最重要的是找到这样的人,将其有效地组织起来,为他们提供足够的资源。”鄂维南教授谈到。唐建教授指出,AI分析数据以及机器学习,为科学规律的表达提供了可能性。“AI将可能的文本、知识、代码进行训练,当AI能力达到一定强度后,我们就通过模型的开发,对大量数据进行学习和训练。其中,ChatGPT可以产生全新的原创内容,具有一定的创造力,像一本百科全书,用户可以很快从百科全书中获取需要的知识。在蛋白质设计领域,不论是小分子还是蛋白质分子,本质而言都需要生成一些新的结构。通过融入ChatGPT,可以提升蛋白质设计的创新度和多样性。”唐建教授表示。谢晓亮教授也在前瞻对话环节分享了对于AI+生命科学领域应用的思考。他指出,基于技术上的突破,生命科学基因组学、冷冻电镜等生命科学领域,逐渐从“数据缺乏学科”转变为“大数据科学”,从“定性学科”转变为“定量学科”。“此前在我的Biophysics教学过程中,十几年都是从序列到结构,而基于当时的算法水平,‘结构’是没办法算出来的,直到2022年,结构可以通过AI算法计算出来,这也是AI+生命科学的一项技术革命。”另外,谢晓亮教授也提到,AI需要大数据,因此数据质量非常重要。最近,西湖大学的许田教授正在通过机器学习的方式寻找中药的有效成分,运用组学为不同的器官和细胞使用中药,这也是中医非常需要的科学方法。 关于《理解未来》 《理解未来》科学讲座是未来论坛面向公众开放的高质量公益科普讲座,是联结科学与公众的桥梁与纽带,是带领公众探寻世界前沿最新科技的“望远镜”。讲座目前已成功举办70余场讲座,超过140位科学家参与其中,包括:潘建伟、田刚、谢晓亮、Kip Thorne、陈列平、Phil Baran、李凯、薛其坤等。 2022年,在科学面临历史性机遇,站在第四范式时代门槛的今天,《理解未来》将更加关注和聚焦交叉前沿领域和科学热点的系列话题,“AI+生命科学”将作为该系列的首个主题,邀请最具洞察力和前瞻性的国内外科学家担任主讲及对话嘉宾,介绍最新科研突破,分享前沿科技信息,探讨跨学科交叉领域的融合创新。