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在撰写论文的过程中，润色是必不可少的环节，润色是对论文进行修饰和改进的过程，旨在使其语言、结构、逻辑等方面能更加完善和规范。 但是有些小伙伴对论文润色感到头大，不知道从何下手。所以，今天就和小编一起来看一下这15个论文润色AI指令词，争取让你的毕业论文脱颖而出！ 语言润色 01  措辞优化 请帮我优化以下内容“……”的措辞，在符合学术论文标准的基础上，将其中较为口语化的词汇或句子进行替换，要求使用准确的形容词与动词，增强表述的清晰度，使其表达更加精确、书面化和学术化。 02  句式结构 请检查论文内容“……”的句子结构，在保持原意不变的基础上，删减或改写重复度过高的句子；对于过长的句子，通过合理拆分，形成多个逻辑清晰的短句；对于过短、表意不完整的句子，则适当合并相关内容或补充必要信息，使整体阅读起来更流畅自然。 03 文字表达 请帮我对这篇论文“……”的文字表达进行全面优化，从语句通顺度、用词准确性、标点符号等多个方面入手，改正语法与拼写错误，替换表意模糊或不够精准的词汇，纠正使用不当的标点符号，使论文更加准确、生动和具有吸引力。 结构润色 01  论文框架 请根据论文内容帮我评估这份论文大纲……的合理性，从整体结构上看是否逻辑清晰、条理分明，各部分之间的衔接是否自然流畅，是否围绕核心主题展开，以及各部分内容在篇幅分配上是否合理，将其不合理或不恰当之处标明出来，并针对性地给出具体的优化建议。 02  段落划分 请帮我检查该论文“……”的段落划分是否合理，从每个段落是否有明确的中心思想、段落之间的逻辑衔接是否紧密、段落篇幅是否长短适宜，以及整体的段落布局是否有助于清晰地呈现论文主题等方面进行分析，如果存在不合理之处，请针对性的给出具体的优化建议。 03  章节标题 请帮我检查该论文“……”的章节标题设置是否合理，分析其能否准确概括对应章节的核心内容、是否简洁明了便于理解，是否符合……学科规范要求，并针对不合理之处给出具体的优化建议。 逻辑润色 01  论点明确 请帮我评估以下“……”内容中的论点是否清晰明确，如果有含糊不清的表述，将其标明出来并给出具体的优化建议。 02  论据充分 请帮我检查以下内容“……”中的论据是否充分，如果存在不足的情况，将其指出并为其提供充分的论据支持，包括相关数据、研究结果或引用等。 03  论证严谨 请检查以下内容“……”的论证逻辑是否严密，论证内容是否全面与深入，以及对细节的把握是否恰当，分析并指出其中论证不严谨的部分，附上具体的修改建议，要求确保论证过程严谨、逻辑清晰。 学术性润色 01  术语专业 请对这篇论文“……”进行专业性润色，使其完全符合……学科/领域的学术规范和专业话语体系，精准运用该学科的专业术语，替换掉所有不规范、口语化或者非专业的表述。 02  风格一致 请对这篇论文“……”进行风格润色，确保全文在语言风格上保持统一，无论是开头的引言、中间的论述还是结尾的总结部分，都采用……（严谨正式风格、简洁明快风格等），避免出现风格差异较大的情况。 特定需求 01  增加引用和案例 请帮我在这篇论文“……”中适当增加引用内容，引用内容必须从……（学科/领域）的权威文献、经典著作或是近……年的高质量研究成果里选取，确保引用的内容与论文各部分的论述观点紧密相关，能有效增强观点的说服力，同时按照 ……格式规范地标注引用来源，让引用自然融入正文。 02  增加案例 请帮我在这篇论文“……”中适当增加案例，案例要与论文所论述的主题、观点紧密相关，选取其中最具代表性与典型性的案例，方便读者通过案例分析能更直观地理解抽象的概念和复杂的观点，同时要确保案例描述清晰准确、简洁明了，融入正文自然流畅。 引用与格式 01 ...

“尽管目前人工智能（AI）对科学研究的影响仍存争议，但它对我的学术工作有实实在在的帮助”，Nature专栏刊登了一篇文章。作者结合自身工作经历，阐述了AI在论文润色、评审和编辑三个方面对学术工作的帮助，鼓励大家正确有效使用AI。 以下是该文的观点： 我认为AI不仅仅是搜索工具，简单地通过问答的方式输出相关技术文档，它更是互动工具，通过优化提问AI的方式，得到更有价值的答案。使用AI协助既提高了我的工作效率，也教会了我如何以简单的方式描述复杂的问题。在学术工作中，AI能够协助学者完成好论文润色、编辑和同行评审等工作。 第一，AI可以为论文进行润色。在使用AI进行润色时，要注意提供的论文论点和上下文信息，无论是人类还是AI，都要通过上下文对提出的问题做出准确高效的回答。获得满意答案的关键在于AI接收到了精确、有针对性的指令。问题的表达需要有高清晰度、连贯性和简洁性，确保每段都衔接流畅，并使用专业语气。例如“我需要一篇为一本领先的……学术期刊撰写关于……领域的论文。” AI第一次可能并不能给出最好的答案，这是一个协作和迭代的过程，接下来的提问需要更完善的指令或者更多的信息。就像我们与同事讨论问题一样，需要互动，这样的互动能将一个很难的问题拆解为多次问题讨论任务。AI能提供我们未接触过的观点和知识，协助和完善创作。需要注意的是，AI只是协助，而不是替代撰写文章。 第二，提升同行评审水平。AI在同行评审工作中很有帮助，在阅读完提交稿后，其能快速总结关键要点和需要审查的领域，然后协助审稿人给出审稿意见。例如可以提问AI：“假设您是一位在……领域拥有20年以上学术经验的专家或资深学者，从以下三个方面对该领域一篇以…….为主题的论文进行总结：1) 简要讨论其核心内容；2) 确定该论文的局限性；3) 解释每个局限性的重要性顺序，在总结过程中请使用简洁专业的语气。” 人工智能的知识面非常宽广，经常能提出我未曾考虑过的观点。在我发现了投稿论文中方法的局限性时，AI能对其进行详细阐述，并建议在修订中如何克服这些局限性，协助我分析该局限性对整个论文的影响。然而，AI有时的建议过于牵强、不切实际、与论文无关或者是错误的。评审人员需对论文做最终评审，区分评审结果是否符合论文实际情况，这是AI所做不到的。 第三，AI可以优化审稿编辑意见。审稿编辑保证对每篇论文提出具有创意和建设性的意见是困难的，尤其是每周都有几篇审稿任务的时候。我个人就收到过无用的、不详细的审稿意见。比如，“经过仔细考虑，我们决定不录用您的投稿。”清楚并具有建设性的审稿意见对于论文的发表非常重要，AI可以协助审稿编辑给出准确、具有同理心并可实现的修改意见。在使用AI协助审稿时，可以这样提问，“根据这篇论文，使用专业和尊重的语气提出论文中存在的关键问题，解释理由，并给出修改建议。” 毋庸置疑，AI对学术诚信提出了新的挑战。但是它也提高了学者的工作质量，增强了研究人员论文润色、审查和编辑的能力。AI协助的方式，既保证了科研工作的探索性、批判性和创新性，又提高了效率。 文章作者是葡萄牙天主教大学组织行为学助理教授Dritjon Gruda，其在《个性与个体差异》等心理学专业期刊担任副主编，并在多本学术期刊担任审稿人。 本文编选自： https://www.nature.com/articles/d41586-024-01042-347 编辑 | 徐睿 科学文字社由中国激光杂志社倡导成立，旨在共同学习科技期刊政策趋势，交流编辑工作心得经验。 投稿邮箱：xurui@clp.ac.cn END 科学文字社 微信公众号整理如需转载，请关注本公众号发送需求得到同意后转载，并注明出处凝聚文字力量；展示编辑价值。敬请关注“科学文字社”微信公众号。

截至目前，答案肯定是，chatGPT-4！ 科研全流程都能用，尤其是对于英语非母语的科研工作者，更是省去了许多繁琐的步骤，能极大地提高日常工作效率。无论是编写请假理由，还是写邮件、翻译和润色等工作，GPT-4都能够准确、迅速地帮你完成，且语言表达地道，更human-like。笔者在这里，就翻译和润色为大家来感受下她的魅力！ 为了亲自测试，笔者真的是费了九牛二虎之力，使用了“魔法”终于成功登录ChatGPT-4。这里给大家展示一下4版本的翻译和润色能力，为了更好的对比，本人选取了一篇Science Advances（以下简称“SA”）上已发表文章的摘要段落，自译成中文后，进行翻译和比对，结果如下。 第一步，直接“中译英” ，将文献的摘要的一段翻译成了中文，然后分别给到GPT和DeepL进行中译英翻译，以下为两个结果的截图。虽然是中译英，跟原文对比，较为资深的翻译软件DeepL和新晋选手GPT，结果均还不赖，以下为详细比对。 图1 ChatGPT-4翻译 图2 DeepL翻译 为了更好的对比，本人将GPT、DeepL和SA原文中的相应句子拎出来，分别从专业词汇和句式表达两个方向，专门地进行了比对，以下分析为查证后的个人观点（如有不足，请批评指出）。 1.首先，在电子皮肤领域，“触觉”感知，“tactile”使用频次应该优于“haptic”，因此GPT更优一些；对于“测量和区分”，GPT和DeepL都使用了“measure and distinguish”也很准确。 2.其次，观察到对于“实时”的翻译有差别，in real-time 和in real time。这里，real-time 应该是形容词性，real time 是名词，这里，我认为更合适的表达应该是“measure and distinguish in real time” or “real-time measurement and distinguishing”。所以关于这点，DeepL翻译更准确点。 3.当然，基于大语言模型的GPT４已经表现相当不错了，如将“毫秒级的响应时间”翻译为“millisecond-level response time”，还是比较简洁和紧凑的。 以上仅仅是中译英的第一步结果，为了进一步完善，还有接下来的润色。基于GPT对英文的prompt，有更优化的结果，因此，又将上述翻译出来的段落进一步润色处理，给到的prompt为：“I want you to act as an academic journal editor. Please...

ChatGPT是一款人工智能聊天机器人，在2022年11月一经上线便引发关注。不同于以往广受诟病的“人工智障”，它能够深度理解上下文的关联，完成写文章、邮件甚至是敲代码的复杂任务。 在学术圈内掀起风浪，先后有学者拿它写论文摘要、改论文。 Nature为此专门颁布禁令：ChatGPT不能当论文作者。 Science则直接禁止投稿使用ChatGPT生成文本。 国内部分C刊也发表有关人工智能辅助论文写作的相关规定。 《暨南学报（哲学社会科学版）》官方公众号发布《关于使用人工智能写作工具的说明》译文。 《说明》中提到，暂不接受任何大型语言模型工具（例如：ChatGPT）单独或联合署名的文章。如果在论文创作中使用过相关工具，需单独提出，并在文章中详细解释如何使用以及论证作者自身的创作性。如有隐瞒使用情况，将对文章直接退稿或撤稿处理。对于引用人工智能写作工具的文章作为参考文献的，需请作者提供详细的引用论证。 此外，天津师范大学学报基础教育版也发布相关声明，倡导合理使用新工具、新技术，建议作者在参考文献、致谢等文字中对使用人工智能写作工具（如：ChatGPT等）的情况予以说明。 但趋势已摆在眼前。 以ChatGPT为代表的通用型人工智能介入社会生活已成定局，将会不可避免出现在科研、写作、绘画等多领域。 直接关闭相关市场是最便捷、最自然的选择，但一味地严防死守、以事前禁止使用的方式规制ChatGPT将收效甚微。 采取这种方式，学术出版机构将面临建立有效的人工智能生成内容检测工具的压力。 现在更应该做的，或许是明确ChatGPT对于科学界的意义以及应当处于怎样的身位。 一周时间内，Nature连发两篇文章探讨ChatGPT及生成式AI。 在《ChatGPT：五大优先研究问题》一文中，研究人员提出： 无法阻止ChatGPT杀入学术圈，当务之急应该是研究探讨它会带来哪些潜在影响。 如果后续ChatGPT被拿来设计实验、进行同行审议、辅助出版、帮编辑决定是否要接收文章……这些应用应该注意哪些问题？现在人类需要明确哪些边界？ 研究人员认为，有5个方面需要优先考虑，并解释了原因。 （1）坚持人工验证 ChatGPT等对话式AI的一大特点，就是回答内容的准确性无法保证，而且编出来的瞎话都还很自然，容易对人产生误导。 研究人员认为如果有学者使用了ChatGPT帮忙做研究，很可能错误或有偏见的信息所误导，并将其纳入他们的思维和论文中。而且，由于这种技术通常是在没有可靠地引用原始来源或作者的情况下复制文本，使用这种技术的研究人员有可能不知不觉地剽窃了许多未知的文本，甚至可能泄露了自己的想法。研究人员向ChatGPT和其他LLM透露的信息可能会被纳入模型，聊天机器人可以将其提供给其他人，而不承认原始来源。 专家驱动的事实检查和验证过程将是不可或缺的。高质量的期刊可能需要加入人工验证步骤，甚至禁止某些使用这种技术的应用。研究人员认为，人类应该始终对科学实践负责。 （2）制定问责规则 为了应对生成式AI的滥用，很多鉴别AI文本工具陆续诞生，它们能很好分辨出一段文字是不是人类自己写的。 不过，研究人员认为这种“军备赛”大可不必，真正要做的是让学术圈、出版商能更加公开透明地使用AI工具。 论文作者应该明确标注哪些工作是AI承担的，期刊如果使用AI审稿，也应该公开说明。 在未来，LLM可能会被纳入文本处理和编辑工具、搜索引擎和编程工具。因此，它们可能会对科学工作做出贡献，而作者不一定知道其贡献的性质或程度。这违背了今天对作者身份、剽窃和来源的二元定义，即某人要么是作者，要么不是，来源要么被使用，要么没有。 由人工智能设计的发明已经引起了对专利法的根本性反思。 在人工智能写作的或辅助的手稿的情况下，研究和法律界也需要弄清楚谁拥有这些文本的权利。是写人工智能系统训练的文本的个人，还是生产人工智能的公司，或者是使用该系统来指导他们写作的科学家？ （3）投资真正开放的LLM 目前，几乎所有先进的对话式AI，都是科技巨头们带来的。这也引发了社会各界的道德担忧，因为巨头们的垄断行为，严重违背了科学界开放的原则。 对研究界来说，最直接的问题之一是缺乏透明度。ChatGPT及其前身的基础训练集和LLMs是不公开的，科技公司可能会隐瞒其对话式人工智能的内部运作。这与透明度和开放科学的趋势背道而驰，也使我们很难发现聊天机器人知识的起源或差距。 （4）拥抱AI的优点 虽然有很多方面需要设限，但不可否认，AI确实能提升学术圈的效率。 比如一些审查工作，AI可以快速搞定，而学者们就能更加专注于实验本身了，成果也能更快发表，从而推动整个学术圈的脚步走得更快。 甚至在一些创造性工作上，研究人员认为AI也能有用武之地。 1991年的一篇开创性论文提出，人和AI之间形成的“智能伙伴关系”，可以胜过单独人类的智力和能力。 这种关系能够将创新加速到无法想象的水平。但问题是，这种自动化能走多远？应该走多远？ 因此，研究人员也呼吁，包括伦理学家在内的学者，必须就当今AI在知识内容生成方面的界限展开讨论，人类的创造力和原创性可能仍旧是进行创新研究必不可缺的因素。 （5）扩大讨论范围 鉴于当下LLM带来的影响，研究人员认为学界应该紧急组织一场紧急而广泛的讨论。 他们呼吁，每个研究小组都应该立即开组会，讨论并亲自试试ChatGPT。大学老师应该主动和学生讨论ChatGPT的使用和伦理问题。 在早期规则还没有明确的阶段，对于研究小组负责人来说，重要的是如何号召大家更公开透明地使用ChatGPT，并开始形成一些规则。以及应该提醒所有研究人员，要对自己的工作负责，无论它是否由ChatGPT生成。 更进一步，研究人员认为要立即举办一个国际论坛，讨论LLM的研究和使用问题。 成员应该包括各个领域的科学家、科技公司、研究机构投资方、科学院、出版商、非政府组织以及法律和隐私方面的专家。 ChatGPT对科学意味着什么？...