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AI论文润色|超强10大ChatGPT润色指令技巧,手把手教你拿高分!
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AI论文润色|超强10大ChatGPT润色指令技巧,手把手教你拿高分!

AI PaperPass                                科技| 创新 | 未来 文尾有重大福利,千万别滑走! 看完你会感谢小编的提醒! 小编强烈建议,立刻点赞+关注,恐怕你再也找不到这么全这么实用的ChatGPT论文润色技巧! 上篇文章我们探讨了如何使用ChatGPT进行论文段落的润色(详情可查看公众号)。今天,将为大家揭秘超强10大润色指令技巧,让你的论文更加出彩!拿高分不是梦! 01 精简文章内容 输入“删除不必要的内容” 可以删除文章中的冗余内容,使文章更加紧凑。例如:文章中有些内容并不是与主题相关,使文章会更加简洁明了。 02 提高段落之间的连贯性 输入“加强段落之间的过渡” 可以通过添加过渡句子或调整段落结构来改善文章的流畅性。例如:段落之间的跳跃让文章读起来有些不连贯,加强段落之间的过渡可以帮助读者更好地理解文章的内容。 03 矫正错别字和语法错误 输入“修正拼写和语法错误”,可以找到文章中的 拼写错误和语法错误,并提供改正建议。 例如:文章中可能有一些显而易见的拼写错误或语法错误 使用纠错功能可以快速找到并改正这些错误。 04 改善段落结构逻辑 输入“优化段落结构” 可以检测段落缺乏连贯性的地方,并提供建议来加强段落逻辑。例如:某些段 落可能缺乏一些逻辑上的联系,通过改善段落结构可以使文章更具连贯性。 05 替换过时用法组...
从2019AI顶会最佳论文,看深度学习的理论基础
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从2019AI顶会最佳论文,看深度学习的理论基础

来源:机器之心 作者:思源 知乎: 机器之心:从2019 AI顶会最佳论文,看深度学习的理论基础258 赞同 · 4 评论文章 公众号: 从2019 AI顶会最佳论文,看深度学习的理论基础​mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650779288&idx=1&sn=567101f96b9711cb4d23e9cdaffe0276&chksm=871a6ae6b06de3f0c49cdc673bac49e055bd5d93b08330bc7bebe4f90538b1d346767ff6902e&mpshare=1&scene=1&srcid=&sharer_sharetime=1580134445921&sharer_shareid=3097eea32dc0f009bcb869a036183b0f&key=68f6c88a59057261d95b26332ec36313854f63d5cb55ac963dc6f58b2903590fe7bbee11d741abdabd5ae653069119fce3c76b9920621d6a1f1dd3b3520c58dcef08ec385f50f48bb9ff36c4ec62494a&ascene=1&uin=MTg2ODcwMjIyMQ%3D%3D&devicetype=Windows+7&version=6208006f&lang=zh_CN&exportkey=Acx12t%2F%2FX8axE3JSNmOes8I%3D&pass_ticket=NHpGDy5M5Ac00abWiLMZjDg6EK5xexe3FN%2BKN9RanddA2cKEKBdQQy5JmHVauk%2Fw 如同物理大时代寻求统一的量子力学,深度学习也许也需要一个统一的理论框架。 如果能有一种理论告诉我们什么样的模型架构、运算方式能最好地表示某种数据,什么样的损失函数、迭代方式能最高效地学习到某种能力,什么样的设置又使这种能力能处理各种意外情况。那么,这样的深度学习,乃至机器学习,才是理论基础圆润的大学科。 令人惊喜的是,我们可以看到近来很多前沿研究都越来越系统,越来越有洞见。最明显的是近年举行的 AI 顶会,我们可以看到很多获奖论文都尝试从更基础、更深刻的角度为 DL 打下地基。本文将从 2019 年人工智能顶会的获奖论文出发,为你介绍深度学习的理论基础到底是什么样的,当前又有哪些新发现。 数学基础 ≠ 理论基础 在入门深度学习的过程中,我们经常会听到各种数学名词,线性代数和矩阵微分、概率论与随机过程,似乎要想理解各种模型,首先必须理解这些数学概念。那么这些数学描述不正是深度学习的「理论基础」吗? 这里我们需要明确的是,数学是一种语言、一种工具,使用它描述深度学习并不一定等于构建 DL 的理论基础。这是一种数学基础,而不是整理领域的理论基础。很多深度模型确实都是从数学推导出发,然后得出某些很好的性质,但这只能说明模型是有理论保证的,它们并不能组成深度学习的理论基础。 比如说图卷积网络或变分自编码器,它们最开始都是从数学的角度推导某些性质,后来才根据这样的性质构建整个模型。我们可以说这些模型的理论基础非常坚实,如果我们需要理解它们,同样也需要对应的数学基础。此外,在实际建模时,我们并不一定完全遵循理论推导,可以稍微修改以获得更强的计算效果。 在深度学习中,有很多模型的数学推导都非常优美。也有很多模型从实验与直观概念出发,描述整个学习过程的数学表达。它们都非常重要,但并不能解决深度学习最基本的疑问:为什么深度模型能够高效学习?为什么深度模型要比浅层模型的性质好?为什么深度学习泛化性也不错? 就像上个世纪初发现各种量子现象与解释,物理大时代艰难地寻求统一的「量子力学」。现在深度学习也有各种非常高效的模型,各种惊艳的结构,我们也许也需要一种统一的底层理论框架。 DL 的理论基础知多少 谈到深度学习的理论基础,可能读者首先想到的就是通用近似定理(Universal approximation theorem),其表示拥有无限神经元的单层前馈网络能逼近紧致实数子集上的任意连续函数。通俗来说,只要神经元足够多,单层前馈神经网络「有潜力」逼近任意复杂的连续函数。 在 1989 年提出通用近似定理以来,至少我们有了最基本的一个理论基础,即神经网络有潜力解决各种复杂的现实问题。 MIT 教授 Tomaso Poggio 曾在他的系列研究中 [1] 表示深度学习理论研究可以分为三大类:...
AI专家们推荐的“必读”论文 【Part 2】
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AI专家们推荐的“必读”论文 【Part 2】

译者:AI研习社(季一帆) 双语原文链接:‘Must-Read’ AI Papers Suggested by Experts – Pt 2 我们之前写了一篇文章,向大家推荐了一些AI必读论文,引起很好的反响。现在,我们推出了第二篇文章。这次推荐的论文依然是分量十足、诚意满满,各位推荐者都认为自己推荐的论文是AI人员必读的经典之作,不知各位读者怎么看。现在,我们来看看这次入选的是哪些论文吧! 不过在这之前,我还是向您推荐我们之前的那一篇文章,那篇文章也绝对值得一读。 推荐人:MILA博士研究员,Alexia Jolicoeur-Martineau 推荐论文1:f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization (f-GAN: 使用变分散度最小化训练生成神经采样器)- Sebastian Nowozin et al. https://arxiv.org/pdf/1711.04894.pdf Alexia提出可以将若干分类器视为估计f散度,于是,GAN可以被解释为最小化估计和散度。在论文中,Microsoft Research的研究人员详细介绍了相关工作、论文方法和实验验证。阅读原文获取更多信息。 推荐论文2:Sobolev GAN – Youssef Mroueh et al. https://arxiv.org/pdf/1711.04894.pdf 本文将WGAN-GP中的梯度范数惩罚视为约束鉴别器,从而使其unit-ball具有梯度。论文的数学论证极其复杂,但我们只要记住,关键在于可以对鉴别器添加各种各样的约束。这些限制条件可以防止鉴别器过分严格。论文中的Table1非常重要,我曾数次翻阅该论文,只为查看Table1,该表显示了可用的各种不同约束。阅读原文获取更多信息。 推荐人:DeepMind高级研究员,Jane Wang 老实说,我并不会觉得有哪篇论文要比其他论文更重要,因为我认为所有论文都是相互依存的,而科学是协作的成果。但还是要说,就我个人而言,还是会更加偏爱一些论文的,从这些论文中我受益匪浅,但这并不是说其他论文不好。这只意味着,我个人比较喜欢以下两篇论文。 推荐论文1:Where Do...
AI论文润色平台一览,让你的论文更加流畅易懂!
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关注【AI生成未来】公众号,回复“GAI”,免费获取最新生成式AI相关行业报告和资料! 之前其实比较犹豫,是否应该整理一篇关于可辅助论文写作的在线平台的文章。因为论文这个事情,更重要的是要有个人的思考,要亲自动手写,这涉及到诚信的问题。然而,通过AI直接生成的论文可能很难通过查重和AI检测,因此在这方面更多的是进行润色或提炼等方式。考虑到这一点,所以总结一下几个方便论文写作的在线人工智能平台。希望能帮助正在写毕业论文的同学。 1. 文山 传送门:https://www.govincent.ai/admin/dashboard 2.搭画快写 传送门:https://www.dahuaba.com/creation/5/252 默认送2000字。 3.写作猫 传送门:https://xiezuocat.com 4.wordvice.ai 传送门:https://wordvice.ai/cn Wordvice的AI英文写作助手是一款强大工具,集校对、改写转述和翻译于一体。基于最新AI技术,特别是大型语言模型,它能实现即时全面的文字编辑功能。该软件通过AI英语语法检查工具,识别和修复拼写、标点符号和语言风格错误,同时增强内容的可读性和流畅性。对于撰写不同目标的文章很有用,如介绍性论文和说服性论文。 Wordvice AI 的定价 除了AI Plagiarism Checker(AI 抄袭检查工具),所有 Wordvice AI 工具在注册后均可免费使用。然而,基础版(Basic Plan)在每月用户可使用的总字数和编辑模式上有一定限制。高级计划(Wordvice AI Premium)的每月费用不到20美元,包括可以使用所有编辑模式和无限制的修改量。当用户建立免费帐户后,Wordvice AI 为其提供3天的免费高级计划试用期。 5.Writesonic:AI 一体化多面手写作软件 传送门:https://writesonic.com/ Writesonic 是一款高效撰写文章的 AI 工具,可以根据简短介绍生成完整文章。它还擅长生成吸引人的标题。用户可先创建提纲,再编辑内容。主要面向营销、广告专业人士和博客作者,也适用于 AI 论文撰写,但需确保输入信息完整清晰。 Writesonic有免费版,无限制使用版(每月16美元),商业版(每月12.67美元),企业版(价格单独商议)。区别主要在于每月的使用额度和功能。扣除的使用额度具体取决于撰写的文章类型。 6.Rytr:容易使用的论文写作工具 传送门:https://rytr.me/ Rytr 利用 GPT3 技术自动化论文写作,具备深度自然语言处理功能。用户只需简单操作,即可创建独特文章。提供30多种使用案例,文章长度和类型不限,可编辑格式。但需注意,AI生成内容需作者大幅修改,避免学术道德问题。 免费部分允许每月写5000个英文字符。收费计划(Premium Plan)为每月29美元,无字符数限制。...

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