求教ai论文生成,有什么好的工具?
对于AI论文生成，除了WritePro写作工具外，还有多款优秀的工具可供选择。以下是一些推荐的AI论文生成工具：writepro AI论文：核心技术基于深度学习与自然语言处理，能快速理解用户输入的主题与要求。能生成结构严谨的论文大纲，并填充内容详实、逻辑连贯的论文内容。
AI PaPerPass - 本科毕业生的学术论文写作利器。AI PaPerPass基于ChatGPT最新版本端口，通过国内外真实文献数据训练而成。它具备一键成文、开题选题等功能，旨在引领学术写作革命。AI PaPerPass产出的内容提供了一个指导性、参考性的论文基础框架，需要用户通过数据、实验、调研等实际工作来完成内容的填充。
利用AI写论文，以下推荐三款免费的AI论文生成器：万能小in 功能概述：该工具提供全面的论文写作支持，从选题到撰写初稿、文献综述、论文大纲等，一应俱全。使用方法：用户只需输入标题，上传参考文献，选择字数，即可迅速生成初稿。
AIPaperPass 功能：专注于学术论文文献综述生成，能够根据用户输入的关键词和论文要求自动生成文献综述内容。 优点：能够准确捕捉相关文献的核心观点，并将其整合成连贯的文本，内容质量较高。
第1个：搭画快写 搭画快写是国内专业的AI原创内容写作平台，它基于强大的0-0自然语言模型，从写作、批量写作、一键发布、批量发布、文字加粗、自动配图、AI智能封面设计、自动外链等全流程一键搞定。搭画快写可以让软文、论文、视频脚本、评论、小说、电商产品介绍、企业公司品牌介绍等一键生成。
文献综述无从下手,这5款AI工具帮你一键搞定,千万别错过!
1、Connected Papers、ChatGPT、Research Rabbit、Scite、Semantic Scholar，这些AI工具利用AI算法和自然语言处理技术从数据库中筛选并提供关键信息摘要，助你识别研究空白、最新趋势及关键文献。Connected Papers专为展示不同论文间联系而设计，提供全面的视角帮助发现研究主题的全貌。
2、**光映AI**：如果你需要将你的研究成果以视频形式展示，光映AI提供了从文本到视频的自动生成技术。无论是文生视频、图生视频还是音乐生视频，光映AI都能帮助你轻松实现创意的可视化，让你的研究成果更加生动和有吸引力。
3、第一步，确定选题，找个你感兴趣、资料又好找的方向，这事儿半功倍，可以先用“ai匠灵论文写作”帮你梳理一下思路框架，省时省力。第二步，文献综述，别怕麻烦，多看文献，把前人的研究捋一捋，这时候，“ai匠灵论文写作”能帮你搭个框架，让你有的放矢。
4、做好文献综述：在确定题目后，需要广泛搜集相关文献，并进行综述。文献综述应该能够清晰阐述研究背景、目的、意义和研究方法等。设计研究方法：根据研究问题和目的，设计合适的研究方法。研究方法应该具有科学性和可操作性，能够得到可靠和准确的结果。
5、这一步其实已经在第二步中详细讲述了，这里只是提醒一下步骤，前面三步其实都是准备阶段，到这里才开始真正的动笔！第五步：交初稿初稿的写作是从0到1的过程，一定是痛且量大的，但记住，在初稿这个环节，因为工作量巨大，千万别追求完美，只要按我上面的方法，达到字数任务即可。
文献综述神器——CiteSpace
科学文献分析神器：CiteSpace深度解析 CiteSpace是由美国德雷赛尔大学陈超美博士与大连理工大学WISE实验室合作开发的一款强大工具，它以可视化方式揭示科学知识的结构、规律和分布，构建知识图谱，特别适合于文献综述研究。
CiteSpace是一款用于文献综述的免费Java应用程序，具有以下核心功能和特点：基于共现聚类思想：CiteSpace从科学文献的信息单元中提取数据，根据信息单元之间的联系类型和强度重构网络结构。
用citespace写文献综述的方法如下：第一，citespace的运行需要在一个java环境，所以在去官网下载安装citespace之前首先需要安装java，可通过查看电脑的控制面板下的大图标看看你的电脑是否早就安装了java。然后再选择citespace的最新版本进行安装，两个软件需在浏览器搜索官网即可直接下载。
citespace是一款专为文献综述打造的分析工具，其作用涵盖了作者合作网络分析、机构合作网络分析、高频词及关键词共现图谱、关键词聚类图谱、时间线图谱和时间区图谱、突变词的发现及解读、文献共被引、作者共被引等多个方面。
使用CiteSpace进行文献综述撰写的基本步骤，以CNKI文献数据为例，简述如下：首先，需在CNKI中搜索并筛选出与研究主题相关且质量较高的文献。本例中，以“在线评论的文章”为主题，最终筛选出968篇相关文献。接着，通过将每页显示数据设置为最大值50，按发布时间排序，完成文献的分批导出。
【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?
文章1chGPT中文综述：DroidBot-GPT：为Android应用UI自动化注入GPT力量。该方法通过自然语言描述任务，由DroidBot-GPT自动生成并执行操作，如创建联系人Alice，并保存其手机号、邮箱等信息。核心步骤包括组合任务描述、界面状态、操作历史和输出要求为LLM提示。
Open API：支持与开发、发布流程无缝集成，通过API调用执行测试，实现自动化测试chGPT中文综述的标准化流程。 平台chGPT中文综述的实现原理涉及目标元素定位chGPT中文综述的增强、基于LLM的智能识别、DOM压缩以及prompt设计，通过这些技术，即使页面结构发生改变，也能保持测试的有效性。
大模型训练技巧大揭秘
1、首先，训练数据的准备至关重要。大模型需要高质量且多样化的数据，包括网页、书籍、对话文本等，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。数据清洗和预处理涉及剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，以及使用SentencePiece等工具进行分词。
2、大模型的训练，是一个复杂而精细的过程，可以类比于教导孩子学习语言。这个过程通常分为两个阶段：预训练与微调。预训练阶段，模型通过学习大量数据，掌握基本的语言结构和规则。而微调阶段，则让模型针对特定任务进行优化，提高其在特定场景下的表现。
3、模型1：过角平分线上一点向角两边作垂线段，利用角平分线上点到两边距离相等的性质解决问题。核心是角平分线定理，属基础模型。模型2：已知角平分线和角平分线上一点到一边垂线段，作另一边垂线段。依据角平分线定理，进行两边垂线构造。模型3：在角两边取等长线段，结合角平分线构造全等三角形。
4、Speculative Decoding策略：GPT4尝试使用Speculative Decoding策略，通过较小模型生成预览，并利用较大模型进行验证，以节省内存访问。然而，这种方法的可靠性尚待验证。Vision MultiModal功能：GPT4在基础上增加了额外参数，用于视觉预训练，支持文本到图像、视频内容的阅读与转录。
5、模型推理 推理过程包括预测反射标记值与生成上下文，以控制大模型行为。当预测Retrieve标记为“否”时，模型按常规方式生成内容；当标记为“是”时，检索上下文并评估相关性，生成IsUSE标记，调整内容生成，使其更符合上下文。模型训练 Self-RAG训练涉及Critic与Generator两个模型。
