建议收藏:超详细ChatGPT论文润色指南+最全提示词/咒语
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建议收藏:超详细ChatGPT论文润色指南+最全提示词/咒语

转载一篇CSDN关于论文润色的文章,ChatGPT是提示生产效率的工具,使用方法是需要学习的。相关文章:5个ChatGPT功能,帮助你提升日常编码效率实战 | 用ChatGPT处理word表格数据:直接采用ChatGPt和利用ChatGPT编写python脚本两种方法在这篇文章中,我将分享如何利用ChatGPT 4.0辅助论文写作的技巧,并根据网上的资料和最新的研究补充更多好用的咒语技巧。温馨提示:咒语心法:准确表达、具体情景、提醒它慢思考(见下文)ChatGPT能够在写作过程中提供灵感和帮助,但请仅作参考,避免过度依赖。关于事实性问题要自己验证后使用,不要轻易相信它斩钉截铁的语气,更不要用于查文献。共性方法为了让ChatGPT更加准确的回答和解决有关论文方面的问题,你需要帮助它思考。有研究表明,仅仅是在提示语中加一句「以下是一段论文引言中的话」或者「请依次考虑我给出的中的各个条件」,都能明显提高ChatGPT的准确率。它是个心直口快的AI,有时候就是需要你提醒它刻意进行慢思考。不妨试试,在提示词后面,紧跟一句“请一步步思考”,“请一步步考虑”,“请务必认真回答”,“如果你认为无法根据已知信息安全修改论文,请回答否”,“请重新审视你输出的每一句话”,“仔细想想再说”之类的描述,可以使得其回答的准确率大大提高。有时候在提示语后面给个提醒,它会变得完全不一样。角色设定ChatGPT是无数语料喂出来的,可以把它想象成许多作家聚在一起,根据海量的文字资料来帮你写东西。如果你只给一个很一般性的要求,它就只能给你生成一个一般性的、用在哪里都行但是用在哪里都不是最恰当的内容。可是,如果你把要求说得更详细,给出的情景更具体,它就能创作出专门为你定制的内容,更符合你的需求。所以在与ChatGPT展开对话之前,一个好的办法是可以先让它进入特定角色,尤其GPT-4有强大的角色扮演能力。我比较常用的一个方法是请他扮演一个专业的论文评审专家,对论文草稿给出评审意见,然后根据意见,去重新审视论文。在修改具体论文内容时,让他扮演我所研究的领域的专家,这样可以让它的表达更加准确。Prompt: You are now acting as an expert in the field of [Put professional fields here…]. From a professional point of view, do you think there is any need to modify the above content? Be careful not to modify the whole text, you...
文章CGC:对比图聚类在社区检测与跟踪中的应用
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文章CGC:对比图聚类在社区检测与跟踪中的应用

这篇文章主要讨论了图聚类在网络分析和跟踪中的应用问题。作者们提出了一种名为CGC的新型图聚类框架,该框架采用对比图学习方法和多级方案来学习节点嵌入和集群分配,并将CGC扩展到了时间演化数据中。实验结果表明,CGC在真实世界图中表现出更好的性能。
隐性知识的传播与教学模型
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隐性知识的传播与教学模型

1. 文章"The Cultural Transmission of Tacit Knowledge"探讨了如何在隐性知识的文化传递中保持其高保真度,提出了一个“隐性教学”的领域通用模型。2. 文章"Measuring similarity- and complementarity-driven relations in networks"研究了现实世界网络中相似性、互补性等关系,发现它们都可以塑造网络结构,并且可以通过引入两个系数族来测量关系的相似性或互补性。3. 文章"Preferential Attachment with Reciprocity: Properties and Estimation"研究了社会网络中的互惠关系,发现经典的优先依恋模型并不能很好地解释所有的互惠现象,因此提出了一种新的模型,并通过实验验证了其有效性。
在不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似仍然未知为了探讨这个问题,研究者们检查了Spectus、X-Mode和Veraset这三个主要的基
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在不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似仍然未知为了探讨这个问题,研究者们检查了Spectus、X-Mode和Veraset这三个主要的基

这篇文章探讨了不同的基于位置的数据源下,人类流动性网络分析的结果是否相似,以及在基于位置的数据源选择上,网络模型和度量的敏感性。文章提出了一个新的深度学习注意力机制来模拟单个项目获得受欢迎程度的过程,并通过大量实验验证了该机制在预测长期流行度动态方面的能力。同时,文章也研究了科学知识增长的规律,发现虽然科学概念的组织对于知识的增长很重要,但其机制因领域和时间而异。