人工智能学院2018届本科毕业生毕业设计(论文)答辩成功举行
论文答辩

人工智能学院2018届本科毕业生毕业设计(论文)答辩成功举行

2018届人工智能学院本科毕业设计(论文)答辩成功举行,共有414名学生参加,分为20个答辩小组。答辩过程中,同学们通过PPT展示毕业论文的核心内容和研究方法,评委老师则对其研究内容、方案与思路等方面提出建设性意见。此次答辩不仅是对同学们所学知识的检验,更是他们展示自我和提升能力的平台。学院将对后续的毕业设计(论文)二辨、成绩评定、材料归档等工作加强领导,以确保2018届毕业生顺利毕业。
别吹了,ChatGPT就是依托答辩
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别吹了,ChatGPT就是依托答辩

先讲观点,个人对ChatGPT的理解,大概就是老师还在教同学们学1 1=2的时候,一个叫ChatGPT的小朋友发现3 2-3也能等于2。 这个有点天赋的小朋友让老师眼前一亮,可以好好培养,以后也许可能是个学霸,注意是也许,不是一定。 在ChatGPT近期爆火前,其实早已体验过这款工具,确实智能化程度让人眼前一亮,相比其他所谓的人工智能工具,对问题的理解和回答,更加贴近人类的真实语境语义。 例如我问如何做一道鱼香肉丝,ChatGPT能按照12345的顺序列出来做菜步骤,这相比以往的人工智能工具,确实进步很多。 然后也尝试用ChatGPT写一篇文章,确实写出来了,语言逻辑也基本通顺,内容也基本吻合主题,如果当作一篇营销水文,基本也能用。 但当我提出要ChatGPT帮我写一篇针对某个主题的的学习心得时,ChatGPT给我的答案开始离谱了,通篇基本只是对这个主题进行一遍名词解释而已,假设真把ChatGPT给的学习心得拿去交了,估计别人会像看人工智障一样看我。 作为一个长期与领导、甲方、同事极限拉扯的资深社畜,就个人的实际工作需要来说,ChatGPT就是依托答辩。从接触过的领导、甲方、同事随便拉一个出来,基本都可以轻松把ChatGPT按在地上摩擦。 当你通宵达旦做的方案交付甲方,甲方用了不到5分钟翻完,然后默默的说一句,基本可以的,但是(注意甲方说但是了)还差点感觉,个人觉得还可以优化一下,你问甲方是哪些地方需要优化,甲方说我也说不清楚,但我相信你的实力,辛苦再完善一下。 快下班了,老板安排你今晚出一个明早要用的分析报告(老板临走时,还关心你不要搞太晚,早点休息,然后老板准时下班了),你又通宵达旦写完,第二天顶着熊猫眼交出报告,老板皱着眉看完,然后觉得你没有用心,写得不够透彻,你要透过现象看本质,从本质里找出核心痛点,那才是想要的东西。 同事安排任务,简单出一个策划框架,不用写太细,几句话说清楚就行,写完给同事,同事看完觉得你写的不够细,没把思路说清楚,需要再完善一下,你问具体怎么完善,同事说也不知道,你应该比较有经验,你看着办。 就问拿这些去给ChatGPT提需求,感觉ChatGPT的CPU烧了,都不知道在说什么。 你可能说,ChatGPT没法帮你改稿,但可以帮出底稿,然后再做修改,这不就帮你提高工作效率了吗? 别别别,求ChatGPT歇着吧,改一遍还不如自己新写一篇,还不如我自己写一篇。 现在的人工智能,让我想到了《三体》里的三体人,三体人是通过思想进行交流的,不需要通过表达交流,想就是做,做就是想,彼此不会有隐藏。但人类就不一样,人的想和做是两码事,做出来的事,并不意味着是想法,所以三体人看不懂三国演义。 所以,ChatGPT相对目前的其他人工智能说,算是一个有一定天赋的尖子生,如果好好培养,确实很有潜力。 但面对人的思想这个巨大变量,人工智能要学会判断,还需要走很长的路,就好比你去问ChatGPT,老板骂你一句笨蛋和女朋友骂你一句笨蛋,会是一个意思吗? 所以需要人重度参与的工作,人工智能想代替很难,能代替的已经在代替了,去工厂看流水线就一目了然。 不过随着ChatGPT的爆火,事情开始魔幻了。 《再不努力,ChatGPT将会代替90%人的工作》《以后开公司不用雇人,多买过几个智能AI就可以了》《ChatGPT写论文,查重率仅1%》《即将被ChatGPT取代的10大职业》······当看到这些标题时,个人觉得也就一些媒体营销号的口嗨文而已。 然而我大意了,没有闪,当朋友告诉我他们公司老板在用ChatGPT指导工作业务时,我惊了,但我又平静了。 感谢营销号的口嗨文,让老板领导看一眼就学会全新的工作方法了,所以一定要分享给员工下属,让他们学会工作方法,提高工作效率。就如以往分享《不懂管理,你就干到死》、《必看!带团队3大思想法则》、《明白这个道理,才能干大事》此类营销文一样。 继续开头的例子,老师把自己班上有个叫ChatGPT的聪明学生,闲聊说给年级主任听,年级主任听完说给教导主任听,教导主任又说给校长听,然后校长一拍大腿,大喊一声:我们学校有一个天才,明年就让他去考大学! 想起一句话调侃股市的话,当买菜大妈都在讨论股票时,就该退场了。同理,当所有人都在讨论一件事,这件事已经失去本身价值了,更多仅仅是大家吹牛谈资而已,如果把别人的吹牛谈资信以为真,你不是搞笑就是搞事。 所以,你看点新闻、营销文就以为懂ChatGPT了? 你不懂,你完全不懂。 真正懂ChatGPT是资本,少看点营销文多去看看股市,懂得人已经开始直接跳过用人工智能搞事,人家直接搞钱,你还在地表层,别人已经飞升大气层了。
用AI写作、翻译、润色一定别错过它!大厂支持,国内可用,无限可能…
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用AI写作、翻译、润色一定别错过它!大厂支持,国内可用,无限可能…

–广告- 本文承接上一篇:国产大厂“ChatGPT”:亲测可用,助力激发科研灵感,下一个AI学术巨星或从这里诞生。 在上篇中,笔者介绍了星火认知大模型,类似于ChatGPT,可以实现与AI对话问答。 本期,笔者将继续介绍星火认知大模型是如何运用于论文写作、翻译和查重。 星火认知大模型的界面如下图所示,它支持对话及模板。其中,模板可以通过“/”获取。 星火认知大模型指令集 星火认知大模型提供了非常多的指令,适用于各行各业:语言/翻译、日常生活、解忧锦囊团、角色扮演、市场营销、教育学习、邮件/周报、SEO、诗歌/文学演讲/辩论/脱口秀、面试、法律文书、影视/音乐、医疗知识、点评/评论、工具、企业管理、内容创作等。 我们可以通过关键词找到想要的指令,只要在输入框中输入“/”就会弹出指令集的链接。 AI 可以帮我写论文 如果想要讯飞星火认知大模型写一篇论文。 可以先问它:“你能帮我写SCI论文吗?” AI回答: “当然可以!我可以帮助您撰写SCI论文。请告诉我您的研究领域、论文主题、以及您希望包含的关键信息。同时,请注意,作为认知智能大模型,我的能力有限,可能无法完全满足您的需求。在撰写过程中,我会尽力提供帮助和建议,但最终的论文质量还需要您进行审查和修改。” 这个AI回答很流畅,也很符合逻辑。它需要笔者提供研究领域、论文主题等信息,这不像一些AI工具(秘塔写作猫),直接驴唇不对马嘴地复制粘贴一篇论文。 接着问:“如何写好一篇SCI论文?” AI回答:“写好一篇SCI论文需要遵循以下步骤:1. 选择合适的研究课题和问题。2. 确定研究方法和实验设计。3. 收集和分析数据,并进行统计分析。4. 撰写论文摘要和引言部分,介绍研究背景、目的、方法和结果等。5. 在正文中详细描述研究过程、结果和结论,并引用相关文献。6. 编写参考文献部分,列出所有引用的文献。7. 仔细检查语法、拼写和标点符号等细节错误。8. 根据期刊要求进行格式调整和排版。9. 提交论文并等待审稿意见。10. 根据审稿意见进行修改和完善,最终完成SCI论文。” 当然,写论文是一个非常复杂的过程,AI的回答非常精炼,但也没有错误。 “写论文”指令 然后,笔者测试了星火认知大模型提供的“写论文”指令。 检索“论文”,就会出现相关指令示例。(如下图所示) 点击“编辑执行”会弹出一个窗口。(如下图所示) 这是一个指令模板,我们可以编辑它,再去执行,就能得到我们想要的结果。 结合上面的指令,笔者对星火认知大模型说:“写一篇以【认知大模型】为主题的论文,要求有标题、内容摘要、关键词、正文、参考文献、注释等内容。” · AI给出了一篇“完成”的中文论文 ·标题:认知大模型:概念、技术与应用内容摘要:认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术,旨在模拟人类认知过程,实现对自然语言的理解、生成和推理。本文首先介绍了认知大模型的基本概念和发展历程,然后详细阐述了其核心技术和应用场景,包括机器翻译、问答系统、文本摘要等。最后,我们讨论了认知大模型在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。关键词:认知大模型、深度学习、自然语言处理、机器翻译、问答系统、文本摘要正文:一、引言随着人工智能技术的不断发展,人们对于如何让计算机具备更高的智能水平越来越感兴趣。其中,认知大模型作为一种基于深度学习的人工智能技术,受到了广泛的关注。本文将介绍认知大模型的基本概念和发展历程,探讨其核心技术和应用场景,并讨论其在人工智能领域中的重要性和未来发展方向。二、认知大模型的基本概念和发展历程1. 认知大模型的概念认知大模型是一种基于深度学习的人工智能技术,旨在模拟人类认知过程,实现对自然语言的理解、生成和推理。它通过构建大规模的语言模型,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对自然语言的智能理解和生成。 2. 认知大模型的发展历程 认知大模型的发展历程可以分为三个阶段:第一阶段是基于统计语言模型的方法,第二阶段是基于神经网络的语言模型方法,第三阶段是基于预训练的语言模型方法。随着深度学习技术的不断发展,认知大模型在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。三、认知大模型的核心技术 1. 语言建模技术 语言建模技术是认知大模型的核心技术之一,它通过对大量语料库的学习,建立语言的语法、语义和上下文信息模型,从而实现对自然语言的智能理解和生成。常用的语言建模技术包括N-贝树模型、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)等。 2. 生成模型技术...
多功能编辑器:轻松应对多种文件格式
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这篇文章主要介绍了某文本编辑器的一些优点和功能。首先,该编辑器拥有简洁直观的操作界面,用户可以轻松上手。其次,它支持多种文件格式,包括TXT、DOC、DOCX、RTF、HTML等,为不同用户的需求提供了便利。总的来说,这款文本编辑器凭借其简洁的界面和灵活的文件格式的支持,为用户的文本处理工作带来了极大的便捷。
SCI论文润色的七大要点
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这篇文章主要针对科研工作者,提供了SCI论文润色的七个关键步骤,包括改善结构、检查可读性、避免歧义和错误的含义、做技术辅助的语法和拼写检查、减少啰嗦冗长的句子、改善标点符号和注意学术写作规则等。对于每一项步骤,文章都给出了具体的方法和建议,旨在帮助科研工作者更好地润色他们的论文,提高其质量和可读性。
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这篇文章主要探讨了如何提高学习效率和生产力。首先,作者提出了设定明确的目标和计划的方法,以确保学习的针对性和有效性。其次,通过运用番茄工作法等时间管理技巧,合理安排学习和休息时间,从而提高工作效率。最后,结合自身经验,强调了保持积极的心态和持续的自我激励对提升学习效果的重要性。
AI与论文润色的挑战与机遇
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这篇文章探讨了人工智能是否可以替代人工对论文进行润色。虽然在数据分析方面,人工智能已经有所作为,但在论文润色方面,需要考虑語言的誤解、期刊要求的知識以及AI的算法偏差等问题。因此,结合專業的論文編輯和AI工具,可以更有效地提升论文的质量。