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2026年马上就要来了，不知道大家发现没有，2025年已经有很多企业都在慢慢地由AI代替工作了，有些公司的运营人员成本高昂，一年也要花费十几万，现在很多老板都考虑用一些提效工具去代替人工干活，例如「电商行业产品上下架，从产品上架到下架再到回复用户评论」以前这些动作都需要请特定的工作人员来，现在用RPA工具（比如，影刀RPA）它就能够充分模拟人的动作，整个工作流程只需要一台电脑，它能做到24h不停歇
我的研究问题是:[问题]。在[研究领域]中，对于[特定主题或现象]可能存在哪些关键假设或偏见限制了我们对其的理解?研究人员如何设计研究来回答这些问题或应对这些意见分歧的领域?在[研究领域]中，一些关键的理论或概念框架是什么?研究人员如何识别使用替代或互补框架的研究中的文献空白?如何将[研究领域1]的见解整合到[研究领域2] 中，以生成新的研究假设或方向?你能否提供一些在搜索关于[研究领域或主题]的
大模型应用开发(九)_LangChain提示词模板
本文探讨了ChatGPT中的DAN模式，这是一种允许AI超越常规限制，提供更自由、创造性回答的新玩法。文章详细介绍了如何通过特定的提示词和命令来激活DAN模式，以及在该模式下，AI能够生成前所未有的内容，包括未经验证的信息、不符合政策的内容等。同时，强调了在DAN模式下AI应保持角色一致性，并在必要时回归到标准模式。此外，文章还讨论了如何利用DAN模式在SEO优化中创造富有吸引力的内容策略。
个人觉得iThenticate没有中文官网的说法，iThenticate唯一的官网是这个地址iThenticate论文原创性检测系统由美国.公司开发，有着世界上最大的文献对比数据库。等）和大部分都使iThenticate审查稿件。iThenticate官网定价是125美元，这就需要对iThenticate先有个了解，比如在线官网是什么样，PDF报告是什么格式。
本文整理了ChatGPT在数据分析领域的8大类高频提示词（截至2025年11月），包含87个具体提示模板。核心功能包括：角色扮演（统计学家、SQL终端等）、数据生成与获取、数据清洗预处理（18种操作）、特征工程、商业分析（KPI/SWOT）、可视化实现以及机器学习建模（自动ML、超参数调优等）。特别提供了32个代码辅助提示，涵盖Python数据处理全流程，可作为数据分析师的高效工作指南。
支持ChatGPT所有插件，可创建自己的ChatGPT插件，使用朋友分享的自定义插件。例如最强编程插件Code Copilot、AI绘画插件DALL-E、论文专属Consensus、搜索文献插件Scholar GPT。
在 head-to-head 对比中，GPT-4.1 的网站比 GPT-4o 的网站更受欢迎。在测试实际软件工程技能的sw-bench Verified测试中，GPT‑4.1完成了54.6%的任务，而GPT‑4o（2024-11-20）完成了33.2%的任务，在小球物理运动测试中，GPT-4.1精准模拟了小球物理运动过程，GPT-4.1-mini/GPT-4.1-nano却差了很多意思。GPT-4
Gemini 2.5 Pro I/O edition 无疑已成为当前“网页开发”领域的最优选，适合对性能、准确性和推理速度都有高要求的团队和个人。Claude 3.7 Sonnet 在“高级推理”和“对话式协作”场景中仍具备不可替代的优势，尤其适用于需要复杂业务逻辑校验的项目。GPT-4.1 则以其在多领域的高通用性和强大的生态支持著称，若项目对“前端+后端”全栈或其他编程语言有多样需求，依然是非
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic开发的开源协议，旨在为大型语言模型提供标准化连接外部数据源和工具的能力。该协议解决了大模型与现实数据和应用脱节的问题，使其能够安全调用各类工具（如数据库、地图API、办公软件等），实现上网搜索、文件操作、数据分析等功能。MCP生态已形成丰富工具库，涵盖浏览器、GitHub管理、Excel处理等多个领域。开发者可通过MCP.
撰写一份格式良好的报告，结构类似于科学报告，面向广泛的受众。报告必须可读，并且有良好的Markdown标题和段落文本的流畅性。不要使用项目符号或列表，以免打断自然的流畅性。为全面的主题生成至少10000字。对于任何给定的用户查询，首先确定需要调查的主要主题或领域，然后将这些主题结构化为主要部分，并开发详细的子部分，以探索每个主题的各个方面。每个部分和子部分都需要有连贯的段落文本，以形成一个连贯的叙
OpenAI宣布，2025年12月将推出支持“成人内容”的ChatGPT版本，但仅限经过验证的成年用户。
包含GPT-5、GPT-5 Thinking、GPT‑5 Codex、Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro、Grok4、DeepSeek R1 0528等模型。为了解决这个问题，OpenAI发布了新模式GPT-5 Codex，顾名思义，就是将之前的Codex和GPT-5结合起来了，实现1 + 1 > 2的效果。Codex 不仅能做广域重构，还能把握住边界。：OpenAI的最
全新的时代，AIGC（Artificial Intelligence Generative Content，即人工智能生成内容）正在重新塑造着内容创作生态。当常识能被机器识别，当艺术被重新定义，当创意不再需要人工，广告营销行业将迎来一场生产变革巨浪。数英将持续聚焦AIGC领域，通过资讯分享、认知科普、方法总结、深度访谈等，带领大家多方位了解AIGC。本期内容，我们将梳理22个AI基础概念，带你搞清
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM，Large Language Model）如 OpenAI 的 GPT 系列、Baidu 文心一言、Qwen-2 等正在引领多个领域的技术变革。在软件测试领域，这些大模型通过其强大的自然语言处理和推理能力，为测试用例生成、自动化脚本生成、缺陷预测、测试数据生成等任务提供了全新的解决方案。大模型正以其强大的能力重新定义软件测试的多个环节，从测试用例设计
本文系统介绍了优化AI交互的两大核心要素：提示词（Prompt）和插件（Plugins）。在提示词优化方面，提出七大黄金法则，包括明确目标、提供背景、消除歧义等技巧，并强调标准化构建智能体的重要性。插件使用部分则阐述了如何通过API封装赋予AI执行能力，包括基础插件调用和多插件协同工作。文章指出，优质的提示词确保AI准确理解需求，而插件则扩展AI的实际应用能力，二者结合可将AI从简单的问答工具升级
本文是关于ChatGPT的入门指南，涵盖了如何通过插件模型加载和卸载插件，设置主题和清除聊天记录，启用beta功能，以及管理数据和账户安全。同时，详细介绍了如何在不同设备上设置和登录ChatGPT，以及如何进行基本配置，为用户提供了一个全面且易于理解的ChatGPT使用教程。
摘要 半夜与白天的响应时间差异主要由三个因素叠加造成：排队时钟（请求等待调度）、推理时钟（模型计算耗时）和网络时钟（数据传输延迟）。深夜低负载时，请求能快速执行，耗时仅40-60秒；而白天高峰时，排队时间增长、动态批处理导致尾部延迟，并叠加网络拥塞，总耗时可能达4-5分钟。 通过排队论和动态批处理分析发现，系统利用率接近上限时，等待时间非线性增长。此外，互联网流量和平台负载的日夜节律进一步加剧差异
AI 助你高效办公，解放双手，提升工作效率！
本文探讨了ChatGPT在软件工程领域面临的伦理问题及防范措施。研究指出，ChatGPT存在数据隐私泄露、算法偏见、知识产权争议、责任归属不明确等伦理风险，同时面临硬件老化、系统失灵、极端天气导致的运行故障等安全隐患。建议通过加强数据保护、优化算法公平性、完善监管机制、建立应急预案等措施进行风险防范。研究强调，大数据创新科技人员应承担起保障数据安全、促进技术可持续发展等伦理责任，在技术应用中平衡商
文献综述是对某一学科、专业或专题的广泛文献进行仔细整理、筛选、深入分析和综合归纳的高度凝练的学术论文。这种综述可以分为两大主要类型：广泛综合性综述和具体专题性综述。广泛综合性综述侧重于探讨某一学科或专业的整体情况，而具体专题性综述则聚焦于一个具体的研究议题。在学生的毕业论文中，通常采用专题性综述作为主要形式。文献综述的任务是深入分析并描述某一学科领域内特定学科分支或重要议题的历史演变、最新发展、
本文将介绍如何在使用ChatGPT时进行对话管理，包括删除单个或全部对话、修改最后一条回复、在同一次对话中继续对话以及获取整个对话的摘要。掌握这些技巧能够帮助用户更高效地与ChatGPT交互，并利用其提供的功能来优化对话体验。
大模型应用开发(一)_获取API-key
在 医学（Medicine） 场景中，Sonnet 4.5 达到 61% 的胜率，即便在长思维链模式下也有 53%，表现稳定而强劲，超越了同系列与竞品模型。在 STEM（科学、技术、工程与数学） 领域，Sonnet 4.5 以 69% 的胜率拔得头筹，领先 Opus 4.1 的 62% 和 Sonnet 4 的 50%。在 法律（Law） 领域，Sonnet 4.5 取得 65% 的成绩，明显超过
本书探讨了人工智能（AI）如何驱动敏捷和混合方法在项目管理中的应用，强调了ChatGPT在提高项目效率、自动化任务和改善决策过程中的作用。从项目启动到部署的每个阶段，AI技术都被用来提升项目的灵活性和效率，尤其是在处理复杂任务和实时反馈方面。章节通过多个实际案例，展示了AI在提升项目管理实践中的潜力和挑战。
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