在当今这个充满活力和变化的世界里，人工智能 (AI) 的迅速发展正在改变着我们的生活方式。它不仅提高了我们的工作效率，而且正在重新定义我们的日常生活，以前所未有的方式提高了我们的生活质量。
题目：生成式人工智能在学术写作中的应用趋势及其影响因素研究摘要随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）工具的快速发展，其在学术写作中的应用引发了广泛关注与争议。本研究以arXiv平台上2023年提交的4,889篇与生成式AI相关的预印本论文为数据基础，通过整合三种在线AI内容检测工具（GPTKit、Smodin、Sapling）及“GPT词”手动检测方法，量化分析摘要的AI生成概率，
昨晚，AI 圈彻底炸锅了！OpenAI 这次的新功能，显然是为了迎战 DeepSeek V3、Gemini 2.5 这些竞争对手，但同时也给 AI 圈定下了更高的标准——相比以往 Midjourney、Sora 强调的「艺术创造」，GPT-4o 这次直接把 AI 生图的应用场景拉回现实——随着 GPT-4o 原生生图能力的开放，设计师、创意人、产品经理，甚至普通办公族，都会迎来一个全新的 AI 时
你是一个顶级期刊的评审专家，这分析这篇文章的讨论是否与结果一致?讨论部分的内容是否基于结果部分，是否超出结果所能支持的范围?请比较这文章的结果与其他研究的结果，解释可能的异同。请指出那些流畅性或段落间联系可以被改善的地方，并提供具体建议，以提升整体的质量和可读性。有的时候专家的一句话就可以指出-篇文章最大的突破点，让我们茅塞顿开，思想得到升华，文章上一个档次。请确认引言、方法、结果、讨论和结论是否
我希望你用更优美、更高级的英语词汇和句子替换我的初级水平(A0级)的词汇和句子，保持原意不变，但使其。此外，你应该分解冗长的句子，减少重复，并在可能的情况下提出改进建议。这些评审专家会对论文的原创性、研究方法、结果的有效性、论文的结构和表述等方面进行评估。在Rebuttal中，作者需要针对评审专家提出的每一点批评或建议，给出清晰、有逻辑的回应。评审专家会提供详细的评审意见，这可能包括对论文的认可、
论文润色就更别提了，我写的初稿有时候连自己都看不下去，但DeepSeek就像个专业的编辑，把我的论文从“丑小鸭”变成了“白天鹅”，语言变得流畅又优美。DeepSeek在论文写作中确立论文三论（论点、论据、论证）方面能够帮助研究者快速梳理相关领域的前沿信息和历史研究成果，精准定位研究问题，并提供详细的理论背景，增强研究的学术性。同时指出可能存在的逻辑漏洞，并提供相应的改进建议。DeepSeek能够基
文心智能体平台是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景，选取不同类型的开发方式，打造大模型时代的产品能力。开发者可以通过 prompt 编排的方式低成本开发智能体（Agent），同时，文心智能体平台还将为智能体（Agent）开发者提供相应的流量分发路径，完成商业闭环。智能体的英文名是 Agent，是指基于大语言模型有能力主动思考和行动的智能实体
模型丰富，使用次数多，综合能力最强。o3-mini采用思维链推理训练模式，像一位会打草稿的学霸，一步步拆解问题，在科学、数学和复杂编程等高门槛任务中表现出色。随着推理强度从low到high递增，其性能优势愈发明显。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。
请为我的论文生成一个简洁有力的摘要，清晰描述我提出的新型图像识别架构。包括现有方法的主要局限、我的创新点、架构关键组件、性能改进幅度以及在标准数据集上的量化结果对比。控制在250字以内。请帮我构建一个结构化摘要，全面比较五种最新图像识别算法在特定场景下的表现。摘要需包含研究动机、评估方法学、关键性能指标对比、算法优缺点分析，以及明确的应用推荐。使用精确术语并突出统计显著性结果。请为我的应用研究论文
经过生产环境测试的 AI 基础设施工具，用于高效的 AGI 开发和社区驱动的创新
本文系统性地阐述了学术论文降低查重率的多维度策略框架，从专业术语同义转换、学术表达多样化、段落结构重组到案例融合与批判性分析等方面提供了全面指导。这些方法不仅能有效降低文本相似度，更能提升论文的学术深度与理论价值。需要强调的是，本文所提供的技巧旨在帮助研究者更好地表达原创思想，而非规避学术诚信。真正高质量的学术成果应建立在扎实的研究基础和独特的学术贡献之上，技术性的写作优化只是呈现这些贡献的手段。
近期编码基准测试中，SWE-bench Verified 的评测结果显示，Claude 3.7 Sonnet 所获得的得分明显超越了前代产品 Claude 3.5 Sonnet 以及 OpenAI 的 o3-mini 与 DeepSeek R1 模型，这一成果彰显了其在处理复杂代码库和高级工具应用中的优越性能。有网友在近期的网络文章中兴奋地形容：“Claude 3.7 Sonnet 就像升级版的
有网友在近期的网络文章中兴奋地形容：“Claude 3.7 Sonnet 就像升级版的 AI 导师，可以即刻回复你的小问题，也能深入剖析你的大疑惑，一次搞定两种思维模式。这种“代理式”编程辅助，不仅能大幅提高开发效率，还能让团队协作更加顺畅：有了 Claude Code 帮忙抓漏补缺，写文档、跑测试的琐碎活儿就变得轻松许多，真正帮你把时间和精力释放到更具创造性的工作上。步步分析模式：当你需要更深层
Vertex AI：您的微调伙伴Vertex AI 提供了一套全面的工具和服务，指导您完成整个微调过程：Vertex AI Pipelines：通过构建和管理端到端机器学习管道（包括数据准备、模型训练、评估和部署）来简化您的工作流程。Vertex AI 评估服务：使用针对您的特定任务定制的指标评估您的微调模型的性能，确保其符合您的质量标准。Vertex AI 模型注册表：在集中存储库中跟踪所有模型
本文将基于 PyTorch 后端使用 resnet50 模型来进行图片分类，因此，需预先下载 resnet50 模型，然后将其转换为torchscript格式。然后，拉取Pytorch官方镜像作为推理系统的客户端同时进行一些预处理操作（当然也可以直接拉取tritonserver客户端SDK镜像）。如果模型具有与每个分类索引关联的标签，Triton 也会返回这些标签，具体格式如下所示。ok，目前为止
DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。
开源与闭源的路线之争成为了行业瞩目的焦点！
通过综合分析现有文献，研究者能够把握领域内的最新进展，基于此确定自己的研究方向。研究者可以在阅读了一定数量的文献后开始撰写综述，通过写作来明确和固化自己的思考，进而更清楚地了解还需要阅读哪些文献，以及如何解读这些资料。列出引用过的文献，按引用顺序排列，并确保格式规范。研究者可以在阅读了一定数量的文献后开始撰写综述，通过写作来明确和固化自己的思考，进而更清楚地了解还需要阅读哪些文献，以及如何解读这些
无论是在起草论文的初期阶段，还是在进行最后的校对和润色，这些提示词都能作为有力的工具，帮助研究者提升写作效率和质量。通过这些精心挑选的提示词，我们希望激发研究者的创造力，让他们在学术写作的道路上少走弯路，更快地完成论文并顺利通过答辩。本节应对研究结果进行深入而细致的解读，将它们置于现有研究的更广泛背景下，并提出如何将它们应用于现实世界背景的建议。这些提示词涵盖了写作方法、方法设计、研究结果、讨论写
DeepSeek R1 是深度求索（DeepSeek，成立于2023年）公司开发的一款智能体（Agent）产品，它能够通过自然语言交互，帮助用户完成各种任务。各种性能评估：2000快阉割版H800，花费557亿美元（大约是使用1.6万个GPU的Llama3.1的1/10，GPT-4o的1/20），登顶了开源之最。来源于幻方量化，2023年4月成立的全资子公司。
要说近期最火的大模型，肯定非DeepSeek莫属了，有一种当初ChatGPT横空出世时的一种感觉，当初ChatGPT刚火的时候，朋友圈充斥着各种贩卖焦虑，绑定大模型做概念，然后各种卖课割韭菜的。
小白直接上手,3步即可！windows系统本地部署DeepSeek—Chat
edg4llm 是一个专为使用大型语言模型生成微调数据而设计的 Python 库。该工具旨在帮助用户高效创建高质量的训练数据集。目前，它主要支持文本数据的生成。生成的数据包括但不限于：- 问题数据- 答案数据- 对话数据通过 edg4llm，大家可以轻松生成符合微调需求的多样化数据集，从而显著提升大型语言模型在特定任务中的性能。
最近DeepSeek火得一塌糊涂，朋友圈、微信群到处都是它的身影。大家都在夸它好用，说它是‘AI界的扛把子’。可问题是，用的人多了，问题也来了——服务器繁忙，请稍后再试！每次当你正兴致勃勃地输入问题，结果页面转了半天，然后给你一句“‘服务器繁忙，请稍后再试。”提示的时候，这种体验真的很崩溃，但这就是现在的现实，越来越多的人知道和了解到DeepSeeK，然后就有越来越多的人想要去用DeepSeeK，
DeepSeek V3 Free 服务是一个基于 DeepSeek-V3 R1 大模型的逆向 API 项目。该项目由 LLM-Red-Team 团队开发，旨在为开发者提供一个免费、稳定且易于使用的 API 服务，以便在测试和开发过程中能够更好地利用 DeepSeek 的强大功能。该项目支持高速流式输出、多轮对话、联网搜索、R1 深度思考等多种功能，并且与 ChatGPT 接口完全兼容，让开发者能够
本系列专栏详细介绍大模型和AIGC基础知识。前一篇文章普及了ChatGPT应用场景，简单介绍什么是大语言模型（LLM）和人工智能生成内容（AIGC）。这篇文章将带领大家探索DeepSeek，并尝试在云端搭建，与ChatGPT 4o进行简单对比。基础性文章，希望对初学者有所帮助！
然而，ChatGPT 的局限性也很明显，仅支持文本交互限制了其在多模态场景中的应用，同时，生成的信息可能存在错误或偏见，需要用户进行进一步的核实和筛选。Gemini 的多模态能力和先进的推理技术使其在高端应用领域具有明显优势，能够处理复杂的任务和多类型的数据，为科研和创新提供了强大的工具。然而，与 ChatGPT 和 Gemini 相比，DeepSeek 在通用场景下的适用性相对较弱，其公开的信息
Cursor作为新一代AI代码编辑器，深度融合GPT-4/Claude/DeepSeek等大模型，实现"所想即所得"的开发体验。核心功能涵盖智能代码生成（支持Python/React等全栈开发）、上下文感知调试、多模式文档集成，其独特的Codebase索引技术可将整个项目纳入AI分析范围。编辑器提供深度定制能力：支持本地Python环境配置、隐私数据保护策略、自定义AI生成规则（.cursorru
Devbox 以其极速、便捷、低成本的特点，为开发者提供了全新的开发体验。它简化了开发流程，提升了开发效率，解决了开发环境与生产环境一致性等难题，让开发者能够更加专注于代码的创作。如果您正在寻找一款高效、易用的云端开发工具，Devbox 绝对是您的不二之选！立即体验 Devbox，开启你的极速云端开发之旅！
加上新入职的这位，我已经有这么多 AI 员工了，队伍越来越壮大了。至于这位新员工是谁，且听我慢慢道来。我们来看看统计的一组独家数据，这组数据很好地反映了当前 AI 产品的市场情况：从数据中可以清晰地看到，在所有 AI 应用场景中，AI 绘画和 AI 音视频领域位居前列，紧随其后的就是 AI 编程领域。有趣的是，AI 绘画和 AI 音视频的底层技术并非大语言模型。尤其是海外市场，AI 编程工具都卷疯
大家平时都是怎么给自己的产品开发官方网站的？是不是先在本地配置好环境，然后使用 IDE 写代码，写完代码后部署到服务器生成预览链接，团队协作成员再打开浏览器访问，然后你再修改，再部署，再访问，再修改，再部署，再访问...今天给你们分享一个丝滑的方案，让你告别繁琐的本地环境配置，告别反复沟通修改，告别部署上线配置一大堆服务器和证书，只需3分钟就能完成部署上线。下面是详细教程。
从生态环境领域数据特点及统计方法介绍、GPT入门到GPT辅助R语言基础；数据准备及ggplot 绘图基础；回归和混合效应模型（包含方差分析、协方差分析）；多元统计分析（排序、聚类和分组差异检验）；随机森林模型；结构方程模型；非线性关系数据分析； Meta分析及贝叶斯回归与混合效应模型等一系列专题及实战案例。
ChatGPT可以画出系统响应时间的箱线图、分布柱状图等，计算出平均响应时间、中位数等。测试人员可清楚地看到系统响应时间的整体分布情况和变化趋势......
相比于 Sealos 应用商店一键部署，在 Devbox 开发环境中部署更方便我们随时修改源码，而且可以通过 Cursor 直接连到开发环境中，利用 AI 来帮助我们修改源码。如果你想基于该项目做二次开发，那么这种部署方式再合适不过了。当然，代价就是部署步骤复杂了点，需要敲一点命令行。如果你只想快速部署该项目，没有开发需求，那么使用Sealos 应用商店部署是最快的方式。
好了，到这里我就不继续演示了，相信你已经感受到 Cursor 的强大了。可以添加搜索功能，方便用户快速找到想要的教程可以添加评论系统，让用户分享使用心得可以添加更多的教程分类，比如进阶技巧、实战案例等可以优化 SEO，让更多人发现这个网站......这些优化就留给你自己发挥了。记住，你不需要太懂编程，只需要会念咒就够了。让 Cursor 成为你的得力助手，让它帮你完成这些优化工作。毕竟，人类只是副
Sealos 数据库是一个强大且灵活的数据库管理平台，允许用户在 Sealos 上可视化地管理和使用各种数据库。并且还提供了一整套高效的工具和机制，使数据库的管理、扩展、监控和故障恢复更加便捷和自动化，适合从开发到生产的各类场景。你只需要点点鼠标，就可以创建各种数据库，而且还是高可用的，你说气人不气人。
玖章算术在2022年底开始推进 NineData 产品与 AIGC 技术的应用，目前已经完成了基于 AIGC 的智能 SQL 开发能力，可以理解为类似微软近期发布提升代码效率的 Github Copilot。NineData 同时还提供数据复制、数据对比、数据备份等功能，支持 MySQL、ClickHouse、PolarDB、GaussDB、Redis、SQLServer、Kafka、Elasti
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