2024 年 AI 垂直应用迅速落地，人人都可以获得AI红利

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随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。

AI的发展在文学领域取得飞速发展

2024年，人工智能即AI是近年来很热门的一个话题，与社会的方方面面都产生了或深或浅的联系，文学也不例外。就目前AI的水平而言，它可以在较短时间内产出质量不错的新闻稿，这或许需要归功于新闻稿有其特定的格式，但AI能办到的另外两件事就令我惊诧了。

去年，美国多家媒体报道了这样一件事：大数据工程师Zack Thoutt利用AI续写了《权力的游戏》第六步小说的前五个章节。这些章节行文稍显生硬，但模仿着马丁的文风“创造”除了许多有趣的情节。我曾以为就在现当代文坛占据重要地位的小说文体中的“情节”“人物”要素会阻碍AI进行文学创作，但就该事件来看，如果给AI提供足够甚至是一定的学习素材，它也胜任创造精彩情节这一任务。

不久前，据《中国科学报》称，中科院心理所和厦门大学科研团队合作利用AI为文学角色进行了大五类人格测试，并发表了其成果。在“人物”要素上，AI也进行了一定突破，该事件说明已经有AI分析文学形象的成功个例，如果能够扩大其使用面，那么AI塑造一些经典文学形象也不无可能。

AI在论文领域取得了重大突破

STORM是斯坦福大学研究人员开发的一个创新的写作系统，它通过利用大语言模型（LLMs）自动化编写具有维基百科一样广度和深度的长篇文章。这个系统能够自动收集多角度信息并模拟专家提问的对话过程来创建大纲，最终生成带有引文的文本，并逐节撰写完整的文章。

发现不同视角：STORM通过检索和分析与给定话题相似的维基百科文章，从多个来源和角度探索话题；
模拟对话：系统模拟作家向话题专家提出问题的对话过程，使用LLMs生成深入的问题，深化对话题的理解；
创建大纲：基于收集到的信息和提出的问题，自动创建文章的大纲，组织文章结构，确保内容覆盖广度和深度；
逐节撰写文章：生成带有引文的文本，并逐节撰写完整的文章，提高文章的质量和准确性。
写作前研究的自动化：自动化写作前的研究过程，包括话题研究、信息收集和大纲制作，提高写作效率；
多视角信息的整合：从不同的视角探索和理解信息，确保文章内容的全面性和深度；
生成结构化的文章大纲：利用检索到的信息和提出的问题自动创建大纲，帮助作者保持组织性和目标明确；
提高文章质量：通过自动化的写作前研究和大纲制作过程，旨在生成组织性更强、内容覆盖更广的文章。

STORM系统适用于多种场景，包括但不限于：

学术研究：帮助研究人员和学生撰写深入的研究论文和综述；
内容创作：为内容创作者提供工具，自动化撰写高质量的长篇文章；
教育工具：作为教学辅助工具，帮助学生学习如何进行深入研究和撰写长篇文章。

评估结果：

FreshWiki数据集：为了评估STORM系统，研究团队创建了FreshWiki数据集，这是一个包含最新高质量维基百科文章的数据集，用于测试系统生成文章的质量。

大纲质量评估：通过专家评审和自动化评估方法，STORM生成的大纲在组织性和覆盖广度方面表现优异，相比于基线模型，显示出显著的改进。

写作质量提升：相比于基于大纲驱动的检索增强基线生成的文章，STORM生成的文章在组织性（绝对增加了25%）和覆盖广度（增加了10%）方面表现更佳。

专家反馈：经验丰富的维基百科编辑的反馈也证实了STORM在生成有根据的长篇文章方面的有效性，并指出了未来改进的方向，如源偏见转移和不相关事实的过度关联问题。

STORM：斯坦福开发创新型写作系统

普通人如何利用GPT写论文

如今，AI大语言模型泛滥，这让人眼花缭乱。本文中，带大家着眼于一些国外撼动人工智能领域的重要模型：Claude3、ChatGPT、Gemini、文心一言、智谱、星火、百川、混元、千问、LLaMA、I-JEPA、PaLM2、Auto-GPT、Dolly、XGen-7B等语言大模型。我们均可以使用这些大模型进行论文创作。下面以chatgpt为例：

1.论文选题指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT提问：

你好，chatGPT。我是一名（专业）的学生，我想写一篇关于（主题）的论文，但我不知道具体的选题方向。你能给我一些建议吗？

例如：你好，chatGPT。我是一名人工智能领域的学生，我想写一篇关于AGI是人类文明发展的必然趋势的论文，但我不知道具体的选题方向。你能给我一些建议吗？

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2.论文大纲指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT:提问：

你好，chatGPT。我想写一篇关于（主题)的论文，我的选题方向是（方向）。你能帮我拟定一份论文大纲吗？请包括以下几个部分：标题，摘要，引言，相关工作，方法，实验，结果，讨论，结论和参考文献。

例如：

你好，chatGPT。我想写一篇关于人工智能的论文，我的选题方向是使用强化学习训练聊天机器人。你能帮我拟定一份论文大纲吗？请包括以下几个部分：标题，摘要，引言，相关工作，方法，实验，结果，讨论，结论和参考文献。

3.研究理论指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT:提问：

你好，chatGPT。我想在我的论文中使用一些研究理论来支持我的观点。你能给我推荐一些关于（主题）的研究理论吗？请给出理论的名称，作者，出处和主要观点。

例如：

你好，chatGPT。我想在我的论文中使用一些研究理论来支持我的观点。你能给我推荐一些关于使用强化学习训练聊天机器人的研究理论吗？请给出理论的名称，作者，出处和主要观点。

4.参考文献指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT提问：

你好，chatGPT。我想在我的论文中引用一些文献来支持我的论点和方法。你能给我推荐一些关于（主题）的文献吗？请给出文献的标题，作者，一年份，摘要和关键词。

例如：

你好，chatGPT。我想在我的论文中引用一些文献来支持我的论点和方法。你能给我推荐一些关于使用强化学习训练聊天机器人的文献吗？请给出文献的标题，作者，XX年份，摘要和关键词。

5.文献综述指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT提问：

你好，chatGPT。我想请你帮我写一份关于（主题)的文献综述。我的论文的选题方向是（方

向)。我已经找到了以下几篇文献：

·(文献1的标题，作者，年份，摘要和关键词)

·(文献2的标题，作者，年份，摘要和关键词)

·(文献n的标题，作者，i年份，摘要和关键词)

你能根据这些文献，写一份大约（字数）字的文献综述吗？请按照以下的结构组织你的内容：

·引言：介绍主题的背景，意义，目的和范围

·主体：按照主题，方法或观点等分类方式，对文献进行梳理，分析和评价

·结论：总结文献综述的主要发现，贡献和不足。

6.论文致谢指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT提问：

你好，chatGPT。我想请你帮我写一份关于我的论文的致谢。我的论文的题目是(题目)，我的导师是（导师），我的合作者是XXX。我想感谢以下的人或机构：

·(感谢对象1)：感谢他们对我的（帮助或贡献)

·(感谢对象2)：感谢他们对我的（帮助或贡献)

·(感谢对象n)：感谢他们对我的（帮助或贡献)

你能根据这些信息，写一份大约（字数）字的致谢吗？请使用礼貌和诚恳的语气，并注意格式和标点。

7.润色修改指令

你可以尝试用以下的格式向chatGPT提问：

你好，chatGPT。我想请你帮我润色修改我的论文的以下部分（或句子）：

(原文)

你能帮我改进它的语言表达逻辑结构，或内容质量吗？请给出修改后的版本，并说明你的修改原因和建议。

例如：

你好，chatGPT。我想请你帮我润色修改我的论文的以下部分：

(原文)本文提出了一种使用强化学习从人类反馈中学习的方法，用于训练聊天机器人。该方法利用自我对话和用户反馈生成多样化和有信息量的对话，用于微调聊天机器人。本文在两个对话任务上评估了该方法，并显示出它可以提高聊天机器人的流畅度，一致性和参与度。

你能帮我改进它的语言表达，逻辑结构，或内容质量吗？请给出修改后的版本，并说明你的修改原因和建议。

普通人未来使用趋势预测

2024年必定是普通人都会普及AI垂直领域落地应用的起点，人人都会使用AI助手为自己插上飞翔的翅膀。享受AI变革带来的红利，我们不能视若不见，把AI工具从一个陌生事物变成习以为常的随身工具。编程、文字、绘画、视频、VR\MR领域必然走在第一梯队。

本文的目的是帮助对AI领域了解不深，但又想进入的同学踏入这个门。这里只说踏入，是因为这个领域的专精实在非常困难，需要数年的积累与努力。在进行领域学习前，充分认识自己的特点，制定合适的学习方法是十分重要的。首先得对这个领域进行充分了解，培养兴趣。在学习时，保持着循序渐进的学习方针，不要猛进的学习过难资源；结合着学习与实践相辅的策略，不要只读只看，实际动手才有成就感。学习某个资源时要有充分的目的，不是为了学开源项目而看代码，而是为了写开源项目而看；不是为了发论文而写论文，而是为了做事情而写论文。如果一个学习资源对你过难，并不代表一定是你的问题，可能是学习资源的演讲或撰写人的问题。能把难的问题讲简单的人才是真正有水平的人。所以，一定要学习优质资源，而不是不分青红皂白的学习。最后，牢记以兴趣来学习。学习的时间很长，过程也很艰难，而只有兴趣才是让你持之以恒，攻克难关的最佳助力。