从选题到答辩-30个论文写作提示词

一、论文选题与研究方向

  1. 请分析[研究领域],当前的研究热点和前沿问题有哪些?并针对[具体研究方向],建议3-5个具有学术价值和创新性的博士论文选题方向,并简述选题的意义和潜在研究价值。 (此提示词用于探索研究领域,寻找有价值的选题方向)

  2. 基于[关键词/研究主题],请检索近五年该领域内高被引的博士论文,并总结这些论文的研究方法、主要结论和存在的局限性。分析这些局限性是否可以作为新的研究切入点? (此提示词用于文献调研,从高被引论文中寻找研究空白和机会)

  3. 我计划研究[初步研究方向],请评估该方向是否具有足够的学术深度和广度支撑一篇博士论文?如果不足,请提出改进建议,使其更聚焦、更具研究价值。 (此提示词用于评估和优化初步研究方向,确保选题的深度和可行性)

  4. 请对比分析[理论A]和[理论B]在解释[研究现象]方面的优势和不足,并探讨将两者结合或发展新理论的可能性,为我的博士论文研究提供理论框架参考。 (此提示词用于理论框架构建,比较不同理论的适用性,寻找理论创新点)

  5. 针对[研究问题],请从[学科A]和[学科B]交叉学科的视角,分析可能的研究思路和方法,并探讨这种跨学科研究的潜在创新点和挑战。 (此提示词用于跨学科研究,拓展研究思路,发现新的研究视角)

二、文献综述与理论框架

  1. 请围绕[核心概念],构建一个逻辑清晰的文献综述框架,包括但不限于:概念界定、发展脉络、主要研究流派、现有研究的贡献与不足、未来研究方向等。 (此提示词用于构建文献综述的整体框架,确保逻辑性和系统性)

  2. 请详细梳理[核心理论]的发展历程,并分析该理论在[研究领域]的应用现状和局限性。基于此,探讨如何改进或拓展该理论以更好地解释[研究现象]。 (此提示词用于深入分析核心理论,挖掘理论的局限性和改进空间)

  3. 请对比分析[文献A]、[文献B]和[文献C]在研究方法、研究结论和理论贡献方面的异同,并总结它们对我的博士论文研究的启示。 (此提示词用于文献的比较分析,提取关键信息,为论文研究提供借鉴)

  4. 针对[研究问题],请推荐5-8篇具有代表性的核心文献,并分别概括每篇文献的主要观点、研究方法和创新之处。 (此提示词用于快速获取核心文献,了解领域内的重要研究成果)

  5. 请基于现有文献,提炼出关于[研究问题]的3-5个关键研究假设或研究问题,并阐述提出这些假设或问题的理论依据和逻辑。 (此提示词用于提炼研究假设或问题,确保研究的理论基础和逻辑性)

三、研究设计与方法

  1. 针对[研究问题],请评估[研究方法A]、[研究方法B]和[研究方法C]的适用性,并推荐最适合本研究的方法,并说明理由。 (此提示词用于方法选择,评估不同方法的优劣,选择最合适的研究方法)

  2. 如果我计划采用[研究方法],请详细设计一份研究方案,包括但不限于:研究对象、数据收集方法、数据分析方法、研究流程、伦理考量等,并确保研究方案的科学性和可行性。 (此提示词用于研究方案设计,确保研究设计的完整性和科学性)

  3. 请解释[统计分析方法/研究模型]在[研究领域]的应用原理和适用条件,并指导我如何正确运用该方法分析[研究数据],并解读分析结果。 (此提示词用于方法指导,理解方法的原理和应用,正确进行数据分析和结果解读)

  4. 请设计一份针对[研究对象]的[问卷/访谈]提纲,确保问题能够有效收集到关于[研究变量]的信息,并符合学术研究的规范和伦理要求。 (此提示词用于研究工具设计,确保工具的有效性和规范性)

  5. 请分析[研究数据类型]的特点和适用分析方法,并探讨如何提高数据收集的质量和效率,以及如何保证数据的信度和效度。 (此提示词用于数据质量控制,确保数据的可靠性和有效性)

四、论文写作与论证

  1. 请为我的博士论文拟定一个结构清晰、逻辑严谨的章节框架,包括一级标题、二级标题和三级标题,并确保章节内容能够有效支撑论文的中心论点。 (此提示词用于论文结构设计,确保论文结构的逻辑性和完整性)

  2. 请根据[研究主题]和[核心论点],撰写一篇[字数]字的论文摘要,摘要应准确概括研究目的、研究方法、主要发现和研究结论,并突出论文的创新性和学术价值。 (此提示词用于摘要写作,提炼论文核心内容,突出论文价值)

  3. 请帮我优化论文的[引言/文献综述/研究方法/结果分析/讨论/结论]部分,使其更符合学术规范,逻辑更严谨,论证更充分,语言更流畅。 (此提示词用于论文具体章节的优化,提升论文质量)

  4. 请针对我的论文草稿,从学术性、逻辑性、创新性、规范性等方面进行全面评估,并指出存在的不足和改进建议。 (此提示词用于论文评估,获取全面的反馈和改进建议)

  5. 请基于我的研究发现,构建一个逻辑严密的论证链条,从研究假设出发,通过研究数据和分析结果,最终得出明确的研究结论,并确保论证过程的环环相扣、无懈可击。 (此提示词用于论证逻辑构建,确保论证的严密性和说服力)

五、论文修改与润色

  1. 请检查我的论文是否存在逻辑漏洞、论证不足、概念模糊、数据误用等问题,并逐一指出并给出修改建议。 (此提示词用于逻辑和学术性检查,发现论文中的潜在问题)

  2. 请润色我的论文语言,使其更符合学术写作规范,表达更精准、更简洁、更流畅,并提升论文的专业性和可读性。 (此提示词用于语言润色,提升论文的语言质量和专业性)

  3. 请检查我的论文格式是否符合[目标期刊/学校]的投稿要求,包括参考文献格式、图表格式、排版格式等,并给出修改建议。 (此提示词用于格式检查,确保论文格式符合投稿要求)

  4. 请对比分析我的论文与[高水平同类论文]在结构、论证、语言等方面的差距,并指出我可以改进的方向和具体方法。 (此提示词用于对标高水平论文,寻找差距,明确改进方向)

  5. 请针对审稿人提出的[具体意见],分析其背后的原因和关注点,并指导我如何有针对性地修改论文,有效回应审稿人的质疑。 (此提示词用于审稿意见回复,有效应对审稿人的质疑,提高论文录用率)

六、论文创新与拓展

  1. 请基于我的研究结论,探讨本研究的理论贡献和实践意义,并从学术角度和社会应用角度分别进行阐述。 (此提示词用于挖掘研究的价值,提升论文的理论和实践意义)

  2. 请基于我的研究成果,进一步思考未来可能的研究方向和研究问题,并提出3-5个具有前瞻性和创新性的研究设想。 (此提示词用于拓展研究思路,为后续研究提供方向)

  3. 请分析我的研究在[研究领域]的创新点和特色,并帮助我凝练论文的创新之处,使其更突出、更鲜明。 (此提示词用于突出论文创新点,提升论文的学术影响力)

  4. 请从[学科交叉]的角度,探讨如何将我的研究成果应用于其他领域,或与其他学科的研究进行交叉融合,产生新的研究价值。 (此提示词用于跨学科拓展,发现研究的潜在应用价值)

  5. 请评估我的博士论文是否达到了[优秀博士论文]的标准,并从选题、研究设计、研究方法、研究结论、论文写作等方面进行综合评价,并指出进一步提升的空间。 (此提示词用于论文最终评估,了解论文的整体水平,为最终完善提供参)

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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