chatgpt做文献回顾 文献回顾要查重吗

本文目录一览：

• 1、文献综述无从下手,这5款AI工具帮你一键搞定,千万别错过!
• 2、如何用AI大模型写论文(含附件及工具)
• 3、MP2100B可以用于什么应用？
• 4、总结本周的工作
• 5、【AI学习】保姆级教程!手把手教你如何用Kimi写一篇高要求的万字论文(附...
• 6、大模型流水线并行(Pipeline)实战

文献综述无从下手,这5款AI工具帮你一键搞定,千万别错过!

过度依赖（Over-reliance on AI）：AI 只是辅助工具。在使用 AI 工具时，应保持主动审查和判断的角色，避免过度依赖其生成的内容。通过结合人类研究者的专业知识和判断力，可以更有效地利用 AI 工具提高文献综述的质量和效率。总之，合理利用上述 AI 工具进行文献综述，不仅能有效提高工作效率，还能更全面、深入地掌握研究领域的最新进展。

Connected Papers、ChatGPT、Research Rabbit、Scite、Semantic Scholar，这些AI工具利用AI算法和自然语言处理技术从数据库中筛选并提供关键信息摘要，助你识别研究空白、最新趋势及关键文献。Connected Papers专为展示不同论文间联系而设计，提供全面的视角帮助发现研究主题的全貌。

AIPaperPassAI写作平台 功能特点：专注于提供文献综述生成服务，能够根据用户输入的关键词和学术需求，自动生成包含真实引文的文献综述。优势：内容质量高：生成的内容合理丰富、结构明朗，具有极强的专业性和准确性。查重功能：平台还提供查重服务，确保文献综述的原创性。

访问AI 降重系统网站，优化表述，确保文献综述的查重率达标。DeepSeek 文献整理技巧总结 DeepSeek 查找+总结文献：一键获取研究重点，快速筛选和归纳文献内容。Notion + AI 自动整理：高效管理多篇文献，自动提取和整理核心信息。论文写作辅助工具：快速生成文献综述框架，提升论文写作效率。

笔尖Ai写作 简介：内置千款写作模板，一键生成，中英文写作对话如丝般顺滑。只要输入简单的要求和描述，就能自动生成各种高质量文稿内容，非常适合写作小白。

DeepSeek & kimi：基础功能扎实，但进阶服务缺失。DeepSeek缺乏降重、格式优化等实用功能，生成的图表需要手动导入；kimi不支持直接生成符合规范的参考文献，也无法自动调整论文格式。总结：如果想一站式搞定从初稿到终稿的全流程，文赋AI论文是唯一能提供“成品级输出”的选择。

如何用AI大模型写论文(含附件及工具)

将论文大纲导入工具，输入核心观点或数据，白果AI论文会自动扩展成连贯段落。同时，工具支持插入公式、代码、图表，并自动生成文献引用，避免手动排版错误。论文降重改写 论文初稿完成后，使用白果AI论文的降重功能，将重复率高的部分进行优化，确保符合学校要求。

基础操作流程浏览器端操作：打开夸克浏览器，点击顶部“应用”图标进入工具箱界面，选择“作文生成器”。输入论文主题（如“人工智能在医疗领域的应用”）及开头段落，点击“开始写作”即可生成内容。APP端操作：打开夸克APP，进入【夸克文档】模块，点击【AI作文】功能。

在AIGC工具中选择合适的文档类型，如毕业论文、文献综述、开题报告、任务书、期刊论文、课程论文、调研报告等。选择正确的类型有助于AI工具生成符合要求的模板。填写内容 根据AI工具的要求，输入或选择所需的必填项。这可能包括研究背景、研究目的、研究方法、预期结果等。

MP2100B可以用于什么应用？

MP2100B Anritsu 安立 BERTWave是一款集BERT测试仪和采样示波器于一体的多功能测试设备，旨在简化光学模块的开发和制造过程。其主要特点和优势如下：多功能性：BERT与采样示波器集成：允许用户在同一设备上同时进行BER测试和眼图分析。四通道同步BER测量：BERT通道数量可灵活扩展至四个，大幅减少测量时间。

麒麟9020b在性能定位上接近骁龙8 Gen天玑9200等旗舰芯片水平，综合表现可满足中高端手机的性能需求。

推荐看看还是TX GAMING B760-BTF WIFI 天选背置主板延续了BTF 0的设计理念，将电源接口、CPU供电接口、SATA硬盘接口、前置USB接口、风扇接针、ARGB灯效接针等大量需要连接线材的接口，全部移至主板背后。

起步内存提升：达到了128GB，为用户提供了更多的存储空间，适合存储高清照片、视频和应用。网络性能增强：支持Wi-Fi 5G和蓝牙3，提供了更宽的频带和更低的延迟，适合高数据量的传输需求。摄像头升级：前后置摄像头均为12MP，拍照和视频通话效果更佳。

广泛用于航空发动机转动部件，使用温度不高于815℃。可以生产冷轧和热轧板材、管材、带材、丝材和锻件、铸件、紧固件。GH738材料牌号：GH738GH738相近牌号：Waspaloy(美国)，NC20K14(法国)GH738材料的技术标准：GH738化学成分： 见表1-1。

合金可以通过冷加工得到强化，也可以用电阻焊、溶焊或钎焊连接，可供应冷轧薄板、热轧厚板、带材、丝材、棒材、圆饼、环坯、环形锻件等，适宜制作在1100℃以下承受低载荷的抗氧化零件。材料牌号：Inconel 600（N06600）镍基合金。Inconel600相近牌号：Inconel，GH600，GH3600(中国）。

总结本周的工作

1、本周工作主要围绕学术学习、项目部署、技术前沿探索以及人工智能发展动态等多个方面展开，具体总结如下：学术学习与作业完成 阅读李沐课程代码：深入研究了李沐老师的课程代码，对深度学习框架及其在实际应用中的实现有了更深入的理解。

2、工作内容概述时间安排：周三至周五共3天集中开展地推，从初期不适应到后期自然沟通，效率逐步提升。拜访企业类型：覆盖6类行业，包括律师事务所、会计师事务所、留学移民机构、文化传媒公司、地产公司、信贷公司，累计拜访15家企业。

3、端正工作态度：我将继续保持积极的工作态度，竭尽全力做好每一项工作。通过主动、努力的精神来丰富自己的人生经历，并为公司的发展贡献力量。总结与展望 通过本周的工作总结，我发现了自己的不足之处，并为自己积累了宝贵的销售经验。

4、本周工作计划完成的内容是，没按预期完成的内容是主要原因是，是否有计划外的工作内容内容是。 没完成的工作内容的进展，本周X工作已经到了x阶段(利用数据描述)，预计在拟时候可以完成.且前的效果为X。(2)X工作取得了新的进展，我们对X工作的流程有了更好的认知，这对后续的工作开展有很好的支持作用。

【AI学习】保姆级教程!手把手教你如何用Kimi写一篇高要求的万字论文(附...

1、开始前，请进入Kimi官网（kimi.moonshot.cn/），将论文要求直接粘贴到文本窗口，点击回车键。Kimi将基于你的需求生成论文写作框架，包括摘要、目录、正文和参考文献等。请按照以下步骤与Kimi互动：请Kimi基于论文草稿，生成摘要。 请Kimi根据摘要和草稿内容，撰写引言部分。

2、访问Kimi+页面 在浏览器地址栏输入https：//kimi.moonshot.cn/，进入Kimi官网。点击页面右边菜单中的【Kimi+】图标，进入Kimi+功能页面。Kimi+页面概览 进入Kimi+页面后，可以看到页面被分为五个版块，分别是【官方推荐】、【办公提效】、【辅助写作】、【社交娱乐】和【生活实用】。

3、打开Kimi官网并找到PPT助手 打开浏览器，访问Kimi官网主页（http：//kimi.moonshot.cn）。在官网主页的左边菜单中，点击【Kimi+】选项。进入Kimi+页面后，点击【PPT助手】，进入PPT助手的会话界面。上传文档并生成PPT大纲 在PPT助手的会话界面中，点击【我需要制作一份PPT】。

4、访问Kimi官网：在浏览器地址栏输入http：//kimi.moonshot.cn，按回车进入Kimi官网。生成句子：在Kimi官网的输入框中，输入提示词“治愈系，俏皮可爱，拒绝焦虑的句子，5到15字”，然后点击生成按钮。Kimi会为我们生成一系列符合要求的治愈系句子，例如“笑一笑，十年少”、“别急，慢慢来”等。

5、文案创作 访问Kimi工具：打开浏览器，访问Kimi官网。输入提示词：在Kimi工具的输入框中，输入以下提示词：“你是一名具有幽默感的哲学大师，可以把一些人生哲理用幽默、反差、代指等修辞手法写出来。请写出10条关于人生态度的哲学语句，需要简洁精炼，且有深意，但还要幽默。

大模型流水线并行(Pipeline)实战

1、此时，模型并行策略成为关键，它包括张量并行和流水线并行两种主要方法。本文以DeepSpeed框架下的ChatGLM-6B模型流水线并行实战为例，进行深入探讨。流水线并行的核心在于，将模型的不同层分散到不同的GPU设备中，使得训练数据按照流水线的方式依次通过每个GPU，实现一次模型的前向和反向传播。

2、大模型分布式训练 — 流水线并行PP（Pipeline Parallelism）流水线并行是大模型分布式训练中的一种重要方法，它通过将模型的不同部分分配到不同的设备上，以实现并行计算，从而加速训练过程。流水线并行经历了从朴素流水线到GPipe再到1F1B的发展过程，每个阶段都有其特定的优化目标和实现方式。

3、Megatron-LM 中的 pipeline 并行 是 Megatron-2 引入的核心技术之一，旨在通过优化流水线设计提升大规模语言模型训练的效率。其核心思路与进化过程如下：Pipeline 并行的基本目标解决传统数据并行的局限性：当模型规模极大时，单机内存无法容纳完整模型，需通过模型并行（如张量并行）或流水线并行拆分模型。

4、流水线并行（Pipeline Parallelism，PP）PipeDream将模型的层划分为多个阶段，每个阶段在一个GPU上进行前向和反向传播。通过注入多个小批次（minibatches）数据到流水线中，每个设备依次进行第n个minibatch的前向传播和第n-x个minibatch的反向传播，通信则是异步进行的。

5、流水线并行（Pipeline Model Parallelism）是一种将深度学习模型的不同层分配到不同计算设备上的并行化方法，旨在提高大规模模型训练的效率。

6、并行计算与内存优化：平衡流水线并行与词汇层并行，提高并行效率 随着Transformer模型（如GPT和BERT）在自然语言处理任务中的广泛应用，模型的规模和复杂性不断增加。为了在多GPU环境中高效训练这些大型模型，研究者提出了多种并行技术。