基于GPTs科研加速小技巧分享
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1. ChatPaper
基于GPTs科研加速小技巧分享
-- by 永乐
知乎-强化学徒 B站：和AI一起进化
2. ChatPaper
1. ChatGPT +论文阅读
批量总结
精读辅助
2. ChatGPT+润色技巧
角色扮演
人在回路
3. ChatGPT +审稿
审稿+回复
微调LLM
4. 通用的GPT调用技巧
Chat/Bing/GPT4的优缺点横评
辅助代码生成
5. 大语言模型对科研和生活的一些影响
数据安全
知乎-强化学徒
职业影响
B站：和AI一起进化
3. 1.1 基于Chat的论文总结：ChatPaper
9.1K点赞的GitHub热榜开源项目
ChatPaper
全流程加速科研，利用ChatGPT进行论文总结+润色+审
稿+审稿回复
论文初筛：
基于关键词的ArXiv最新论文的批量总结
5W篇AI顶会论文总结数据库-免费在线提供
本地文件夹批量总结
在线版的对话功能：
基于LangChain的细节提问
基于Mathpix的公式解释—正在做
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4. 1.1.1 基于关键词的ArXiv最新论文的批量总结
ChatPaper
5. 1.1.2 5W篇AI顶会论文总结数据库
ChatPaper
https://chatpaper.org
6. 1.1.3 本地文件夹批量总结
ChatPaper
后期网页版也加入这个功能
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7. 1.1.4 网页版的在线对话
ChatPaper
8. 1.2.1 其他辅助工具推荐
ChatPaper
https://briefgpt.xyz AI 论文速递,已收录 10112 篇
9. 1.2.2 其他辅助工具推荐
https://www.chatpdf.com :论文总结的提示词
ChatPaper
10. 1.2.3 其他辅助工具推荐
https://typeset.io + 论文总结的提示词
ChatPaper
11. 2.1 ChatGPT+润色技巧
ChatPaper
1. 角色扮演+背景介绍+关键词限定+任务目标+格式化输出
12. 2.2 ChatGPT+人在回路的论文写作技巧
ChatPaper
1.中文框架
2.英文翻译
3.英文初稿
4.ChatGPT润色
5.人工修改
6.ChatGPT润色
7.人工修改
8.导师修改
9.AI审稿
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13. 2.3 ChatGPT+中科院学术版润色工具
https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic
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14. 3.1 ChatGPT+审稿+审稿回复
https://github.com/nishiwen1214/ChatReviewer
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15. 3.2 ChatGPT+审稿+审稿回复
https://github.com/nishiwen1214/ChatReviewer
ChatPaper
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16. 3.3 新的开源项目：ChatOpenReview
https://github.com/kaixindelele/ChatOpenReview
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利用OpenReview的优质审稿数据，微调出一个
专业的审稿和审稿回复GPT
目前已经写完爬取审稿回复的python代码
下一步
• 搜集数据库
• 制备数据集
• 微调大模型
欢迎对项目感兴趣的同学加入
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17. 4.1 ChatGPT
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优点：
1.免费
2.文本生成能力强，相比其他公司的产品独一份
3. API非常便宜且能力强大
缺点：
1. 对网络要求较高
2. 不够稳定
3. 输入文本长度不够长
4. 无法联网
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18. 4.2 NewBing
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优点：
1.可以联网
2.可以阅读本地PDF
3.可以绘图
4.输出稳定
缺点：
1. 对网络要求较低
2. 文本输入长度只有2K
3. 脾气较大，得哄
4. 输入输出不确定性高
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19. 4.3 GPT4
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优点：
1.全能冠军
2.输入长度支持8K
3.代码能力超强！
4.推理能力优秀
5.对网络要求没那么高
缺点：
1. 每月20美元
2. 有时会凑字数
3. 限量—3小时25次提问机会
4. 输出速度较慢
5. API贵到离谱！
20. 4.4 常见功能选择
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简单代码生成：新必应
复杂代码生成：GPT4
润色：ChatGPT和GPT4
API调用：GPT3.5/特殊场景调用GPT4
本地文件总结：调用API的开源工具或者新必
应（不稳定，常常默认搜索）
6. 绘画：新必应
7. 识图：等GPT4
8. 文案生成：
1. 实时信息-新必应
2. 长文本输入-GPT4
1.
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3.
4.
5.
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21. 5.1大语言模型对科研和生活的一些影响
ChatPaper
1. 数据安全：
1. 自己的论文和涉密信息一定要注意安全！
2. 默认数据会被OpenAI用于训练！
2. AI能力对就业的影响：
1. 影响8成人类工作，尤其是高薪行业
2. 详情请参阅微软的论文
3. https://zhuanlan.zhihu.com/p/621450799
3. 如何和AI一起进化？
1. 使用AI工具，加速科研
2. 学习AI更新方式，锻炼自己高质量长文本
输入输出的能力
3. 跟踪最新的AI进展
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22. 其他的常见科研加速小技巧
1. 作为某种意义上的条件概率生成模型，输入多-输出少，更能保证准确性
和减少hallucination。
2. 基于关键词的角色扮演：你现在是xx领域的教授xx，请帮我润色下面的论
文：[文本内容]
3. 格式化输出：请按照xxx; xxx[yyy]的格式输出/按照latex格式输出
4. 格式化的示例（few-shot）：按照论文的经验，提供一个完整的例子，便
于LLM举一反三。
5. 可验证的文本生成：对于你懂的，但记不清，或者懂的不多的领域，可以
尝试让它实现具体某个任务，事半功倍。
1.
2.
3.
比如代码生成，极大降低查阅文档的时间；建议使用新必应
有报错，把报错信息贴回新必应；
长文本输入输出，建议使用GPT-4.
6. 哈佛博士的教程：GPT可以提供次优选项，让人做选择题，而不用做填空
题。
1.
https://twitter.com/kareem_carr/status/1640003536925917185
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23. 基础学习资料
1. B站李沐老师的视频课程
2. 哈工大的调研报告：ChatGPT-调研报告, 3.6
3. OpenAI的三篇实验报告，尤其是Instruct-GPT和GPT4的报告
4. Github热榜： https://github.com/trending
5. https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials
6. https://dugas.ch/artificial_curiosity/GPT_architecture.html
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