辅导员如何用好AI大模型提高写作效率？_大模型 帮助写论文

我在写材料的过程中接触到了AI大模型，深刻感受到了技术变革带来的实实在在的好处。

今年三月份，国内知名的AI大模型公司，比如百度、科大讯飞、阿里巴巴等正在开展通用人工智能模型的内测，国外的ChatGPT却异常火热。

花了一段时间学习、了解各大AI大模型后，自己也慢慢尝试着用它们来帮助提高自身的写作效率。

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AI大模型能做什么

AI大模型的功能非常强大，从语义推断、日常对话、疾病诊断到图片自动生成、影像处理，涵盖了社会生活的方方面面。

对于辅导员来说，利用AI大模型最大的好处之一就是能够帮助提高写作效率。

一是能够帮助提供写作灵感。比如，在撰写某报告时，自己不太清楚怎么去设计提纲。

这时，我们可以在AI大模型中输入：“我正在撰写题目为：大学生公共卫生素养现状的调研报告，需要从项目背景、现存问题及原因、对策建议去撰写，帮我生成一份提纲”。

大模型会根据你的需求，帮你生成相关的答案。

二是能够帮助快速扩充内容。比如，我们在撰写某项调研报告时，需要每部分撰写3000字，但是自己绞尽脑汁也凑不够那么多字数,这时AI大模型就可以派上用场了。

你需要先撰写该部分一段很精炼的内容，然后然利用AI大模型帮你扩充。

比如，在AI大模型中输入：“帮我将下面内容扩充到300字。大学生网络思想政治工作要贴近实际、回归学生、创新内容，让网络思政工作精准对接时代所趋、工作所需、学生所期”。

大家看，这是不是很强大。

三是能够帮助写作内容降重。比如，在撰写了一段内容后，可以在AI大模型中输入：帮我重写下面内容，保证语义不变，降低重复率到40%以下。大模型可以在一定程度上帮你降低内容的查重率，但不是很精准。

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怎么用好AI大模型

用好AI大模型必须要先了解它的工作原理。AI大模型的工作方式主要是通过学习大量知识来实现智能目标。

在训练过程中，模型通过大量文本、图像等数据来学习各种模式，并从中提取出有用的信息。这些信息被储存在模型中，成为模型进行推理和预测的基础。

我们在使用AI大模型撰写材料时，大模型会根据你的指令要求，结合它的训练库来推测你要的结果。

在使用AI大模型时，指令越详细，输出的结果就越准确。一般指令的结构包括背景、内容需求、输出要求。

比如，你要撰写一份提纲时，你要尽可能把你的要求描述得详细具体，这样生成的提纲内容才会更接近你的需要。

你可以这样输入：我是一名研究国内农村教育的博士，正在设计撰写一份题目为：xxx的研究报告提纲（背景）。请帮我设计报告提纲，内容包括xxx（内容需求）。要求字数不超过xx字，语义要精练、贴合实际（输出要求）。

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怎样选用AI大模型

在群“模”共舞的当下，选择一个适合自己的AI大模型尤为重要。国外的ChatGPT用于整理英文文献、英文论文润色效果很好。

国内的AI大模型比较知名的有百度的文心一言、科大讯飞的星火认知大模型、阿里巴巴的通义千问等等。

在试用了好几家公司的AI大模型一段时间后，我发现百度的文心一言在内容扩充、寻找创作灵感等方面效果更好。因为训练填喂的样本量越大，训练预测的精度就越高，百度在这方面有天然的优势。

科大讯飞的星火认知大模型在复杂公式推理、语义公式转换等方面性能更优。所以在撰写不同材料时，选择合适的大模型，效率和正确率可能会更高。

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写在最后

AI大模型只是一种工具，它不是万能的，我们要用好它，但不能过于依赖它。用好了，我们会事半功倍，很大程度提高工作效率。

如果过度依赖、沉溺于此，会让你的材料缺乏创新性、独特性和深刻性。AI大模型是基于大量数据进行学习的，其生成的文本往往缺乏独特的见解、深刻的认知，可能会导致所写内容雷同度高、缺乏独立思考。

此外，针对使用AI大模型撰写学术论文的监管机制也会越来越完善，在涉及学术研究领域，大家一定要坚持原创性和自主性，不要因为一时的便捷而误入歧途。

我们都知道，有的时候走捷径的人，最后都走了弯路。

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。

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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