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通义千问提示词工程及最佳实践是一份详细介绍如何通过提示词技术改善大语言模型输出质量的教程文档。该文档详细解释了提示词的定义、分类、结构化的重要性，以及提示词工程的框架、编写技巧和最佳实践案例。 在文档中，首先界定了系统提示词与用户提示词的概念。系统提示词向模型提供上下文信息和使用指南，而用户提示词则指用户输入的具体指令或请求。接着，文档阐述了提示词工程的定义，即通过设计更加精细的提示来改善大语言模型的表现。提示词工程的核心在于创建和完善提示词，以帮助模型更好地理解预期输出，进而产生更准确和相关的答案。 文档接着介绍了通义千问提示词工程的框架，包括输入参数的设置和提示词结构化的实施。输入参数设置部分详细讲解了temperature、top_p、top_k等参数的原理和作用。提示词结构化是提高模型输出结果准确性和有效性的关键步骤，文档提供了重要性分析和参考框架。在此基础上，文档进一步列举了编写提示词的通用技巧，强调了清晰指令、给予模型思考时间以及持续优化的原则。 在最佳实践部分，文档通过客服质检、作文批改、多轮对话售前推荐、广告文本分类等不同业务场景展示了提示词工程的应用。每个场景都详细说明了业务场景、业务指标要求、提示词优化过程，以及通过BadCase分析、迭代测试验证等步骤达到最终优化效果的过程。这些最佳实践案例体现了提示词技术在实际业务中的广泛应用和价值。 此外，文档还包含了附录部分，列举了参考文献，供读者进一步研究和学习。

《ChatGPT在论文写作中的润色技巧与提示词应用》 在当今的学术界，人工智能（AI）正逐渐渗透到各个领域，其中ChatGPT作为一款先进的人工智能工具，已经成为很多研究者和学生撰写论文时的重要助手。本文将详细解析如何利用ChatGPT进行论文润色，以及分享一系列ChatGPT在论文写作中可能用到的提示词，旨在提升论文的语言质量、准确性和表达力。 一、ChatGPT的基础应用 ChatGPT是一款由OpenAI开发的自然语言处理模型，其强大的语义理解和生成能力使得它能够理解复杂的学术概念，并生成流畅、准确的文本。在论文写作中，ChatGPT可以帮助作者： 1. 语言校对：检查语法错误，提供更地道的表达建议。 2. 概念解释：对复杂理论或概念进行清晰、简洁的解释。 3. 文章结构优化：建议段落排列，提高逻辑连贯性。 4. 参考文献格式化：帮助正确引用和格式化参考文献。 二、ChatGPT的润色提示词 1. **替换词汇**：寻找同义词以避免重复，例如“研究”可替换为“探究”、“探讨”等。 2. **加强语气**：使用诸如“显著地”、“强烈地”等词语来增强观点的力度。 3. **增加具体性**：“许多”可以替换为具体的数字，“某些”可替换为具体的实例。 4. **避免使用被动语态**：主动语态通常使句子更有力，例如“被研究”可改为“我们研究了”。 5. **使用连接词**：如“然而”、“此外”、“因此”等，使段落间逻辑更顺畅。 6. **精简冗余**：删除不必要的词汇，使句子更加紧凑，如“非常非常重要”简化为“至关重要”。 三、ChatGPT的论文写作技巧 1. **清晰阐述论点**：使用明确的开头句，如“本文旨在...”或“本研究探讨...”。 2. **合理组织段落**：每个段落应围绕一个主题展开，确保逻辑连贯。 3. **使用专业术语**：根据学科要求，适当使用专业词汇，但要避免过度复杂。 4. **引述权威**：引用权威来源支持论点，增加论文的可信度。 5. **结论总结**：概括研究成果，指出未来研究方向。 四、ChatGPT的局限性与注意事项 尽管ChatGPT极具潜力，但也有其局限性。它可能无法完全理解特定领域的专业知识，或在某些情况下生成的内容可能存在误导。因此，作者在使用时需谨慎，对生成的内容进行人工核查和修订。 ChatGPT作为一款强大的AI工具，对于论文润色和写作具有显著的帮助。掌握正确的使用方法和提示词，能有效提升论文的质量。同时，我们也应意识到其不足，保持批判性思维，以确保学术工作的严谨性和原创性。

DeepSeek+提示词设计是厦门大学数据库实验室在大数据百家讲坛上呈现的课题，该课题由程希冀专家主讲。程希冀不仅是多家公司的联合创始人及CTO，还是《学会提问，驾驭AI:提示词从入门到精通》一书的主编，并且在AI产品的研发领域拥有丰富的经验。本部分内容详细介绍了DeepSeek+提示词设计、幻觉避免与应用，重点讨论了提示词在智能AI模型中的重要性，DeepSeek-R1和V3模型的不同特点，以及推理型与非推理型AI模型在提问策略上的区别。 提示词在AI交流中扮演着关键角色，它是向AI提问的内容，也可称为关键词、指令或提示语。在AI不断进步的今天，提示词仍然非常重要。例如，DeepSeek-R1和V3模型虽同属DeepSeek系列，但它们拥有不同的性格，即不同的处理方式和回应策略。推理型模型如DeepSeek-R1擅长复杂逻辑与结构化问题的解决，而非推理型模型则更倾向于快速响应和处理日常闲聊。 在设计提示词时，必须考虑不同的AI模型特点。为了使DeepSeek能够生成炫酷的图表和动画，设计者需要具备对AI响应策略的深入理解。同时，了解AI模型的优缺点是至关重要的，因为它能帮助我们更好地利用AI的功能，避免陷入幻觉，即错误地理解AI的输出结果。 程希冀还探讨了最近爆火的Manus智能体。Manus作为一个新型AI智能体，提供了一种不同于传统AI模型的交互方式。在AI成长领域，程希冀分享了其主理的AI成长圈社群，该社群汇总了AI的最新动态、工具、资料库以及他录制的所有AI课程。社群提供了一个陪伴式成长的环境，旨在帮助成员成为AI领域的超级个体和AI一人公司，并且注重于AI商业落地机会和关键实操问题的深度解答。 为了更好地与AI交流，程希冀提出了一系列沟通技巧。例如，运用5W1H（何故、何事、何时、何人、何地、何以）的六何分析法则来充分提供信息，确保提示词既不过度解释，也不过度干预。在AI的推理模型和非推理模型中，需要根据不同的使用场景灵活地应用提示词策略。 提示词是与AI沟通的桥梁，通过深入理解AI模型的工作原理和特点，我们可以设计出更有效、更有针对性的提示词，从而发挥AI的最大潜能。在实际应用中，无论是设计工作文档、广告策划、教育辅导还是日常闲聊，一个合适、精准的提示词对于AI的理解和反应都是至关重要的。

内容概要：本文介绍了使用AI工具DeepSeek辅助完成文献综述的方法，涵盖从明确研究领域与关键词到整理参考文献的全过程。首先，通过生成核心和拓展关键词来精准定位文献；其次，设计文献综述框架，包括研究现状、主要争议、研究方法、理论基础及未来展望；再者，提炼研究现状与热点，突出学术突破点；接着，识别研究空白与不足，结合现有文献进行严谨分析；然后，整合文献内容，形成逻辑清晰的段落；最后，撰写总结与展望，提出前瞻性方向。每个步骤都给出了具体的DeepSeek提示词和操作建议，以提高文献综述的质量和效率。; 适合人群：正在撰写论文的科研人员、研究生以及需要进行文献综述的学者。; 使用场景及目标：①在各个阶段利用DeepSeek提供的提示词，辅助完成文献综述的撰写；②确保文献综述的全面性、逻辑性和前瞻性，提高学术价值。; 阅读建议：在使用DeepSeek提示词时，应结合自身研究主题的具体情况，对生成的内容进行适当调整和补充，确保文献综述符合学术规范并具有较高的学术水平。

### 数据探索与理解 在数据分析的初期阶段，数据探索与理解至关重要。它涉及对数据集基本结构的评估，关键变量的分布分析，潜在的数据质量问题识别，以及初步的洞察和模式发现。具体请求可能包括提供数据集的基本统计摘要，如均值、中位数、标准差等，检查并报告数据中的缺失值，分析数值变量的分布情况，探索关键变量之间的相关性，以及识别任何异常值或异常模式。输出格式通常要求提供文字描述的主要发现、关键统计指标和建议的下一步分析方向。 ### 数据清洗与预处理 数据清洗与预处理的目的是确保数据集的质量，为后续的分析和建模打下良好基础。在清洗过程中，需要处理缺失值、识别并处理异常值、标准化或归一化数值特征、编码分类变量以及处理日期时间格式，并在必要时创建派生特征。具体指导涉及缺失值处理策略、异常值的定义标准、保留的原始特征和需要创建的新特征。输出要求包括清洗步骤的详细说明、数据状态前后比较、关键决策点及理由和清洗后数据的质量评估。 ### 探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析（EDA）是数据分析中一个重要的步骤，目的是全面分析数据集以发现其内在结构、模式和关联。分析背景可能包括业务领域的描述、分析目的和核心问题的列举。EDA需求涉及单变量、双变量、多变量分析，以及在适用的情况下进行时间序列分析。分析重点可能包括关注变量、假设检验、分组比较和特定模式。可视化需求包括创建分布图、关系图、分组比较图和时间序列图。输出期望是对关键发现的摘要、支持发现的统计证据、有洞察力的可视化、对业务问题的初步回答和进一步分析的建议。 ### 统计分析与假设检验 统计分析与假设检验是验证数据中某些声明的科学方法。分析背景通常包括研究问题、数据集特征和先验知识。假设陈述包括零假设和备择假设以及显著性水平。分析需求可能涉及选择和应用适当的统计检验方法，验证统计检验的假设条件，计算检验统计量和p值，并解释结果。具体统计方法可能包括t检验、ANOVA、卡方检验、相关性分析、回归分析和非参数检验。输出要求涉及检验方法选择的理由、假设条件验证结果、详细的统计结果、结果的置信区间、结果的实际意义解释和潜在的局限性讨论。 ### 预测建模与机器学习 预测建模与机器学习是数据分析中应用算法以预测未来结果或未标记数据的分类的步骤。项目背景描述业务问题和预测目标，以及模型成功的标准。数据情况涉及可用特征、目标变量及其类型和分布。预测建模请求可能包括选择合适的模型算法，训练和验证模型性能，评估模型的准确性和泛化能力，并提供业务问题的解决方案。这通常需要对算法进行调整和优化，以获得最佳的预测性能。

内容概要：本文档《Deepseek科研提示词指南.pdf》涵盖了一系列科研辅助工具和方法，旨在帮助研究人员提高工作效率和成果质量。文档内容分为多个部分，包括撰写投稿信、解释审稿人反馈、改善英语写作、降重修改、归纳文献核心要点、深入阅读论文、论文期刊匹配、表格函数应用以及医学文献检索策略等。每部分都提供了具体的指导步骤和使用场景，例如撰写投稿信时需包含文章标题和摘要，并强调手稿未曾在其他期刊发表；解释审稿人反馈则侧重于识别关键问题并制定详细的回应计划；降重修改部分则专注于通过调整语序、增减字数等方式避免连续8个相同句子的出现；深入阅读论文部分则要求对论文进行全面解读，包括研究目标、创新性贡献、实验设计与结果、未来探索方向等方面。 适合人群：适用于从事科学研究的学者、研究生以及相关领域的专业人士，尤其是那些希望提升论文写作技巧、优化文献检索策略、增强数据分析能力的人士。 使用场景及目标：①撰写高质量的投稿信，确保手稿顺利进入评审流程；②有效应对审稿人的反馈意见，提高论文被接受的概率；③利用AI工具改进英语写作水平，使表达更加优美、准确；④通过合理的降重方法保证论文原创性；⑤快速把握文献的核心内容，为自己的研究提供参考；⑥深入理解某篇重要论文，从中获取有价值的研究思路；⑦选择最适合的期刊进行投稿，增加发表机会；⑧掌握常用表格函数，提高数据处理效率；⑨构建高效的医学文献检索策略，精准定位所需资料。 其他说明：文档不仅提供了详细的使用指南，还强调了各个工具之间的关联性和互补性，鼓励用户根据实际需求灵活运用这些资源。此外，文档中涉及的具体操作示例有助于用户更好地理解和实践相关技巧。

内容概要：《deepseek科学研究类提示词模板25个.pdf》提供了25个科学研究类提示词模板，涵盖从研究问题构思、文献综述规划到科研成果可视化的全流程指导。每个模板针对具体的科研环节，详细列出了背景信息、需求描述、期望输出等内容。例如，在“研究问题构思与优化”模板中，帮助研究人员评估和优化研究问题，提供创新性和可行性的建议；在“文献综述规划与框架”模板中，设计全面的文献综述框架，确保综述的系统性和完整性；在“研究方法设计与评估”模板中，为研究人员提供适合其研究问题的方法设计，并进行优缺点比较分析。此外，还包括实验设计优化、数据分析方法选择、研究结果解释与讨论、研究论文摘要优化、基金申请书框架、科学海报设计、同行评议回应策略、研究伦理申请文件准备、学术演讲稿框架设计、研究合作提案框架、科研数据管理计划、研究进度报告模板、科研成果转化路径分析、研究团队建设与管理计划、跨学科研究框架设计、科研项目风险评估与管理、开放科学实践计划、科研影响力提升策略、科研项目评估框架、科研伦理问题分析框架、跨文化科研合作框架、科研成果可视化设计框架等多个方面的指导。 适合人群：从事科学研究的人员，包括但不限于高校教师、研究生、博士生以及企业研发人员等。 使用场景及目标：适用于科研工作的各个阶段，从最初的选题构思到最后的成果展示与推广。目标是提高科研工作的效率和质量，确保研究过程的严谨性和科学性，同时增强研究成果的影响力和社会价值。 其他说明：该PDF文档为科研工作者提供了一个系统化的工具箱，帮助他们更好地规划和执行科研项目，解决实际工作中遇到的问题。每个模板不仅提供了详细的指导，还强调了实践中的注意事项和可能面临的挑战，有助于研究人员在各个环节做出明智的选择。

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安装诺基亚PC套件 东芝驱动的时候，电脑提示"INF中服务安装段落无效"。 原因： 你用的简化版XP，少了两个文件。 解决方法： 将mdmcpq.inf拷到 windows\inf usbser.sys 到 \windows\system32\drivers