chatgpt4科研用途

没有想到上一个视频受到大家这么多的关注，然后这个视频主要讲解一下菜的 gpd 四，它有哪些神器的功能 啊。首先呢，这个默认情况下就是我上个视频所展示的，他可以识别图片去解析图片的内容， 然后画像这种用 b 应这种搜索能力化，大家用这种爱的浏览器其实就可以实现了。然后像这种高级数据分析的，他其实可以帮助我们去读取表格中的内容，然后对表格中的数据做一些统计和可视化，我们可以看一下。 但是呢，我们发现了他其实出现了这种中文乱码的情况，所以说 说大家尽量把这个标题设计成英文的格式。接下来呢，他其实 chat g b t 四呢，他集成都非常多的这种插件，我们看他的这个插件商店里面其实可以看到他支持你去 啊，像他传授你的 pdi 文档还有代码，以及你去让他设计这种流程图都是可以做到的。 那么还有一个比较 bug 的功能，就是他可以支持图片生成，比如说我这里去让他去生成一个正在吃竹子的这种熊猫的图片，那他会设计出四种不同的风格供我选择。

如果说半个月前的 chat 只是有可能抢人饭碗，那现在更新的 g p t 四已经明确要抢哪些人的饭碗了。仅仅过去了半个月， g p t 四完成的 sat 考试超过了百分之九十的学生可以直接入学哈佛，而上一个版本，它的排名是倒数百分之十。半个月内，从学渣到学神猛刷题海的学生党们真的是泪目了。 gpt 四的可怕之处还不仅如此，他能帮用户创作歌曲，编写剧本，二点五万字的文本，直接分析提取出重要结论，比上一代处理信息量提升了整整百分之七百三十三。如果说之前的 chatape 是个瞎子，只能用语言来沟通，那更新的 gtp 四已经拥有了眼睛， 他可以分析图片里的信息，还能解释表情包的幽默点。具有幽默这个特性，让 g t p 四拥有了人类的理解思维。短短二十四分钟的实操视频中，最令人震撼的是，他能够根据随手写的草图，在十秒内做出一个网站，在不到一分钟内完整编写游戏小程序。只要把还没学清楚的你还能学的下去吗？如果说上 一个版本中什么职业会被取代还是个未知数，那 g p t 四的版本几乎给了几个明确的方向。 g p t 四的律法考试已经超出了百分之九十的考生，他强大的信息处理能力，目前已经能够取代律师助理的职业，根据草图写出网站代码，取代了产品经理沟通的环节。作家写不下去的小说，据 p t 四能够模仿写作者的风格继续写作，再也不用担心节稿日不能交稿了，根据主题直接写出全本小说或许也指日可待。 g p t 四还能写代码，可以找出 bug， 能帮程序员写程序。一个由程序员写出来的 ai 软件，已经进化到了准备替代程序员。 总的来讲，这次发布的 gpt 四，无论是基础功能、想象空间、逻辑能力、思考能力都比之前强的不止一星半点。要知道这才只是四点零版本，这发展速度，人类未来为 ai 打工的日子还会远吗？

abt 四发布两天了，我去了解了一下，太震撼了，这绝对是一个疯狂的产品，能造就一个伟大的时代，全人类在知识、技能、逻辑上的鸿沟将完全被踏平，能够和全人类有史以来最顶级的人的水准拼起拼作。 我总结了十二件他可以做到的让我震惊的事。首先，第一条就其实挺离谱的， gdp 四可以从可用成分的简单照片中为你提供食谱和成分。 其次呢，他可以了解图片或者文字的笑话的笑点。接下来，你手动在纸上画一个网站的草图， gdp 四就可以编写整段的代码，实现整个网站的开发。啊，太离谱了！ 他还可以在一分钟之内编写代码，并创建如俄罗斯方块啊，弹球这些街机游戏，甚至还可以对一台坊的智能合约进行代码审计。如果让 gdp 四去参加应试教育，在高考以及各种大学考试中，他的成绩是优于百分之九十。 甚至他还可以代替律师去写法律的文件，并且几乎不犯错。接下来呢，他可以发现新药，给他们一种目前可用的药物，他就能够查找具有相似性质的化合物，修改他们，以确保他们没有专利，寻找供应商制造他们。哇，这越来越离谱了， 还可以正确地调试代码并且修复 bug 啊。另外，还有大神在几分钟之内通过 gdp 四创建了一个 chrome 浏览器的扩展程序，他甚至可以去用代码创作一段音乐。 最后一点呢，就是他可以复制网站，并且重新编码。总的来说，人类进化的重要标志是学会使用工具。 gdp 呢，是进入信息时代以来我认为人类最伟大的工具，使用 gdp 能够直接调用人类千年以来积累的知识和技能， 所以对于我们普通人而言也并非天才，与其去寒窗苦读一生追求所谓的知识与技能，还真的不如去驾驭和使用 gdp， 站在巨人的肩膀，学会利用机器让自己变得更强。

用 g b d 四点零来检索学术论文实在是太香了，大家可以先赞后看，有不清楚的可以留言交流，我带大家来实操一下。好，我们这个时候打开 g b d 四点零的这个版本，我们要用到这个插件啊，这个这三个啊， scholar ai 这个插件啊，它可以帮助我们检索到很多的学术论文， 那么中间这个是帮助 gbd 来经联网来弥补他数据库比较脑的啊，这个原因。那么第一个呢是可以画图表，我们这个时候呢输入这个对应的这个第一个指令啊， 我这个指令呢给大家比较简单啊，就是我对人工智能法当天比较感兴趣，来看看他能不能帮我来列举一些 当前比较高影的啊，一些文章。我们可以看到他已经动用了啊，这个时光的 ai 的啊这个插件了，可以帮我们来找啊他，但是他有的时候呢，这个比较谦虚啊，他说他找不到，那这个 之后呢，我们再多输入几次他就可以了啊，比如我们再看看他这个表现怎么样啊，他已经在继续了，我们继续耐心的等一等。 好，这个时候呢，大家可以看到他已经帮助我们检索到啊当前人工智能法相关的一些高影的一些文章。呃，这个时候我们可以看到它这里面是有链接的啊，比如这个是链接，这个是下载 pdf 的啊，这个比如我们随便点开一个这个来验证一下到底对不对。 比如我们可以直接看到啊，他已经链接到这篇文章的这个对应的这个官网，我们直接可以下载或者是看看具体的一些信息啊，当然呢，这个他也提供 pdf 的这个链接啊，对吧？我们这个时候可以直接看，他已经在大家看到吧，这个左下角啊，已经可以直接帮我们把这篇论文给下载下， 你看非常方便啊，而且呢，他这个地方给我们一共列举了四篇，对吧？每一个都有对应的链接，跟啊对应的这个 pf 的这个字样。那所以他这个里面呢啊，都是官方的啊，所以说他整体的啊，这个真实性呢，还是比较可靠的，对不对？ 呃，而且这个地方呢，如果我们对相关的这个论文需要他进一步的进行思考，进一步的啊，这个让他进行总结的话，他完全可以啊，翻译的话也都是表现都不错的。 大家觉得怎么样呢？有任何不清楚的可以留言告诉我，我发给大家。后续呢，我会持续的给大家来分享更多的提升素质素养的相关的技能工具和方法，敬请大家期待，我们下期再见，谢谢大家。

在沙雕的 所有人都能够拥有那纯洁切，百分百的坚强，等到那时候，我们再一起去寻找那最开始的平衡。

为什么有的同学用叉 j p t 呢，能让他变成一个 native speaker， 帮你做语法改错。还有的人呢，能让他帮你读文献，精变信息，又或者是给你提供一个论文的写作思路或者是提纲。而你用的叉 j p t 呢，笨笨的，感觉他一直都在胡言乱语，可能是你给他的指令不太对，今天学姐就给你一些指令，让你的叉 j p t 聪明起来。 首先是让拆 gpt native 的给你改语法，这个呢，就省下了你找 native speaker 花一个大价钱去帮你修改你的论文，他可以避免勇于语法改错，还可以判断你的论句是否有利。那语法改错里面呢，他还涵盖一个技能，就是帮你的雅思作文做批改。 其次呢，他还可以读文献，比如说文献的框架梳理，这篇文献提出了哪些新观点，这篇文献的主要研究方法，还有未来建议你去研究的方向，他都可以帮你归纳整理，这样你就不用通篇去读二三十页的文献了，抓重点，再去细读精读接下来这些指令 呢，他还可以帮你做结构提纲，写过度句。最后呢，当你学到一个新概念，或者是这个学术概念你不太理解的时候，你可以让叉 j p t 帮你深度的去学习他。注意大家在使用的时候要有一个宗旨，叉 j p t。 可以成为你的劳动力，你 你可以去使用他，让他做一些脏活累活，但是他不能代替你的思想结构圆的 native 程度，这些你可以交给他，但是真正的论点论句应该是你动脑去思考出来的。

大家好，我是所长林超。今天我想跟各位家长聊聊 gpt 四对教育的巨大冲击。最近发布的 gpt 四和微软全家桶，我身边那些从事科技行业的家长，看完他们的功能介绍，几乎都是倒吸一口冷气。 因为今天 gpt 四加时下的所有软件，已经拥有了人类的常识， common sense。 要知道，过去的十年里，常识一直被认为是 ai 无法跨越的巨大鸿沟， 但现在，这道红沟居然就这么被跨过去了。而跨过了这一步之后，我们突然发现， ai 真的变得难以想象的聪明。比如 gtp 四可以直接阅读带有图片的论文，再比如他还可以在各类通用考试里取得很高的分数。我去查了一下 oppo ni 官网上公布的考试成绩， 结果发现 g p p 四在 set 数学科的考试里，满分八百的卷子能拿到七百分。在 set 阅读和写作的考试里，满分八百的卷子能拿到七百一十分。在 gre 写作里，满分六分的卷子可以拿到四分。在 gre burbo 的考试里， 满分一百七十分的卷子居然可以拿到一百六十九分。也就是说，几乎在大多数的北美学术能力测试里，他现在都能考过百分之八十五的考生了。我记得自己在中文互联网上第一次看到这 gp 的新闻，应该是去年十二月份，那个时候我身边很多体验过的业内人士就已经开始惊呼这个产品惊天地泣鬼神了。 可是要知道，当时的 check gpt 模型参数其实只有一千七百五十亿，现在才刚刚过去了三个多月啊， gpt 四的模型参数就达到了一百万亿，这两者的数量对比之巨大。可以看一下这张图， 左边是一千七百五十亿的大小，右边是一百万亿的大小。其实大家可能不知道，从脑科学的角度，现在 gdp 四能够实现一百万亿的参数规模，就是人类历史上 ai 模型第一次跟大脑神经元的连接数达到了一个数量级。因为我们人类的大脑皮质包含了大约一百四十到一百六十亿个神经， 这其中每个神经细胞又平均有三万多个突出，所以大脑皮层的连接总数大约是一百四十亿到一百六十亿乘以三万除以二，约等于两百一十万亿到两百四十万亿。你看这个大脑皮层的两百一十万亿个连接数，和 gpt 四的一百万亿个参数规模已经相当接近了。 所以 gpd 四才能一下子突破了通用智能的门槛，人工智能的考试成绩也才能一下子提高这么多。而家长们也猛然发现呐，今天的孩子们寒窗苦读了十二年，大部分人高考都是考不过 ai 的。那这么一来，我们现行的通过考试选拔人才的教育体系，马上就显得千疮百孔了。 我们现在的大部分跟知识点灌输、记忆力训练相关的教学内容，也很明显是浪费了孩子们太多的时间。其实从脑科学的角度，一个孩子在十一岁之后啊，人脑最精华的前额叶皮质那个部分就开始加速发育。所以十一到 十八岁这个阶段的孩子啊，在探索能力、自学能力、创新能力、沟通能力、抗挫能力、领导能力等各种方面都呈现出巨大的开发潜力，而且这些能力才是未来一个人区别于人工智能的关键所在。但是遗憾的是，他们几乎没有一项适合用现在的考试体系来评估啊，为什么呢？因为效率太低嘛。那什么评估方式效率高呢？ 通常过时的方式评估效率最高，或者我们换个好听点的词就是，只有经过历史充分验证的评估方式，才能够变成人类社会批量化、标准化的教学手段。而这种教学手段在人类智力秒杀机器的过去两百年里，一直都是非常 work 的。 但是就在今年短短的四个月时间里，我们突然就进入了机器智力超过普通人类的新时代，也就是说，过去两百年里一直都有效的东西突然就失效了呀。就好像你过去一直在教人怎么打算盘，然后有一天计算机 机来了，在他到来的那一瞬间，算盘就变得毫无意义了。比如在未来，大多数人都会发现，在人工智能时代即将流行的自然语言编程，也就是 prom engineering。 他的面前，编程语言是不需要刻意去学的，真正需要学习的只有编程思维。而人类只要有严谨的思维和清晰的命令以后就可以调动人工智能的千军万马为他一个人服务。 所以我们要知道的是，未来的 ai 能做的事情再多，他们也需要一个主人。而各位家长们，从现在开始，最关键要培养一个孩子的能力，就是让他们未来可以成为人工智能的主人，而不是被替代品好。那拥有什么能力才能够成为人工智能的主人呢？ 我觉得孩子们应该有永不熄灭的旺盛好奇心、永不丢失的坚韧自信心、永不放弃的坚定目标感和永不设限的跨学科思维。除此之外，可能还得有探索、审美、逻辑判断、想象、共情等很多综合能力。但是又如何培养这些能力呢？我觉得从现在开始， 大家就应该尽快做这几件事情，第一是要扩大孩子们的化学歌课外阅读量，第二是要让他们尽快接触前沿的 ai 工具，比如 check gpt， 比如接下来的新版 office copility、 辅助写作工具 nosion， 还有辅助画画工具 mini journey 等等。 第三是要给他们介绍各种前沿科技行业的发展现状。还有第四点就是家长们也可以去了解更多全球前沿的教学方法，比如 project based learning、 problem based learning、 design based learning、 social emotional learning 等等。那上面这四大块的内容就是我在这个新账号里未来希望跟大家分享的内容。我觉得吧，尽管我们短时间内真的改变不了中国现行的教育体系，但是至少各位家长可以去看清楚他的不足，然后积极的给他打补丁， 因为这个补丁一旦能打上，中国孩子的潜力还是非常大的。你看，毕竟放眼全球来看，中国孩子聪明程度和学习能力其实都是一流的。如果家长们的思路能够转的过来，那么在全球即将到来的人工智能新时代， 中国孩子们不仅不会输在起跑线上，反而可能成为领跑者。那至于为什么呢？这点我们以后再谈好了，那今天这期就先讲到这里了，大家想让我之后再聊什么话题，也请在评论区多多告诉我吧，谢谢大家，我们下期再见吧！

知不知道现在 gpd 的一些差劲有多么的强大？来看好了，第一个大家意大意也是前不久更新出来哈，基于那个 gbt 四点零架构的，就是他类似于 mj 和 sd 的一个插件工具，你可以直接通过文字的描述生成一张属于你自己的图片。数据分析这边其实我经常用的啊，包括做一些表格，财务分析这边都可以让他去帮你分析和可视化你的数据，也可以去导出相关的格式，这个都可以根据你的定制化需求去做的。 经典版的话就是只有一个 gd 四的功能啊，有些时间谈判者这边都是一些比较有创意的东西啊，创意球的教练呢，也是目前国内很多软件会用到的一些文字生成式的一个工具。那这边下面的这些东西大家有兴趣都可以去官网 去了解，非常非常的强，其实都是非常非常的好用的啊。然后最重要的是我们是可以基于 gpd 这个插件哈，自己去创建一个属于自己的 gpd 插件的一个工具，非常非常的强，甚至强到了什么程度。我在做完了我这一款 superii 的插件， 直接点进去以后，点击编辑这个界面，那么我可以直接干嘛？直接可以发布到具备应用商店中去啊，这个应该是还在后续才能推出的，也可以自己使用，也可以分享给你的朋友使用， 所以说这一部分异常非常的强大。我们在使用刚刚工具的时候，只需要在对话聊天这个界面啊，点开这边，然后点那个这个界面这个按钮啊，然后他就会出现一个这个按钮，这个按钮就是一个插件的一个项目库，然后这边你可以选择啊自己所有的一个 插件。如果说，呃，你还没有找到那么多的话，直接点击下面这个，通过搜索中文搜索都是可以的哈，直接可以找不到的。 这些都是 gbt 应用商店上面所有的插件，非常非常的强大，不知道这一波会造成多少初创公司的倒闭了啊？反正目前的 gbt 是我用过最好用最好用的人工智能软件，呃，国内的大部分是赶不上的，我们实话实说。

最近拆 gpt 真是太火了，但是很多朋友呢，搞不清楚他到底是什么，到底有多厉害。我呢特意咨询了在中科院计算机所研究人工智能的朋友，做了一些功课，咱们一块啊，都来了解了解啊。 check 很简单嘛，就是聊天的意思，它的与众不同之处在于 gpt 来我们一个字母一个字母的看。第一个字母 g 是 generative 的缩写，翻译过来呢，就是生成性的意思。所以 check gpt 呢，又叫生成性的人工智能。 之前的人工智能呢，都局限在观察分析现有内容，但这次 check gpt 呢，是个突破，它可以根据我们的需要创造生成全新的内容。第二个字母呢是 p， 就是 pre trained， 意思预训练， 就是说他在回答我们问题的时候呢，已经在已有的数据集里面经过训练了，就好比我们在学校考试之前要先去看书，学习复习是一样的。那 check gpt 呢，之所以能跟人一样的回答我们的问题，是因为他把二零二二年之前 互联网上的内容都汇总玉学习过了。这些内容呢，都是人写的，所以他的口气啊，逻辑性啊，就会非常的像人， 他这就像是一个满腹经纶的学者在现场给您写文章一样。 第三个字母呢是 t， 也就是 transformer， 这个直译过来呢，就是转换器的意思，但它在这儿呢，真正含义指的是一个非常底层的人工智能算法的架构，它是一种深度的 神经网络。你问 check gpt 一个问题，他可以用对话的形式给你全新答案，而不是像传统的搜索引擎一样，复制、粘贴、拼凑网上已有的那些信息给你， 他呢，都是有逻辑的，给你一些生动的，更像人和人之间的交流。总之，拆 gpt 呢，是技术颠覆性的革新，你和他对话，感觉真的和人在对话似的，他好像是有逻辑思维的，有学习能力的。 那他到底有多厉害呢？咱说几个直观的例子哈。这个 chat gpt 啊，通过了谷歌的初级软件工程师的面试，年薪大约十八万美金。 他还通过了著名的沃顿商学院的 mba 考试以及法学院的考试。他还通过了美国医学执照的考试。 简而言之，一台电脑干翻一船一船的学霸。有人问了，学霸尚且如此，那普通学生的工作机会呢？未来会不会大家都彻底失业了？很多人会担心。还真有人问了， check gpt， 你的出现会让很多人将来没有工作吗？看看他自己的回答，我给大家摘读一下，相信会解答很多人心里的焦虑和困惑。他说，不，我不会导致很多人没有工作。我的出现可能会影响某些职业，但也可以创造新的职业机会。 总的来说，人们需要在不断变化的经济环境中适应新技术的挑战和机会，面对新的技术革新。亲爱的们，我们除了拥抱他，别无选择，您同意吗？

每个月二十美元的 child g p t 四到底值不值得买？嗯，看完本期视频你再去做决定。相较于 child g p t 三点五也就是它的免费版本了， child g p t 四拥有了更加强大的逻辑推理能力， 文本分析能力，在创造和学习能力上也更加的强悍了，他甚至可以主动的去学习用户的写作风格，像创作歌曲啊，编写剧本啊这些拆 djb 四都可以轻松的去实现。 拆的 gp 四不仅支持了图片的收入，还有上百款的插件库，无论是图片还是文档，甚至是浏览网页，他都可以轻松的帮你去实现。 所以，如果你的使用场景是需要进行一些非常复杂的逻辑推理或者深度的文本分析，比如金融分析，法律分析，再或者是需要更加生动的一个文本回答，比如文献、论文、文章的创作 等等。那我是推荐你去购买拆的 gps 的。但如果你只是日常当中比较清亮的一些工作或者学习需求，拆的 gp 三点五完全可以满足你， 那同时他们之间还有一个区别，就是访问速度的一个区别。如果你对实施性要求比较高，那我也建议你去购买拆。这几个意思，质疑 ai， 理解 ai， 成为 ai， 关注我，带你更好的使用 ai。

没有被毕业论文查成折磨过的毕业生，不是一个合格的毕业生，说实在的，你的毕业论文的查成有多高，你自己心里应该有点数，哈哈哈，但是呢，我们既想水一篇论文，同时又想正常毕业，这时候怎么办呢？ 大家呢，只能想尽一切办法把茶重力给打下来。我们今天给大家推荐一个茶重降重的模型啊，叫做替换、调序、改表、 长短。那大家记住这四个要素，就一定能够把你的查重率降下来。所谓的替换的意思就是把原有的词汇当中，用他的同义词或者近义词来替换。 所谓的调序指的是把主动语态变成被动语态，把被动语态变成主动语态。所谓的改表，指的是把具有一定的结构相似性的内容，我们把它放到一个表格当中啊。所谓的长短，指的是我们可以 把长句子变成短句子，我们也可以把短句子变成长句子。那经过这四步，你的这个论文呢，就会旧貌换新颜。那下来呢，我们会用 chengbt 带着大家一步一步的去演示怎么样把我们的重复率给它降下来，一起来吧。 好，下面我们来看一下我们怎么样对于查重这样一个模型，通过 chat b 来去实现。当然我这里边展示的过程有我自己探索的一个过程，但是没关系啊，因为事实上我们在去使用 chat b t 的时候， 一定大概率的不太可能直接通过几句精确的指令就能得到你想要的结果，在这过程当中一定会出现一些反复，所以我就按照我们查成的四个，第一个就是我们叫做替换，对吧？所谓替换的意思，其实就是把 这个文章当中或者你这段这个重复率高度文字当中的这些实词都给它替换掉，所以我上来修直接看， 开门见山第一个方法对吧？就是替换。我就给他发出一个指令，我说请改写一下内容，要求将文章当中的实词尽可能的改成同意词或者建议词。我就把这段文本发给他了，丢给他了，让他给我出来一个结果。 我后来发现这个结果也不太尽如人意，尽管他有些地方确实改了啊，确实改了，但是他好像没有太理解我这个实词是什么意思，我意识到我的这个提示词有问题，我今天接着去改一下，我改成说请改写一下内容，要求将文章当中的动词、形容词、副词尽可能改成同义词或者近义词。 那这次的话他给的结果相稍微好那么一点点，但是我感觉还不满意，因为我发现我希望他能够去替代的词，他都没有替代好。然后我就问他，对吧？这个时候你就要停下来思考到底问题出在哪？你可以问他说，我说你知道什么是动词、名词和形容词吗？然后他就回答，是的，动词是什么意思，形容词是什么意思？ 名词是什么意思。这个时候我就没办法了，我就让他分类，对吧？我说请把以下文本当中的动词、名词和形容词挑选出来进行分类，这个时候他就把这段词当中的所有动词、名词和形容词去做了一个分类，这就好办了，对不对？下一步你就紧接着干什么呀？紧接着替换啊，请将以上词汇全部用同义词或者近义词替换。 你看这个时候他就全部计划了，描绘改成描写，跨入改成进入，超越改成变成超出啊，影响没动，重构变成改造， 建构变成构建，对吧？体现变成展现，表现变成体现，还算不错，还算不错，基本上都改了。这个时候呢？我说请依据以上逻辑，针对以下内容当中的动词、名词、形容词进行同一词或者进一词替换。这个时候他基本上完全替换了。 你看第一句话描绘了我们跨入数字新世界所带来的一系列冲击改观，他变成了描写了我们进入数字化新世界所引起的，所带来变成 所引起的，对吧？一系列冲击改变就叫改成了一系列震撼和变革，是不是都都变化了啊？你看全方位影响改成了这个全面影响，所以这一步我实现了啊。大家如果说在你查证当中，你就可以把你的这个重复率比较高的文字按中按这种方法，这是第一个，我们说叫做这个调序，对吧？ 好啊，第一个叫叫替换。我们来看第二个调序。我就问他，我说你知道如何调整句子的语序吗？例如把主动语态改为被动语态，把被动语态改为主动语态。他说是的，我可以根据需要对句子的语气进行调整等等，肯定了一遍，对不对？ 我说我现在发一段文字给你，请听语序调整可以吗？他说当然可以，请提供需要调整语序的文本还是刚才这段文本？这段文本是刚才我已经经过了我的这个替换改编之后的这个文本，对吧？因为我想进一步降低他的重复率，对吧？其实有的时候我们走完这一步，可能基本上你就能降低一部分重复率了。这个时候我让你继续调整，然后 他给了我一个结果，给了我一个结果，我觉得不满意，因为我发现有的句子他并没有调，然后我就增加了，我说请调整每一个句子的语序，我担心他不理解啊，我在上面没有做一个细致的要求，对吧？然后他就说可以的，请查看一下修改后的文本， 然后我还不满意，我说请依次调整以下段落中的每句语序，我又把重新把这一段话又粘过来了，啊，前面加了一个依次， 然后这个时候呢，他很聪明，他就把我每一句话都单独单另出来了，这个一一共只有五句话，就一二三四五，就啊六句话提出来了， 好，这个时候其实你看的话，他的语序调整的就还不错了，那基本上能够实现我这个要求。现在来看第三个，我们说叫做表格化展示，对吧？第三个模型当中第三个要素其实就是打表吗？因为我们知道中网查成的规律是只要连续出现十三个字排到一起的，他 就视为你是啊，这个跟别人的人的文章去重复了。所以我们有的时候我们可以使用表格化的方式， 然后表格一分割的话，他就会把这十三个字的结构给他打散，所以打表格是非常好的方式。但大家注意，表格化的这种使用方式不是针对，不是适用所有的文字的，他只是用那种结构化的文字，比方说你做了一段统计，对吧？或者你做了几个连续的案例的描述，或者你做了一些举例说明等等， 这个要求他们的要素是一样的，比方说每一段可能都有时间呀、地点呀、人物啊、数量啊、影响啊，原因等等，这个需要大家自己去把握。 我只是拿这个做一个例子，你看啊，但我这段明显不太适合用打表格的方式啊，我只是举例，我说请将以下文字以表格化的形式来展示啊，他马上就打出来一个表格，这个时候其实他也能一定程度上降低我们的重复率。好，再看，我们来调教。最后 说一个就是长短的问题，对吧？长短的问题，其实我一开始希望他能理解的，长短是说把一个比方说有三对主位关系的句子， 然后变成三个单独的句子，这是把长句变短句。而短句变长句呢，是把三个可能主语都一样的短句，对吧？把把它变成一个长句，这个是长变短，短变长。但是一开始呢，他就理解错了，你看我就问他，我说你知道如何把短句变长句，长句变短句吗？请举例说明。 然后这是他举的意思，短句变长句，不是他走了，对吧？说那个人离开了这个地方，长句变短句。随着科技不断进步，我们的生活方式也在发生巨大的变化，然后改成科技进步，生活方式改变。 当然如果大家觉得你想去降虫的话，这种改写方式也没毛病，对吧？但是在我给的模型当中，我并不是希望这样的一个长变短的方式，我是希望他不要改变原意，也不要动我的词，动我的核心词，然后就说我表达有误。我说 长句变短句，指的是把长句子变成若干短句子，但是字数不减少。短句变长句子，指的是若干短句子组成一个长句子，字数不增加。然后他又给了我一个视力，啊，非常抱歉，错误的理解了你的意思。然后你看他去超市，然后说他走出家门，前往附近的超市购物，还是他刚才这个思路还是不行，对吧？ 然后我说我给你一个视力，大家注意，这个时候就是我们前面讲课讲到的模型啊，这叫做零样本，一个样本或者多个样本的视力模型，你看我这里就给他一个两个视力，对不对？短句编长句。我说原句，他是个诗人， 他是个旅行家，他是个政治家。改变后，他是个诗人、旅行家和政治家。长期编短句，他走出了家门，打了一辆出租车，给妈妈打了一通电话。我说他走出了家门，他打了一辆出租车，他在出租车上给妈妈打了一通电话。我说你明白上述逻辑了吗？好，他说他明白了，非常感谢你的解释和施力。我说，请一句你的理解再举例，完了， babyq 了，对吧？他一举例 又搞错了，哎呀，那怎么办呢？我说请重新举例，要求只改变句子结构，但是不改变原意，这才行。我说是的，这怎么逻辑是对的？我以为他理解了，我以为他理解了。然后我说，请意这个逻辑，将以下内容进行长句变短句，短句变长句，进行句子结构改变啊。然后他就长句变短句，短句变长句 啊，我觉得没有达到我的要求啊，最后我还是用到我们这个这个模型了，到这一步我才真正的找到调试的感觉了。你看我就直接给他视力，我给他一个原句以及改变后的，然后再给他一个原句，这个原句是就是我文章当中重复率比较高的那句话， 然后我改编后的地方打个冒号，我空着，这个时候他就直接达到了我想要的效果。你看一九九六年他的书描写了数字化事业的变革和震撼，他把动画变句号了，对不对？同时也让我们初步领悟到，然后他让我们初步认识到那个煤气化时代对人类社会的全面影响，哎，这就实现了。所以呢，我就说请用这个逻辑 继续改写以下句子啊，这个时候他都改了，他都改了，他都改了，就直到全部改完。所以大家可以看到我为什么要展示我这个复杂的调试过程，其实有的时候 我们没有那么聪明，我们也没有那么对于逻辑有那么深入的理解，所以在某一些模型当中小的要素上，我们可能花一点点时间去进行一个调试，这个调试过程非常有必要，而且我也认为非常重要，因为事实上调试的过程不单单是让他理解你， 也是让你理解他，其实他反向的提高了你的一个逻辑思维和用词精准的一个能力。好，这就是我们给大家提供的查重的一个模型，当然 没有绝对绝对单一的或者绝对化的这样的一个模型，大家可以在这个模型的基础上不断去拓展，比如刚才我们讲到的，对吧？你可以再加一个长短变换，那这个长短变换跟我讲的这个长距变短距就不一样了，那个就是压缩式的，要么就是往下减，对， 变短句，要么是增加变长句，那也可以，所以通过这四到五个、六个、七个、八个，你可以往上不断加要素的过程当中呢？其实你的这个茶虫的效果就就出来了。好，那这次就到这，大家如果需要我们提示词的话，也可以跟我们来联系。

强烈建议大家使用拆的 gpt 来翻译论文，亲测翻译效果胜过 deeper 和谷歌翻译等等翻译软件。分享一个非常权威的学术论文翻译指令， 这段指令要求 gpt 以 nature 期刊的学术专业性输出翻译结果，这样翻译出的语法是直接可以用于投稿的。 我们以这段论文为例，我们可以看到还是比较复杂的，有等式，有缩写，还有非常长的长句子。我们直接看 jpt 的处理结果。 首先 gbt 会在左边的一列列出原文，我们可以查看一下他的读取结果是否有错误，然后他会在右边生成翻译后的结果，这样我们就可以实时的对比查看翻译的结果。再配合前几期我分享的 gbt 论文润色方法，可以说是非常的完美了，大家也赶紧去试一下吧！