徐环斐的博士论文题目是什么？

怎么快速写完硕士毕业论文？想顺利过关，关键得抓住两个重点，一是格式必须规范，二是工作量一定要饱满。论文反映的是你两三年的成果，如果内容太单薄，肯定是不行的。所以核心就是在规范的基础上，尽可能把工作量堆上去。 理工科的同学一般可以做两到三个实验，如果实验不够，比如只有两个，不妨补一个文献综述，对已有的研究做一个系统的梳理和分析，这样三个主要部分就齐了。怎么写呢？ 开头先将研究意在梳理国内外进展方法部分，理工科就写实验设计和材料，不做实验的话，可以多用文献综述、问卷调查或访谈这些方法。结果部分最好能呈现三个研究内容。如果自己的数据不够充实，那就多引用别人来的研究做辅助， 去找和你方向相近的文献，整理出他们的结论，然后你的结果做对比，相同的可以用来组织你发现不同的部分原因，比如实验条件、地域差异等等。这一部分既能从事讨论，也能让内容更有层次。 如果你能找到二三十篇相关文献，完全可以把它们整合起来，做成一个表格或者一个趋势图，放在中数章节里面系统分析。这样一来，你既有自己的实验数据，又有对自己的领域动态进行梳理，整篇论文显得更加扎实丰满，支出绝对不会少的。 按照这个思路来写，结构清晰，内容充实，通常老师也不会在内容上给你挑太大问题。关注我，看我主页送你开提包高加选题名额，本视频五个名额先到先！

怎么快速的写完你的毕业论文？不管是本科也好，还是硕士也好，今天给大家出一条视频，给大家详尽的说一下你该如何写你的毕业论文的第一章， 你可以叫他文献综述，研究背景，或者说是国内外的研究进展。就算你之前没有做过任何科研训练，你就今天按照我的步骤一步步来，那你就能一你知道研究进展该怎么写。第二，他如何符合我的题目？第三呢，老师看了会觉得，哎，不错哦，这个还有点东西， 写这部分呢，有两点你要特别注意，第一呢，要有逻辑，你要写清楚你为什么做这个实验，然后别人这个实验做到什么地步了，然后有什么不足。 第二个内容要比较充实，一般他要站到你文章四分之一左右的篇幅了。关于第一部分怎么样？他看起来有逻辑，你需要呢？根据你的题目去拆分你的内容，要把自己题目拆分成三个部分，第一个部分呢，叫研究的大背景，第二个叫研究小背景。第三呢，就是你做具体的事情是什么？ 我们以一个环境学的题目为例，青岛市雾霾的成因，那研究大背景什么是雾霾？小背景是青岛市的雾霾，对吧？ 把雾霾缩小到了某一个具体的区域。第三个呢，东西叫它的成因。第一个部分你要讲讲雾霾是什么，它有多严重。第二部分，你要讲讲青岛市的雾霾它有什么意义，对吧？我扩展到这个区域的原因是什么？那第三个部分呢，你要讲讲国内研究做这个区域，他做到什么地方了，有什么好的地方？有什么不足的地方？ 重点在于不足，就是因为别人没有做这个，所以呢我的研究做了这个部分，这样顺势呢就推出了你的研究意义，对吧？雾霾有多严重？然后青岛市雾霾是什么情况？然后别人没有做好，别人的缺陷在哪里？所以我做的这件事情。 那第二个部分呢？就是工作量的叠加。那这个部分就是要通过你多看文献，整理和总结别人文线上内容。本科生而言需要十篇文献，对于硕士生而言需要三十，那对于博士生可能需要五十到一百才能堆积起来。你的第一个部分。

好的，认为从题目一看就是眼睛就发亮，那么看完之后的话，就看他的栽药，他的栽药就是他的核心思想的体现，而一看他的栽药，嗯，观点上很有创新， 对这个问题的回答很到位。而第三个呢，去看他的框架，看他的框架，去看他是怎么来去认证的，他的逻辑怎么样，然后看他逻辑是不是环环相扣啊，完整不完整啊这些就通过这个框架来去看 啊。当然还会看他的文献，因为我们这个创新都是在前任的基础上，看一下你的文献，全是一些三流文献，那说明你是站在垃圾的基础上进行的创新。 如果说你的文献是比较高端的、前沿的，呃，文献，那就说明你的 问题的基础是站在这些比较厉害的人物，厉害的刊物，就是前前沿的方向上去创新的，所以这个创新度就应该算是比较大的。所以从这几个方面大致能够快速判断出你这篇论文质量怎么样。

不会还有人没看过这篇影响因子十一点二的综述写作指南吧？这篇呢，确实是我见过写的最完整并且易于操作的综述全流程解析了。一篇文章，里面呢，最后写也是最难写的，就是 introduction 部分， 你写的不好，它就是全篇流水账。这篇文章呢，它不仅细分了各个学科的综述类型，还给出了从设计到落笔的全流程写作步骤表格。这种干货文章呢，一般都是不容易读的，你打开豆包这的双蓝翻译模式，对照阅读， 像 table 三，它是总结了综述每个步骤需要考虑什么样的重要问题，后边它保留原排版的情况下，就可以给你对照翻译，有助于我们去理解比较晦涩的内容。这种干货型的文章特别适合我们做成笔记去留存啊。你可以试试用 ppt 格式化，真的很好用。在这儿打开 ppt 生成功能，请帮我把这篇文章整理成一份十到十五页结构清晰的讲稿， 他会按照这个综述的逻辑给你拆分成标题页、内容结构方法、步骤、应用建议和最后的总结。你也可以要求他去给你重点解析哪一部分，完全免费，还能自动升图。甚至它里面的步骤段落都给你做成了可识化的流程， 一页一页插到对应的 ppt 里面，是真理解文章内容后给你提炼图式，以这个为基础，可以随用随改，电脑手机两段同步就很方便。这套读文加结构化再加可识化的流程，就很适合我们整理这类干货型的文章，快去试试吧，每天跟学员分享，我们下期再见！

姐妹们早上好啊！今天是个重要的日子，我的博士学位论文迎来了中期检查，三个月的辛苦奔波就是为了这一天， 紧张且期待。紧张是对各位专家评审意见的位置，期待是觉得今天通过了，可以暂时松口气了。老规矩，柠檬油兑水行个省。最近的皮肤没有海南那么暗沉了。今天你喝益生菌了吗？ 每天一条，轻松自在。最近好喜欢这个。一人代餐粉当早餐，一个水煮蛋，一杯早餐抗盐粉，一个芭乐准备出发 关于我的服饰。学乐乐的，把主题进一步的简单的动画用强烈完成的章节内容如下，通过了哦，真开心。 回到琴房，今天状态不错，录一些钢琴教学的干货视频。现在的钢琴老师正确，一会还要录视频，一会还要晒教学成果。 下课了，先在勤政上伸个懒腰。久坐真的难受， 经常自己做简单的拉伸。你说开始就我们就开始啊开始。嗯， 每次拉上窗帘的这一刻，证明今天的课程已经结束。今天加上给新同学试课，共上五节，合上琴盖，准备回家了。 以前觉得在成都冬天洗澡都好冷，今年不知道怎么了。在成都冬天洗澡一点都不觉得冷。全球变暖了的原因吗？刚才洗了个热水澡，这会穿个睡袍还觉得热呢。 涂上我最爱的这个发油， 淡淡的香味。 明天又是我的工作日，明天你们觉得是周末，可是是我最忙的时候，所以我一般会周末之前就赶紧洗头洗澡，明天晚上太累了就不可能再洗头了。 刚才收拾出来这么多的面膜，现在决定每次敷面膜的时候闭上眼睛，迷你迷你迷你莫 薄荷颗粒泥神经酰胺修护面膜，这个就是修护补水的，然后它这个面膜纸就像一张这种很绵软的纯棉的纸张一样，我是蛮喜欢的。 ok， 然后抹一个这个桂花味的身体保湿油，它就是喷雾状的哦，然后你就会发现你的睡梦中都是桂花香。拜拜，晚安了，明天见。希望大家每一天都开开心心，快快乐乐呦。

大家好，我是王老师，毕业于东南大学的法学博士，现就属于某法学 a 家学科高校。我们今天交流的主题是刑法学热门选择题技巧与方法。大家都知道，好的选择题是成功的一半，更准确的讲呢，有了好的选择题，你将获得发表的机会，得高分的可能性也更大。对此， 如何选好题目就成为关键的前提。我们今天主要围绕四个方面展开，第一，如何发现热点选择题。第二，热点选择题是制造出来的吗？第三，热点选择题一定要契合国家大政方针。第四，选择题的核心判断标准在于是否解决了实际问题。围绕这四个部分的学习，大家就能发现能判断出 选题的好与坏。第一，善于发现热点。我们要在变化中捕捉真问题。这里的核心是我们要做一个有心人，要做一个学术上的有心人，关注热搜、关注热点案件、关注热点事件 等等。热点并不是凭空而来的，它往往蕴涵于法律实践与时态变迁的交汇处。发现热点需要我们具备敏锐的观察力和持久的关注度。具体呢，可以从以下几个方面入手，第一，从立案动态与时态变迁的关注度。具体呢，可以从立案点的规定、刑法修正案的出台 以及相关法律司法解释的制定与修改是选择题最直接的风向标。例如刑法修战十一新增的高空抛物罪、妨碍安全驾驶罪 等等。围绕这些罪名的构成要件、司法认定与既有罪名的关系等问题，就成为学界和食物界共同关注的焦点。第二个方面呢，是典型司法案例和指导性案例。这个人民法院， 这个人民检察院发布的指导性案例、典型案例，以及在社会上引起广泛讨论和争议的司法判决，往往接受了司法实践中的新情况、新难点。比如关于新型网络犯罪当中的跑分平台、 虚拟货币等相关犯罪问题，它的定性是什么？是值得讨论的。关于民营企业产权保护的刑法边界等，都是从鲜活的案例当中涌现出来的热点议题。第三个方面呢，是社会公共事件。舆论关切。社会事件影响重大，例如校园欺凌、 未成年人犯罪、个人信息安全、食品安全、环境、公益诉讼等等，因为他涉及到公众的基本安全和公平正义 等方面的内容，极易引发相关刑法制度是否完善、刑法设置是否合理等方面的深度讨论。第四个方面呢，是学术争鸣和理论前沿。对此啊，大家要关注核心法学期间的专题研导、知名学者的最新论述 及学术会议的热点议题，可以把握理论发展脉搏，例如关于客观规则理论的生化应用、共犯理论的争议等等，还有法意概念的流变等基础理论问题，始终应该保持着持久的热度，并能不断衍生出新的具体研究视角。 其实大家就会发现，热点他并不是制造出来，他常常是一个学术创新和价值引领的重要的基点。对此啊，有人就会问，热点只能被发现呢？这里需要辨真的看待。在目前， 我们可能没有能力去制造热点，因此应当注意两个方面的内容。第一，要反对为热点而热点，单纯追求舆论喧嚣，牵强附会的贴上热点的标签， 忽视问题本身的学术价值和实践意义。这样的制造是空洞、不可持续的，研究必须要有扎实的根基。第二个呢，虽然我们现在可以倡导引领性的研究，提出并深入被广泛察觉，但具有重大潜力、具有重大影响的问题 从引领学术讨论和实践关注，这要求研究者具备深厚的理论功底和预见性的眼光。例如，在人工智能技术兴起之初，就有刑法学者前瞻性的研究， ai 的 刑事主体、算法歧视等等方面的刑事问题， 逐步推动了该领域成为持续的热点。当然，这并不是凭空捏造，而是基于技术发展趋势，对法律可能带来的挑战进行了深度发掘。那么我们目前是倡导 引领性的研究，研究的方向呢，是我们值得去努力的，也是我们学术研究的一个动力。第三个方面啊，我要讲的是小题，一定要契合国家的大政方针，要把握时代的脉搏，要把握政策导向。以上两个方面的内容呢？ 选择题是否有效的重要参考指标？如果脱离国家政策，脱离规范，研究可能成为无源之水，难以有创新性的发展。大家都知道，刑法作为国家法律体系中的重要组成部分及研究，必须具有时代感和大局观。选择题与国家重大发展战略与法治建设重点方向相契合，不仅能增强研究的现实意 义，也能获得更加广泛的共鸣。对此，可以从以下几个方面着历，第一呢，要关注国家总体安全观。国 总体安全观包括了国家安全、经济安全、网络安全、生物安全等等领域。其中刑法怎么介入，刑法如何保障上述安全始终是重中之重。例如，大家可以研究如何完善惩治危害国家安全犯罪，如何打击金融犯罪，防范化解重大金融风险，如何构建数据安全、网络安全的刑法保护体系， 始终是结合国家安全研究的一个热点。第二呢，一定要呼应社会治理现代化的需求。当前结合扫黑除恶、反腐败斗争、营商环境法治化、市域治理的现代化等等，研究相关的刑事政策的调整、 罪名的适用、刑法的执行、刑法执行的效果等方面的内容，是另外一个新的适应社会治理现代化需求的热点。例如套路贷的犯罪的司法认定、对民营企业内部犯罪的防范，都是政策导向下的热点。第三呢，在数字经济时代， 如何推动这类现代化同样是研究的热点。结合国家发展数字经济、建设数字中国的战略部署，研究如何通过刑法的手段保障数字产业健康发展，规范数据要素、市场秩序，成为数字经济的新热点、新的研 研究方向。比如说对窃取或者滥用 ai 训练数据、利用 ai 大 模型进行不正当竞争或者市场操纵等行为，如何进行刑法规制，也是要结合当前的政策导向进行研究的。第四呢，就要服务经济社会高质量发展。针对当前科技创新、知识产权保护、 生态环境保护、食品药品安全等领域的刑法保护这方面的研究呢，是社会高质量发展的新的方向和热点。例如，怎么样加强商业秘密的刑法保护，怎么样完善 环境犯罪的行径衔接，怎么样严惩食品药品领域犯罪的刑法对策，都是契合经济社会高质量发展的新的选举，具有鲜明的时代特征。当然，怎么样判断选举的好与坏，最重要的也是必然绕不开的一个话题，那就必须要以问题意识为导向。 这里我们讲选择题判断的好与坏的核心标准，就是要判断它是否存在一个只在解决的真实的、具体的理论的或者实践方面的问题。对此，大家一定要注意问题意识导向，解决实际问题呢，成为选择题好与坏的核心标准。反复强调这一点，原因就在于，无论选择题多么的热，多么契合方针，最终 最核心的判断标准必然源于深刻的问题意识。所以应当注意的是以下几个点的内容。第一，一定要区分真问题和伪问题。真问题是理论上具有争议的、实践当中存在困惑或者障碍的具体问题。例如帮助信息网络犯罪活动罪当中的明知应当如何认定 与上游犯罪的共犯怎么样区分？这是实践当中公检法机关普遍感到棘手，理论界也是观点缜密，很多的真问题如果仅仅是重复教科书上的内容，或者是对毫无争议的常识进行论证，肯定就会判定为伪问题。 下个方面呢，大家一定要去追求研究的增量贡献，这一点非常难，但是一定要往这方面去发展。你的研究应该是在现有成果基础上的进一步发展，或者提供了新的视角，或者填补了某项空白，或者对争议的问题提出了更具说服力的解决方案。通过实证研究修正某些理论。 比如说，在研究 ai 生成内容过程中涉及的形式、违法性的问题，如果仅仅讨论它是不是属于作品，那可能很难有新的知识增量。但如果你深入认证在何种情况下 生成违法内容的 ai 使用者、提供者或者开发者应基于怎样的主观明知和客观行为标准去判断、帮助犯和作为犯等方面的责任，并设计了具体的司法认定规则，可能就是一个知识增量的重要的点。大家都知道，现在人工智能的刑事责任问题依然是一个热点选择题，那么它之所以保持了 我所讲的上述四点要求，它源于技术应用带来的真实风险和规则困境，这是发现问题的第一点。而 且在全球范围内、全国范围内，广泛的学术讨论和历法尝试也使其成为了前沿焦点，这是它具有引领性的第二点。另外呢，它完全契合国家统一、安全与发展规范、科技能力等等方面的大政方针，这是它能够保持热度的第三点。那么第四点呢，就是它 核心要解决的目标是如何在不扼杀创新的前提之下，通过刑法手段有效规治 ai 技术滥用，明确责任分配以维护社会安全和公平正义这样的紧迫的、现实的实际问题。各位同学，寻找刑法学的热门选择题 是将时代观察、政策理解、理论积淀与问题意识相结合的过程。他要求我们既要低头看路，对于法律文本与司法案例常读常新，也要抬头看天，一定要观察社会变迁过程当中的政策发展、政策变化、国家战略部署 等等。最终，我们通过低头看路和抬头看天，才能扎根于中国法治实践，回应真实世界的真问题，也才能在此基础上贡献具有解释力的知识，把论文 真正写在大地上。今天的分享呢，希望能为大家打开思路。选择题他没有唯一的答案，但掌握了这些方法和视角，相信大家能在刑法学的广阔天地中，一道有价值、有热度、 有深度的选择题也形成自己的研究方向。因为时间的关系，今天的简短分享到此结束，欢迎大家后续学习交流。

博士论文选题到底应该从哪入手？其实啊，论文选题并不难，这里啊，给你三个方法。第一种，直接跟着导师走，导师做什么方向，你就沿着这个方向找自己能做的题目， 如果导师手头有课题，你直接参与进去，这样呢，题目本身已经经过了认证，你只需要专注研究即可。如果导师没有现成的课题，你也可以在他的研究领域里找相关的延伸问题，这样呢，起步最稳，也最容易获得指导。 第二种，看国家的，需要多关注国家社科基金、自然科学基金的历向指南和最新名单， 里面的题目啊，往往反映了学术前沿和社会需要。如果你对其中的方向感兴趣，可以结合自身的能力啊去做，这样既能帮助你争取更多的资源，还能保证选题价值。 第三种，就是跟踪学科前沿，坚持阅读你领域里的顶刊论文、最新会议文献，多看看同行在关注什么，从中发现可以深入或者创新的点，再结合导师的背景和自己的基础，可以更快的找到选择题。 最后记住啊，选择题不是闭门造车，而是在学术传承中找到属于自己的那个突破口。

这是我见过最离谱的博导，我忍了好久，但是这条视频我真的不得不发了，太离谱了，不是我导师， 但是是我听说过的所有的导师里面最离谱的一个。每一周都让自己的学生去讲课，要么讲论文，反正必须要给他讲，然后一大堆人坐在那里，就所有人都得上课，你毕业了不行你也得听， 博士准备毕业了，你现在就等着拿证了。 no way， 所有的人，所有的时间必须得按他的来，如果不按他的来怎么办？ 想办法恶心你。这真的是我这么多年以来听过最糟心的，因为博导了，我不能说太多他的相关的内容，因为拿硕士一做的很多，但是 非要抢着博士拿 e 做的连一篇都不想给的人，我真的没有见过，还有很多很离谱的事情，但是我真的好气啊，怎么会有这种人啊，他真的，他真的，他就是那种骨子里坏透的老师。

所以你可能已经看到，几乎每次发布新的人工智能模型时，都会用到一个常见的说法，大概是这样， gux 在 所有科目上都比博士水平更强，他能以超人的水平进行推理，但有了 gpt 减五，现在就像和专家对话，一个任何领域都货真价实的博士级专家，无论你需要什么。现在，作为一个正在攻读数学博士的人，这确实让我觉得我可能变得有点多余了。 然而，似乎没有人真正去验证这些说法是否属实。你知道大家都在用叉七 p t 或者 jammin， 随便你喜欢哪个模型，但他们说的真的是真的吗？ 像叉七 p t 或 jammin 这样的模型，在这些高级数学问题上真的能达到博士水平吗？我们在频道里做了各种各样的测试， 今天继续进行这些测试。我们将看看这些模型，也就是每月二十美元的叉 g p d 加同样每月大约二十美元的 gemini pro， 以及我们仍然拥有的 super grok。 当然，我们仍然有 super grok。 那 三十美元实际上是上次评论支付的。非常感谢你，我以为我彻底失去它了。 总之，我们要看看这三个模型是否能回答一个问题，基本上是一个证明，这个证明是我在硕士论文中证明过的。现在当我证明了它的时候，我感觉这是我那一年写出的最巅峰的东西。这肯定是我写硕士论文的时候了，大概是三年前， 以及这个具体的结果。这涉及到所谓的共性关联词，它来自共性常理论，指的是当你有例子从若干点散射出来时，询问如果整个实际物理系统具有所谓的共性对称性时，会是什么样的 细节并不那么重要，但我记得当时这几乎是我硕士论文里最自豪的时刻。现在回想起证明它的过程，我仍然充满喜悦。 那么 clown 们也能做到同样的事情吗？我有点担心。我觉得结果会非常令人惊讶，所以我们直接开始吧。 我想对所有支持这个频道的人表达衷心的感谢。人们的追捧简直令人难以置信。所有以会员身份支持本频道的人，我真的非常感谢你们。我对你感激不尽。 我们现在有了一些新的看客徽章，所以如果你加入，你就能获得一个看客徽章，而且还有一个非常令人梦寐以求的宇宙。看客徽章只有订阅了非常非常长的时间才能获得，所以我没指望有人能明白，但我觉得这看起来很有趣。你们真是太棒了，非常感谢 这个问题。首先，这是我的说是论文，至少在 overleaf 上是这样。正如你所看到的，相当长，有四十五页， 所以四十五页再加上用 warfarma schmatika 进行的一些计算，你知道的证明了一些当时相关的东西。让我们看看 supergrove 得到了什么。实际上，我已经给他看了授时论文的第一部分，我在其中解释了所有这些概念，比如你在哪里施加这些对称性等等， 而且已经完成了所有这些。基本上我要求他做的是我当时试图自己解答的问题的大纲，所以当时并没有人直接告诉我。基本上，导师建议说有一个关于三点关联函数的证明， 所以这就像在三个点上计算的反射弧度。我们实际上已经给他展示了三点关联词的证明。现在这个证明实际上非常普遍，我一定在一些讲义中读到过。我可以给出参考， 反正结果会写在硕士论文里。但不管怎样，你会得到类似这样的东西。但我基本上要求所有模型做的就是利用这些结果。所以这里有一个证明，基本上概括了通过施加共行对称性得到的三点关联函数。我要求它证明四点关联函数，然后用它来尝试弄清楚如何得到端点关联函数。 回到论文，我想说的是，当我证明这个 n 点关联函数时，当然，它是已知的，但我不得不说，我从未找到任何资料来源以我在这个结果中陈述的形式呈现它。 据我所知，好像还没有关于这个定律的陈述。当然，在共行 a， d， s 减 c， f t 理论中，它们会以其他方式陈述它，但它们从未以我这种形式表达出来。这有点奇怪， 因为如果你想让他与更简单的情况相符，我不明白为什么你不会想要一个这种结构的广义形式。我得到的公式大概是这样的，这花了很长时间，我记得当时大概花了一个月的时间。我想说，这大概是我硕士论文里精彩成果的一半。 对我来说，这绝对是最令人难忘的一个。好了，我们已经向三个主要的模型提出了相同的问题。正如你在这里看到的，我们现在处于叉 gpt 开启了扩展思考模式， gucci 也开启了扩展思考模式。詹姆呢，也一样。 显然，我们要先从 super gork 开始，因为它最贵，所以肯定最有可能先解决。所以这个四点官联子它做了这个，做了那个，做了很多事情，它定义了这个，这在当时是很自然的，当然这是很久以前做的了，所以你知道我对它不是很熟悉。令人惊讶的是，你确实会忘记这些东西。这里这个东西 就是开端，所以这里展示了他已经成功获得了这个四点关联词的结构。我们现在开始吧。所以一个特解是通过带入 p 乘以 i 和 j 的 和加上 q 乘以所有项的和来找到的。 是的，我得说他能做到这一点真是太酷了。就像我说的，这是我硕士论文里的一个问题，这算不上什么开创性的成果，但对我当时来说感觉意义重大，而且自己证明了一般情况，真的很有成就感。说实话，我不知道这是否令人沮丧。 所以，正如你在这里看到的，如果你把 n 减二提出来，也就是二除以 n 减二，然后进入这里看，二除以 n 减二， delta i delta j 加起来减去一除以 n， 所有项呢？和 所以对就是一样的东西。所以 gop 算出了我读硕士时花了很久才得到的结果。 哥们，我们来看看他思考了多久。他显示响应时间，比如两百八十秒，那是多少？大概四分钟，我觉得大概是四分半钟。 这实际上有点令人震惊。我得说这里的证明实际上很漂亮，而且我认为这实际上就是我当时做的方式，通过尝试说明每个对称性会引入哪些因子？ 我只记得当时我解出来的时候，一切都变得完全合理了，显然现在我回头看已经不太记得了。总的来说，你会像这样施加这个前置因子，我猜当你施加对称性时，共行关联函数就是这样变换的，最终变成这样， 你就得到了断点关联函数。那么叉 gpt 做的怎么样？我就假设它成功算出了四点的情况，因为我觉得这基本上是一个已经解决的例子，但我认为叉 gpt 更像是给出了这个，也就是这里的一点八六这个方程。 我相信如果把这些密加起来，会得到和这个相同的因子，但重要的是要看主要结果。因为那是普遍情况，所以实际上叉 g p t 并没有给出我想要的形式，因为我要求他给出的形式要和我给出的例子结构相同。 从技术上讲他是正确的，但实际上并没有按照我要求的提示来做，所以实际上 gork 赢了，但这次出乎意料， 所以我说，好吧，我希望三 gs 用这些其他参数来表示。如果我们向下滚动，我们看到我们确实得到了完全相同的结果，所以是二除以 n 减二， delta i delta j 等等等等。 所以我们可以得出结论，叉子 gpt 也成功回答了一个问题，而这个问题当年我做硕士论文时花了很长时间，这有点太疯狂了，所以我们来看看 jimmy 是 否能搞定，然后我们就可以总结出哪些模型做的最好，哪些模型做的最差了。 所以正如你所见， jamaican 给出的四点关联词的最终形式和 chats gpt 一 样，实际上 grokken， 你 知道，我不骗你。我认为 grokken 的 答案更好。在我看来，因为它更接近我实际要求它做的事情。 至于端点关联器，如果我们滚动查看，会发现我们得到了正确的自由度数量。所以 jamaican 实际上在这里失败了。因此，我们要像对 chats gpt 那 样提出同样的后续提示。我说他失败了，但严格来说，他并没有失败， 他的确给出了正确的答案。我想问题在于，我让他表示一个特例，这个特例可以简化为三点和四点情况下的已知情况三， 哈哈哈。所以对于一般的 n 点情况，严格来说不可能仅用标度维度 i 来表示。指数 c i j。 好 的，我们要再问 jama 一个后续问题，确实可以构造出一个适用于任何大于三的 n 的 特定。对，陈姐，细节 就这样吧。所以正如你所见，当你把他们加起来时，他们确实加起来等于这个。对于大于四的 n。 这只是可能解空间中的一个切片，完整的解就是这个表达式乘以共行不变。 anim mc 比例的任意函数。 好吧，这就是我在这里写的。所以这是 f， 就是 那个非斜比例的函数。所以我想我真的不知道该怎么看待这个。因为 jammin 某种程度上说是这不可能的。 是的，所以正如你所见，实际上就是这样。这正是我要求他做的，而且他比其他两个模型需要更多的后续提示。我觉得他确实提出了一个值得探讨的有趣观点，但同样，拆 gpt 也提出了这个观点 在那，所以它的意思是这些 c i j 可以 是解决这组方程的任何解。如果你在你使用的变量类型之间进行均分，这些变量叫做交叉比，那么你得到的通用形式确实是我证明的那种。所以实际上很难说哪个模型最好。 我个人认为，也许 girlkey 给出了最佳的直接答案，因为他实际上完成了我要求他做的事情。叉 gpt 可能排第二，然后是 gemini 第三。对于 gemini 来说，他花了两个后续问题才真正做到他所说的。所以他 一开始说不可能，但后来又说有可能，所以他实际上并没有给出与另一个相符的配置， 所以很明显这是可能的。我其实不太完全同意他说的，我是理解他在说什么，但我已经在提示中要求他对这个东西进行特定的简化。所以在某种程度上，我觉得他实际上没有做我要求他做的事情。 但话虽如此，他还是能做到，因为在经过足够的提示和引导后，他确实成功了，而且令人惊讶的是，并没有花费太多的功夫。现在很可惜，他没有说这个模型思考了多久，但每个模型大约花了四分钟。这太疯狂了。有点像你知道 你花所有时间在硕士论文里试图证明一些东西，然后 check 的 gpt 突然出现说我花了四分钟就解决了这个问题。 我的意思是，我记不清确切的时间了，但肯定超过两周，而且我也必须学习这些东西。你觉得这个怎么样？我有点震惊了，我有点好奇，如果我今天来写硕士论文会是什么样子呢？ 显然，我现在在读博士，所以情况有点不同。但它解决问题的程度就像它在进行大量的计算，比如代数运算， 这些是我写在纸上的东西。我记得我证明这个的时候，感觉就像去听了一场古典音乐会。我当时非常痴迷于想把这个端点关联函数变成某种形式，让它和那些写在讲义和我们被要求阅读的所有文档里的形式一致。 我只是知道一定有一种方法可以得到一个形式，它可以简化成每个人都在计算的形式，比如三点和四点关联函数。但我一直想要一个形式，当把 n 设为三和 n 设为四时，它可以简化为已知的情况。 这些模型居然都解出来了，这真有点不可思议。而且他们得出这个答案所用的时间比我少太多了， 就像我花了几个星期思考它的方式。你必须理解那些每个人都已经做过的显而易见的事情，以及笔记中提出的内容，才能有机会尝试得到稍微更通用的形式。当然，这并不是我硕士论文的全部内容，所以要说 chad gpt 能写硕士论文我就不知道了。 他们在四分钟内解决了这个问题，这让我有点震惊。我觉得这个问题可能因为是硕士论文的难度，所以更可行。 但我实际上记得他比我博士期间做的很多问题都更难。我一直对证明他这件事念念不忘，我从中看到了很多，每当一切结合在一起，所有的对称性加起来，形成了这种非常非常漂亮的探索形式。 所以是的，看到叉 gpt、 greek 和 gemini 都解决了这个问题。你知道的，尤其是 greek， 连 greek 都解决了。实际上 greek 做的最好。公平地说， greek 确实解决了这个问题，而且我认为比叉 gpt 和 gemini 更好。 当然，有人可能会争辩说詹姆兰是最好的，但至少就我提出的要求而言，我认为 grog 的 答案是最好的。 顺便说一句，我不是 grog 的 节目，我花了三十美元买它，当时很沮丧，但我必须为了科学而润灾。但说实话，确实挺不错的，而且在我看来，它实际上是以最简单的方式解决了这个问题。

这数据是你编的，你不用不承认，你知道数据造假的后果吗？不只是你自己，连带着我们整个课题组都会受到牵连，我希望你明白科研到底是什么，下去吧，对不起导师。