codex怎么写MBA硕士论文
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04:05查看AI文稿AI文稿ok， 今天给大家录一下怎么样去三十分钟出一篇带时政的经济学分析论文。首先给大家介绍一下两个工具，一个是 cloud code， 是 这个页面啊，别的不行，一定要是这个编程的页面。还有一个是 codex， 就是 这个专门用来编程的，是一个很强的生产力工具，这两个工具是现在目前最强的 ai 模型，你需要充一个二十美刀的 cloud code 会员啊，或者是 gpt plus， 就 可以使用这两个东西了。然后呢，具体的操作流程就是调用我写的这个 skill， 是 一个写论文的全流程，地址是这个，然后我也会发在评论区，十分简单，就就跟这个 codex 说一下， 你去搜一下这个地址，然后他下载下来，然后直接调用就可以了。开始之后呢，他会去问你论文的类型，还有字数范围和地址日期，接着他会给你进行一个头脑风暴， 从选择题开始。选择题是很重要的，因为这是你在全流程里面为数不多可以动脑的东西，就是决定你研究题目，你看他给了这五个，你看有没有和你心意的这个题目， 当然这五个就太宽泛了，你看这这都啥？所以你要后面再去细划这个论文的研究方向。你看我说我感觉这个选择题都跟经济学不太搭，尬吗？ 然后他就说其实这五个都属于经济学类题目，这时候我就说了，感觉这个题目要宽泛，要不锁定在一个区域里面。 ok， 我 就说这个就可以，接下来就他全流程自动了， 他会自己去确认这个成不成立，然后设计研究问题，设计假设设计这个变量，因变量，这变量，那变量，然后去自己去找这个数据，自己去确定计量方法，他给出这个一切的 time， 但其实都不用考虑这个 time， 直接让他一天暴干 二十分钟出一篇得了。这是个出稿，来看一下他二十分钟出来这么一篇大致可用的出稿吧，但是肯定不是说没一点没问题， 肯定有小问题，但是小问题就后期在修缮的时候了，你看一下他第一版给我出的时候，他只出了四千多个词，四千八百个词吧啊？四千六百多个词，然后让他拓展一下到六千左右，他要去执行， 那这个时候怎么样去让他看起来像人写的？这个时候要做的就是把他丢给两个网页版的 ai， 然后让网页版的 ai 去审这个初稿怎么样？哪里有什么逻辑问题啊？或者说哪里有什么格式问题，包括这个语句的修改，你就问他说哪有 ai 味重的地方，比如说这个句式太工整，或者这个逻辑都一样，那去让他挑出来，然后让两个 ai 互相挑，就这么左手倒右手去实现一篇可以看得过去的论文就可以了。哎，其实我说实话，这论文谁看啊？尤其是经济学啊， 咱也不是拿诺奖的人，就随便写个实证就得了，对不对？我感觉学经济学就是混混的也没啥用，你说学这个计量嘛， 这些专业的东西 ai 全给跑了，这 ai 出的代码又快又好，然后数据他也都全找了，你看这数据，这表格一点毛病都没有，这图像他这些二院全出了。所以说以后的科研只会越来越简单，之前这么痛苦的学习的日子已经不复存在了， ai 带来的竞争力提升已经是巨大巨大了。你要说这算不算什么学术不端？我觉得不算，因为这是属于科技进步带来的这个解放我们的体力劳动了，对吧？你说因为之前感觉这个科研吧，也就是劳神费力， 也没有那多么多么的有技术含量，尤其是这种经济学，如果你不是那种很前沿的科技的话，需要做实验那种，那你这个写这论文，写那论文也没啥用，其实大家都知道，就混一混，搞一搞就得了。所以说 学好新技术，学会用 ai 是 现在目前最重要的事情。 ok， 关注我，获得更多 ai 相关知识。
05:58查看AI文稿AI文稿之前 ai 做 ppt 最让人头疼的就是排版乱，审美差，内容不成体系。但这套论文答辩 ppt 是 用 codex 加 gbt image two 自动生成的， codex 负责读论文拆结构， gbt image two 负责生成高质量的页面视觉， 我现在直接演示完整流程，看完相信你也能够复现。首先我这里准备了一个答辩 ppt 的 文件夹，里边有一个大论文 的文，还有一个校徽，作为一个视觉的参考。那接下来我们在 codex 添加新的项目，使用现有文件夹， 然后选中刚刚的答辩 ppt， 打开，这样的话，这个新绘画的所有的上下文就跟这个答辩 ppt 这个项目做了关联。那么接下来给它输第一段提示词，就是提炼 ppt 的 结构，让它生成十八到二十页的大纲，适合八到十分钟的答辩。最后输出一份 md 文档， 那我们这里选的是 gpt， 五点五智能选超高，然后速度就按标准就可以了。 ok， 我 们给它发送，然后我们稍作等待， 这里出现了读取 pdf 的 技能，那如果没有这些插件的话，去把它安装一下，当然默认它好像就是安装的，我也不太确定。比如说 documents， 如果没有安装的话，你把它安装一下插件，那插件里边还有一些，呃，做 ppt 的 这个 presentations 这个插件，还有做表格处理表格的这个插件，这些可以去安装一下，点一下就可以安装了，很简单。那我们再等待它一下， 经过三分三秒钟的等待，这个结果是生成了，我们可以点这个悬浮的这个框，点开一下这个 md 文件，里边就是大纲了，大概是二十页。 ok， 大 体看上去没有什么问题。那我们接下来给他第二段提示词，然后让他确定一个 ppt 的 风格。 这里需要注意的就是，我们必须调用他的一个技能，叫我们使用 at， 然后 image 这个技能，这个技能是他可以直接使用 gpd image 来生成非常逼真的那些图片。呃，里边的一个字都不会错的那种，大家都刷到过那种图片估计。然后我们让他生成 这里给他说，根据学校上传的 logo， 啊，不对，根据上传的学校 logo， 也就是当前这个文件夹下不是有个 logo 吗？他会参考这个视觉元素去生成一套方案。 ok， 又经过三分二十四秒钟的等待，他生成了视觉方案，大体上看还是符合屈服蓝大学调子的，看上去没有什么问题。不过呢，这个东西有点像开盲盒，我刚刚又在另外一个绘画里边让他生成了一下，这个看上去就更有那个学术味。 呃，所以说呢，跟提示词也有点关系，然后跟这个东西生成它本身都是随机性的嘛，所以有点想开盲盒。那既然这样，我们就继续这个再继续做吧。然后我们下一步就是参考，让他参考上面的这个视觉方案和 md 文档，就是这个答辩的 ppt 结构，然后使用 image 键技能。这里必须要艾特一下 image image 键 图片生成技能，生成全部的 ppt 页面，最后拼装成一个大的 ppt 演示文稿，然后让他起用演讲者注视，然后注视里面添加备注。嗯，不要添加任何的元素，然后避免破坏 ppt 的 图片，我会这样让它生成。 那在生成的过程中呢，他还有所顾虑，有点谨慎，他说容易出现错字，也就是生成的那个图片容易生成错字。他提了一个更稳妥的做法，就是生成到视觉图片作为视觉追踪，然后用程序渲染成 png。 但是我直接给他说，哎，不会出现错字，大胆的生成就完了。 这样的话，它生成的二十页资产最后全部都会完整的保留，不会再那个出现可以编辑的文字了，这样的话视觉完全统一，它最后只会在答辩的那个演讲的注示里边添加文字， 这样它现在正在一页一页的生成。 codex 现在的用户体验已经和 cloud 的 桌面版差不多了，你看这里也有这个进度显示，这边点开之后也会有资产的显示，这里是这个实时进度，这里是生成的一些结果 本身。虽然他是面向程序员提供的产品，不过他现在越来越像一个超级的终端啊，不是超级的那个智能体，面向普通人也可以用了。你看在他的设置里面打开设置，我们可以选中这个适用于日常工作的，如果你是不是技术人员的话，你可以选这个模式，那他会回复的过程中会少一些技术性的话语，这样的话看起来更纯净。 ok。 经过了四十三分钟之后，终于生成了 ppt。 它生成慢的原因主要是那些图片一张张的特别慢，我们打开这个缩略图先看看，哎，看上去没有什么问题，视觉上比较统一。那我们继续使用 wps 来打开这个 ppt 看一下啊，看一下，第一眼看上去这个字什么的都没有什么错。然后我们先看一下缩略图，看看整体是什么样，一个感觉 整体上差别也不大，整体的视觉元素，视觉语言保持的还是比较一致的。然后我们看一下细节，第一个问题就是我看这个 logo 好 像有点问题，不过这也好处理，直接把那个 logo 图片导进来给他盖住就可以了。下面这些基本上是没有什么要改的，直接来自论文里面，然后他还生成了备注，这底下有批注啊，这底下有备注，到时候可以照着读的。 然后我们翻一翻，翻一翻大概就是 logo 是 最大的问题，其他的都问题不大，没有什么错别字，哎，这里代码什么都是能做表，然后这个图，这个图表也非常的 nice， 然后这个也可以，都是比较可以比较，可以可以用 哦。我发现还有个问题，就是屈服师范大学底下这个白描的图也有点不对，这不是屈氏大典的元素，不过这个也好解决，让他单独再生成一下这一页就可以了，可以让他给他一些参考，给他一些图片作为参考，让他知道真正的屈氏大的那个图片，然后参考可以生成更逼真的白描， 那整体上就是这个过程。我们最后再来总结一下，我们看一下这个绘画，整体上就是这一个绘画。首先是在这个项目里面有个答辩 ppt， 里边给他提供了我们的完整的论文，还有一个 logo， 学校 logo。 然后第一步要求他生成 ppt 的 大纲，这个大纲就是在这里， ppt 大 纲生成完了之后，我们再让它形成一套视觉方案，参考 logo， 或者说你给他提供更多的一些视觉参考，然后它生成一个视觉方案，生成之后我们再让它参考视觉方案和刚刚的 md 文件，就是大纲，再用这个生成图片，一页一页的生成 ppt。 呃，生成完之后，最后拼成了一个大的 ppt， 那这样的话就完成了整个 ppt 的 生成功。不过这样有问题，就是生成出来的 ppt 你 是没法进行编辑，毕竟它都是一张张的图片。那好在它生成图片比较准确，没有什么错字的问题。如果有简单的一些元素需要覆盖，你像这个 logo 可以 直接用 logo 给他盖上去，真实的 logo 给他盖上去。还有最后这张白描，如果有问题，可以让他单独生成这一张。其他的你像这些图标什么的图标什么字都是没有什么问题的，都是没有问题的，直接就是参考那那个论文里面那些直接读读过来的。 ok， 那 今天的内容就到这里了，如果大家有什么问题的话，可以在评论区聊一聊哦。
8520是润鲁呀
00:57查看AI文稿AI文稿codex 做 ppt 真的 太绝了，我直接将论文丢给 codex， 再给他明确一些要求，大概十七页左右， 学校 logo 要出现在每页顶部等，并且告诉他做完之后用 wps 打开，然后他就开始执行 codex。 首先读 word 内容，这里是他用记事本先将论文的总体内容，哪些章节大概写了出来，提炼摘要，硬件软件和调试结果。 这里是生成的。 ppt 的 内容非常详细，把论文中的每个章节也都包含在内。接着把答辩逻辑从排成背景方案，硬件软件测试和结论 图片也不是随便拼凑的，他直接从我的论文里提取电路图实物图和系统截图，生成之后继续渲染预览，检查标题版式页码和图片有没有跑偏，都非常规范，总的来说还是非常满意的。这里是 codex 在 执行命令的的过程和进度都能看到。
02:34查看AI文稿AI文稿写论文时，引用不是装饰，真正难的是每一句关键论断是否有真实、合适、可合验的学术证据支撑。 这个 skill 叫 academic writing citation support， 也可以理解为文献引用聚合器。它面向论文章节、段落和研究主题，帮助作者把文字连接到可信文献。 它的第一条原则是保留作者自己的论证段落顺序、术语和写作声音。 skill 只在需要证据的位置补强，不把论文改成另一篇文章。 它从原文出发，而不是只拿一个宽泛关键词去搜索。段落里的概念、对象、方法、结果、理论和情境会被拆成可简缩的证据需求。 接着它建立 citation map， 哪些句子需要定义来源，哪些需要理对依据、哪些涉及方法、工具、结果、背景或事实判断都会被标记出来。 搜索阶段不是乱搜。 skill 会根据证据类型选择合适的学术来源、同行评审、文献综述、以文网络照语源数据出版设页面或学校图书馆数据库。 对重要论断，他会使用多组查询，并且至少用一个发现来源加一个荷叶来源。中文语境或本土研究也可以转向中文学术数据库。 获选文献不会因为标题相似就被引用，他会判断证据角色，直接支持强相关理论综述、背景资料或者指示弱相关，而应当拒绝 插入。引用前有完整的完整性门槛，作者年份、标题刊或出版社 joey 或稳定链接都需要能被权威来源核验。 更关键的是， time source fit 文献必须支持源具本身概念是否一致、研究对象是否接近、方法是否足够、结论有没有被过度放大？ 通过核验后， skill 会按 a p a 第七版插入论文引用并生成参考文献表。普通论断优先使用一到两边最合适的来源，避免堆积引用。 最后，他会做引用审查。论文引用和参考文献是否一一对应，作者年份是否匹配，是否存在孤儿引用是否还有需要标记的来源缺口。 最终交付物包括带引用的修正稿、 a p a 参考文献、 citation map source trace、 引用审查招标以及没有找到可靠来源的缺土清单。 所以这个 skill 的 核心不是多加几条参考文献，而是帮助论文建立一条清楚、真实、可追踪的证据链。
57黎师傅修理厂
01:09查看AI文稿AI文稿好，这边也是花了两天时间研究了一下这个口袋 x 在 这个论文辅助方面的应用。 这边城里是这样的，我这边有一个要求，我让他帮我到阿木尼和瓜牙口的混合燃烧这方面论文。 然后呢？这是我的一个要求，然后它会自动帮我去在 gucci、 color 等方面去找一些这方面的论文。这是它筛选过的，我让它筛选十篇以内，它最终给我筛选到七篇。 这这个这个文档是原版，这没有筛选过的，它大概是找了多少篇？找了四十九篇， 最终包括研究背景啊，可以做研究背景的，或者满做主题的，满足我的要求了， 中间会排除一些。那不错，挺有用，再挺。
2411白鸢
06:39查看AI文稿AI文稿上期视频我们总结了 nature skills， 分享了如何写 skills。 今天我们来看一篇最近很火的文章， cloud code one hundred two for academic researchers。 作者是 mash tucker， 丹麦男，大学博士。他长期在 x 上分享 ai 怎么辅助学术研究、文献阅读，论文写作，受众主要是博士生和科研工作者。他之前写过一篇 cloud code 幺零幺，阅读量超过四百万一百零二是接在幺零幺后面的进阶篇。今天讲的就是这篇。 先一句话说清楚这篇文章在干什么。他不是教你用 cloud code 代写论文，而是教你把 cloud code 变成一个有目录、有规则、有分工的长期论文助理。他想解决的问题是，直接用 ai 写论文，很容易遇到三个麻烦，材料全堆在一起， ai 分 不清哪些是证据， 叫他帮你找文献，给的是主题相关，不是真正支撑。那句话的任务一复杂，没有计划和规则，结果根本没法检查。 这篇文章给出的答案是，先把项目管理这件事做好，再让 ai 参与进来。我这里准备了一个模拟论文项目方向是知识图谱，里面有一篇 word 初稿，两篇 pdf 文献，一份导师意见，还有一份会议纪要。这是我们的项目目录。 基于这篇文章的建议，结合 nature skills 的 写法规律，我们提炼了一个写作模板，写了三个技能，这三个 skills， cloud codex 和 codex 都能用。第一个技能叫论文工作台搭建，它的作用不是写论文，也不是找文献，而是先把论文项目整理清楚， 直接使用 ai a 键词。很多人会把 pdf 草稿、导师意见、会议纪要都放在一起，然后直接问 ai。 这时候 ai 很 容易搞不清楚哪些是可引用文献，哪些只是作者草稿，哪些是导师建议，哪些是会议记录。 所以第一个技能做的事情很简单，把项目拆成几个区域，它生成了这几个文件夹。同时，它还给每个文件夹生成了一个说明文件。比如文件。文件夹的说明会告诉 ai， 这里的材料可以作为论文证据， 但必须检查原文是否真的支撑论文句子。草稿。文件夹的说明会告诉 ai， 这里是做旧草稿，不能随便编造实验结果、公式、图表和参考文献反馈材料。文件夹的说明会告诉 ai， 导师意见和会议纪要只能作为修改建议， 不能当做文献证据。这一步看起来不复杂，但它很重要，它的价值是先让人工智能分清材料身份，避免后面乱读乱用材料。第二个技能叫文献证据匹配，这是我觉得最适合展示的一部分。 以前我们可能会直接问 ai， 帮我找几篇参考文献，或者帮我给这段话补引用。但这种问法有一个问题， ai 可能找到的是主题相关的文献，不一定是真正能支撑论文那句话的文献。 所以这个技能做的不是简单找文献，而是做论点和证据之间的匹配。他先把 word 处稿提取成可读文本，再把两篇 pdf 文献提取成文本，然后从处稿里找出需要文献支撑的论点，再去 pdf 文献里找原文证据。 最后，它生成了一个文献证据匹配报告。报告里面不是简单说这篇文献可以引用，而是逐条判断论文里的这个论点是什么，后选文献是哪一篇文献原文证据是什么？ 支撑强度和引用建议。这里有一个很好的例子，我们的初稿里有一句话，大意是知识图谱可以用于组织和表示复杂知识。两篇 pdf 文献里确实提到， 知识图谱是用头实体关系为实体三元组来表征复杂知识体系的技术，所以这个地方可以作为背景支撑。但出稿里还有一些更强的说法，比如论文方法，准确率提升约百分之十八， 召回率提升约百分之十二。这是作者自己论文的实验结果，必须来自自己的真实实验，不能拿外部文献来应凑。所以报告会明确写不能支撑，必须补真实实验结果。这就是这个技能的价值，也正好对应了文章里的一个核心思路，让人工智能围绕你的论文论点去查材料， 而不是泛泛的总结文献。第三个技能叫审稿人模拟检查。这个技能也不是直接改论文，而是像审稿人一样生成一份风险报告。它会读取论文出稿导师意见、会议纪要，以及前面生成的文献证据匹配报告，然后检查这篇稿子现在有哪些问题。 在我们的测试里，他指出了几个很典型的问题，实验结果还是估算值，主实验表格缺失，消融实验缺失，公式缺失、图缺失，相关工作覆盖不足。导师意见里也提到，近两年的相关文献补得不够。 所以这个技能最后会生成一个审稿人模拟检查报告，把问题案优先级列出来。它的作用不是替作者完成论文，而是告诉作者，如果现在投稿，哪些地方最容易被审稿人抓住。 从测试结果看，这套流程最有价值的地方不是让人工智能写得更多，而是让他少犯一些关键错误。比如不乱用文献，不编造实验，不把导师意见当证据，不把背景相关的文献当成直接支撑。这也是我觉得这篇文章值得看的原因。 回到文章本身，我把它提炼成六条你可以直接拿去用的原则。第一，按功能分区。不要把它提炼成六条你可以直接拿去用的原则。第一，按功能反馈数据，各放各的地方， ai 才能分清它们的身份。 第二，每个文件夹写清使用规则，主目录放一个全局说明，每个子目录再放局部规则，规则依次写好，整个项目期间都生效，不用每次重复说。第三，复杂任务先要计划，不要直接让它执行超过三步。跨文件夹输出很长的任务，先让 ai 列出步骤，确认了再开始。 第四，重复任务，做成固定命令，整理笔记、检查引用、生成报告，这些每次都要做的事情，可以写成命令，下次一句话调用。第五，不同任务用不同助手，文献助手、引用检查助手、审稿人助手，各自独立，彼此不互相污染上下文。第六， 引用这件事没有退路，必须回原文和这篇文献真正支撑你这句话是两件不同的事。 如果你也想照着这个思路写自己的论文技能，我的建议是从一个具体的高频任务开始，不要一开始写太大。 比如帮我检查引言，每句话有没有文献支撑，或者帮我把导师意见整理成一个修改清单。选好任务之后， 把它写成四件事，什么时候用，需要什么输入，具体怎么操作，输出什么文件。另外，禁止事项很重要，不能编造数据，不能覆盖原始文件，不能把建议当证据，这些都要明确写进去，写完之后用真实材料跑一遍，看看输出是不是真的可用， 然后迭代。最后说一句这篇文章的核心价值，它没有给你一个神奇的提示词，它提醒的是，如果你想让 ai 真正参与一个长期论文项目， call 的 不是一次性聊天，而是项目结构、规则、文件 证据追综合可重复流程。真正有用的不是让它写，而是让它按你设计好的流程。工作有问题欢迎评论区讨论，我们下期视频再见！
3053AGI_Ananas
02:54查看AI文稿AI文稿这是我刚用 codex 做出来的 ppt， 提示词只有一句简短的话， ppt 中的每一个字都可以被你编辑。这同样是我刚用 codex 做出来的 ppt 目录，下面只放了 attentions all you need 的 论文 pdf， 加上我告诉他我是大学老师，帮我做一堂课间， 中间的每一个字一样也可以被你编辑。前两天发了一个图文，讲了讲我用 codex 做 ppt 的 大致的一个思路，背景是用以妹纸先生成好图片，然后加 html 和 canvas 的 相关的代码叠在上面写文字。这篇图文引起了大家非常强烈的一个兴趣，于是我就编排了这个思路。 今天的两份 ppt 就是 这个 skill 对 应的一个成果，我们通过录屏带你们来完整的再走一遍对应的这个 skill， 这个 skill 完全免费，各无非资的美术馆的介绍，大家可以看到我的提示词非常简短，基本指定的 skill 启动之后，它就开始完成后续的整体的一个工作了。 因为这个 skill 我 相对编的还是比较厚的，中间有非常多的环节，包括 ppt 的 策划，还有就是调度与 make 的 prompt 的 生成。因为也要考虑到，如果你不是用 kolex， 是 用别的没有升图能力的智能体的情况下，这份 prompt 可以 放到豆包里面，让它来帮你生成对应的一个地图作为背景，然后你再给回你的主智能体， 下面呢，就是他一步一步把整个活干完。可以看到这么简短的一个一句话，加上这个 skill， 就 能做出这一份完整的乌斯菲兹美术馆介绍的这样的一个 ppt， 而且你也能看到柯黛斯中间的思维过程，它是顺着乌菲兹最经典的观看逻辑去设计整个 ppt 的 一个延展，这也就是现在智能体的强大之处。 第二个 ppt 的 演示呢？虽然 ppt 最终的审美可能还差一点，但是我觉得它更贴合大部分人使用的一个场景，尤其是像老师这样的一个职业。 呃，我们面对一个复杂的论文，想要去设计它整个的一个框架的情况下，你可以让智能体帮你完成大部分的结构性的一个动作。现在往后再接一步，就是这个 ppt 的 对应的一个生成。 这里呢，我其实还内嵌了一些巧思，我可以支持你把你们学校，比如啊，讲个讲个例子，比如你自己之前的学校，它有一定的 ppt 的 风格的情况下，可以把之前的 ppt 作为素材，这个 skill 也会去阅读你之前所有的传入的这个 ppt 的 素材的风格，去做对应的一个设计。 当然因为演示我不太方便去找一些现成的那个样式，可能会涉及到侵权，所以今天这个剧还是用了这样的一句话的提示词，我是一名大学老师，想给我的学生讲解传送门架构目录，下面是原文论文，请你帮我完成 ppt， 然后做的对应的这个演示。 两份 ppt 就 这样大概花了二十多分钟生成，然后消耗的 token， 我是 一百刀的 pro 会员，大概消耗了我的周限额百分之二左右，如果换算成 plus 的 话，可能就是周限额的百分之二十就能做两份 ppt。 整体的 token 消耗其实还可以。升图的话，因为用的是 codex 自己内置的 emoji， 如果你们遇到了非 context 的 使用的智能题，我还可以。我这个 skill 是 支持把对应的提示词输出出来，然后可以用豆包这样去完成对应的一个生图。今天的分享就这么多。
01:59查看AI文稿AI文稿最近耿同学论文打假这本书特别的火，很多人震惊，一个看起来数据详实，图表专业逻辑完整的论文，居然问题这么大。但 nba 里有一句 特别经典的话，斯基德嘎达库索乌塔嘎 i 翻译过来就是，正因为是数字，所以更要怀疑。很多人觉得文字会骗人，但数字不会错，数字 恰恰是最容易让人放下戒备的东西。有这样一个例子，一个产品真实的成本明明是八千块， 结果有人算成了五千五百块。如果公司拿这个数字去制定战略的话，卖的越多岂不是亏的就越狠？这其实和最近的论文翻车特别的像，问题不是公式不会写，而是数据从哪里来的前提是否合理， 有没有人为筛选？有一个特别经典的词就是 garbage in garbage out 什么意思？就是输入的如果是垃圾数据，输出的再高级 也是垃圾。现在很多人太迷信，看起来专业 ppt 一 做，图表一拉， ai 一 润色， 马上就是专家了。但真正厉害的不是会做数字，而是会怀疑数字。比如为什么样本只选这一部分， 为什么故意忽略另一组数据，为什么结论永远对作者有利？很多时候不是论文有多高明，而是大家默认了有数字就等于有真相，这其实是最危险的。 nba 里真正重要的能力从来不是算，而是对数字保持清晰。因为现实世界里最可怕的不是没有数据，而是批折数据外衣的偏见。好了，欢迎点赞分享订阅鹏哥 talk， 我 们下期再聊点更深的商业逻辑，谢谢！
00:30查看AI文稿AI文稿codex 可以 理解成一个会帮你完成电脑任务的 ai 助手，它不止回答问题，还能处理本地文件连接工具和插件，协助完成复杂任务。从代码辅助到现在， codex 更像一个能和你一起工作的智能伙伴， 使用时把需求说清楚。比如整理文档，调用工具生成内容， codex 会一步步执行，并把结果交给你确认。记住一句话，把需求说清楚， codex 就 能一步步帮你完成。
49椎名バナナ🍌
06:46查看AI文稿AI文稿大家好，我是远见博文的田老师，后续我会在抖音平台持续为大家带来关于论文写作的专业知识分享，内容会包含从选择题、 框架搭建到内容结构、研究方法，再到模型应用等各个方面，帮助大家轻松搞定论文。欢迎关注我们，一起学习进步。今天我们探讨的主题是一个极具挑战性但又非常现实的话题，如何在十天内完成一篇 mba 论文？ 请大家不要误解，这并非一个鼓励拖延的捷径教程，而是一份在极端时间压力下，帮助大家理清思路，高效行动，最终完成论文的应急指南。 在接下来的内容中，我们将系统性的拆解十天内的每一步行动，从选择题、数据分析到章节修改，提供一套可执行的操作框架，希望能帮助那些已经具备 一定知识储备和基础材料，但因各种原因导致时间极度紧张的同学，掌握一套高效的应急写作策略。在正式讲解前，先明确核心前提，十天完成 mba 论文只是非常规应急办法，绝非标准学术研究路径， 这只是应急方案，不能当做常规流程，更不能成为拖延借口。优质 mba 论文本需数月沉淀，十天冲刺，只求顺利完成，不追求极致完美。这套方法只适合有专业知识、参考资料和写作 基础的人，零基础很难构成。时间紧迫下，导师指导至官，重要选择题和数据分析前务必高效沟通，能少走大量弯路。 想要十天搞定 nba 论文，核心是快速决策、高效执行。把握三大核心策略，其一，选择题不求新颖，优先选择资料充足、案例易寻、数据易得的方向，立足现有研究做应用分析，不盲目开拓新领域。其二，确定题目后，优先开展数据收集与模 分析，锁定论文核心研究结论，后续围绕结论展开写作，减少反覆反攻。其三，摒弃边写边精修的思路，按章节滚动推进，快速产出完整注稿。在集中时间统一打磨优化。秉持先完成再完美的原则。 第一天核心敲定论文题目与研究方法，注牢写作开局基础。上午先梳理三到五个备选选择题，从文献储备、案例、查找数据、获取研究方法、熟练度四个维度综合评估，择优确定最终题目。 下午选定自己熟练的分析方式，如问卷研究、回归分析等，梳理研究逻辑并绘制技术路线图。随后把小题研究方法及路线图同步给导师，尽快获取指导意见，为后续流程扫清障碍。 第二至三天核心工作，搜集整理数据，完成模型分析并提炼研究结论。第二天，从统计年鉴、企业年报、公开数据库等多渠道搜集数据，同步做好数据清洗与规整，保障后续分析精准可靠。第三天，搭建分析模型并运行侧算， 认真解读输出结果。提炼二到三个核心。研究发现，作为论文核心支撑，即便分析结果不够理想，也要当天调整梳理，得出合理可自洽的结论。 第四至五天核心任务，搭建论文框架，夯实理论基础。一托已有分析结果，反向完善理论体系。第四天，完成序论写作，包含研究背景、意义、 内容、方法及技术路线。第五天，钻研理论基础与文献综述，明确核心概念与相关理论，优先研读高背影及最新文献，采用主题式梳理综述，规范现有研究不足与空白，以此作为本次论文的研究切入点，高效完成章节内容。 第六至七天，核心完整呈现数据分析全过程，凸显论文研究价值。第六天，转载研究设计与现状，分析章节，介绍案例、基本情况、行业发展现状、数据来源，并规范整体研究设计方案。第七天，完成实证结果与分析， 完整展示数据分析流程与结果，深度解读数据内涵，从中归纳出研究对象、现存核心问题，为后续第五章提出对策建议，做好直接铺垫与逻辑衔接。第八天，完成第五章和第六章提出建议，总结升华 核心任务，提出有针对性的解决方案，并对全书进行总结。上午刊写第五章对策建议，针对第四章的每一个问题提出具体可操作的建议，避免空泛。 下午转载第六章，研究结论与展望，高度概括核心发现，诚恳指出研究不足，并提出未来展望。 第九至十天，集中修改出稿，从整体到细节全面打磨，保障论文质量与规范。第九天，做宏观整改，通读全书，梳理整体逻辑，核查内容是否完整，前后逻辑是否通顺，核对数据与研究结论是否匹配统一。 第十天，进行细节优化，润色语言文字，修正语标错字。严格按院校要求统一排版，格式规整，参考文献 全部检查无误后即可完成中稿并提交。为方便把控进度，整理十天，格式化写作规范，严格按节点执行即可。第一天，定选题与研究方法，敲定题目和技术路线图。第二天，收集清洗数据，整理出可 可用数据集。第三天，完成模型分析，得出核心结果与初步结论。第四至八天，依次写完各章节，完成全书出稿。第九天，整体通 图梳理权威逻辑，核对内容一致性。第十天，润色文字，规范排版与参考文献，最终完成合规中稿。 最后我们来总结一下，应急写论文的核心就是减少试错，选题求稳，用熟悉的研究方法优先选易获取的数据，按逻辑稳固推进，不用盲目内耗。 要明白论文是马拉松，而非短时冲刺。十天应急只能救急，替代不了长期学术积累与深度思考，优质论文仍需充足准备与反复打磨。 愿这套应急策略大家永远用不到，若深陷时间紧张的困境，他能帮你顺利过关。先完成再精进才是 mba 学习的真谛。祝大家论文写作顺利， 那这次课程我们就讲完了。这次课程主要是为了那些平时工作忙没时间写论文而专门制定的一节课，便于大家突击完成论文。但是这种论文写作方法也有巨大的风险，请学生们根据自己的 需求认真考虑是否采纳，有其他的疑问可以及时关注我，在我的评论区留言，我看到了会第一时间给大家反馈，我们下次课再见！
