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在这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）的应用范围越来越广泛。其中，作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，引起了广泛的关注。
全称是Chat Pre- 翻译成中文是生成型预训练变换模型，它的核心词有三个，分别是生成型（）、预训练（Pre-）和变换模型（）。
1、生成型（）是通过编程来实现“生成”任务（如写一段文字、一段代码等），让计算机自动地创造出一些新的东西。
2、预训练（Pre-）是经过了多次训练，通过学习大量数据和语料，从中获取知识和经验，以便更好地完成任务。
3、变换模型（）是从“”翻译而来，于2017年由谷歌大脑的一个团队推出，可应用于翻译、文本摘要等任务，现被认为是处理自然语言等顺序输入数据问题的NLP首选模型（ ，自然语言处理）。
的逻辑是首先需要给它投喂大量的语料，在学习了大量的语料之后，根据在语料中学习的逻辑，根据学习到的语境，给他一个任务，结合语境生成新的东西。
不仅可以读和写，还可以理解内容，可以说的出现可以让我们的工作更高效。这项技术的出现，对研究设计和论文写作领域产生了深远的影响。
如何对待的“瞎编”
但是随着深入使用以后，会发现很多问题，一个普遍的问题是“鬼话连篇“。比如让建议几篇相关文献，结果没一篇是真的！让反馈一下 quote，结果全是编的！不禁有人提出质疑，可以辅助做科研吗？
其实，让它提供事实性的东西并不是正确的打开方式，或者说让它提供现成的东西是不现实的。而是它呈现出背后的意义，为我们开拓思维才是它正确的打开方式。的优势是基于语境和逻辑的推理，劣势是对于事实细节的反馈。
所以我们使用，需要放弃自身懒惰带来的不切实际的期待，而要扬长避短，即发挥其长项（基于语境和逻辑的推理），规避其短处（对于事实细节的反馈）。
在科研写作中，可以在论文写作的各个环节中发挥智能助力的作用。
与引言（）的写作。通过与的对话，可以梳理出自己研究的核心问题，并形成清晰的思路。在写作引言时，可以借助生成初步的引言段落。根据问题意识和研究目的，向提供相关信息，并与之交流，获取一些初始的写作思路和句子。所以和的对话，问题意识很重要。
与文献综述（ ）的写作。借助可以更高效地进行文献综述的撰写。首先，可以与对话，探讨文献综述的内容和结构。然后，可以向提供已筛选的文献和相关问题，让其生成一些文献综述的初步句子或段落。这样可以节省时间，并帮助形成文献综述的框架。
与研究设计（ ）以及实证研究部分的写作。借助可以更高效地进行研究设计和实证研究部分的撰写。通过与的对话，向其提供研究的背景、目的、假设和变量等信息，让其生成初步的研究设计和实证研究部分的内容。然后，可以对其生成的内容进行修改和完善，以确保与研究的实际情况相符。
如何充分发挥在论文写作中的优势，提升论文写作效率和写作质量，是一个重点也是一个难点。为了帮助学友可以掌握在研究设计和论文写作中的应用技巧，学术志联合清华大学蒙克老师开设了《从研究设计到论文写作全流程》的课程（录播课）。
本课程将全面介绍从研究设计到论文写作的全流程。学习者将了解整合式研究设计和的应用概念，探讨论文写作中的公共性问题，并避免论文写作中的误区和雷区。课程还包括引言、文献综述、理论框架、研究设计以及实证研究部分的写作，通过使用辅助写作，提高写作效率和质量。
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清华大学蒙克老师来学术志直播间给大家分享学习经验啦~
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【论文写作中如何使用才不是抄袭？】
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