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一、介绍
这篇文章是由Dritjon Gruda撰写的#xff0c;讨论了生成性人工智能#xff08;AI#xff09;在学术写作、编辑和同行评审中的三种应用方式。Gruda认为#xff0c;尽管学术界对聊天机器… 文章链接https://www.nature.com/articles/d41586-024-01042-3
一、介绍
这篇文章是由Dritjon Gruda撰写的讨论了生成性人工智能AI在学术写作、编辑和同行评审中的三种应用方式。Gruda认为尽管学术界对聊天机器人的看法褒贬不一但他几乎每天都会使用这些工具来优化他所写论文的措辞并寻求对他作为审稿人或编辑所评估工作的不同意见。以下是文章的主要内容总结 学术写作的润色强调了上下文的重要性建议在向AI提供任务时要清晰地描述上下文和主要论点。Gruda推荐使用OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini以及Mixtral的开源大型语言模型。他强调提供精确的指令是成功的关键并且需要通过迭代过程与AI进行互动以改进结果。 提升同行评审AI可以作为组织和表达审稿反馈的工具。Gruda建议在彻底阅读手稿后使用AI帮助整理反馈但要注意保护隐私不要直接输入或上传手稿文本。AI可以帮助识别研究的局限性并提出改进建议但最终审稿的责任仍在于审稿人因为AI不能区分事实和非事实。 优化编辑反馈作为期刊编辑Gruda发现AI在提供建设性反馈方面非常有用。AI可以帮助他根据评估的优缺点来起草反馈信但需要几轮迭代来确保语气和内容的准确性。
文章最后强调尽管生成性AI给科学界带来了挑战但它也可以提高我们工作的质量增强我们在写作、审稿和编辑方面的能力同时保持科学研究的本质——好奇心、批判性思维和创新同时改善我们沟通研究的方式。Gruda鼓励读者考虑这些好处并开始使用这些工具。
二、全文翻译 三种ChatGPT帮助我的学术写作方式 生成性人工智能AI可以是写作、编辑和同行评审的宝贵助手——如果你负责任地使用它就像Dritjon Gruda所说的那样。 自白时间我使用生成性人工智能AI。尽管有关聊天机器人在学术界是正面还是负面力量的争论我几乎每天都会使用这些工具来优化我所写的论文的措辞并寻求对我作为审稿人或编辑所评估工作的不同意见。AI甚至帮助我优化了这篇文章。 我在葡萄牙的卡托利卡波尔图商学院研究个性和领导力并且是《个性与个体差异》和《领导心理学与领导力》的副编辑。我从生成性AI中获得的价值不在于技术本身盲目地产生文本而在于与工具的互动并使用我的专业知识来优化它所产生的内容。我与聊天机器人之间的对话不仅增强了我的工作的连贯性而且随着时间的推移教会了我如何以更简单的方式描述复杂的话题。 无论你是在写作、编辑还是同行评审中使用AI以下是它如何为你做同样的事情。 润色学术写作 你有没有听说过房地产的口号“位置位置位置”在生成性AI的世界里它是“上下文上下文上下文”。 上下文是王道。你不能期望生成性AI——或者任何事物或任何人就此而言——在没有它的情况下对问题提供有意义的回应。当你使用聊天机器人来优化你论文的某一部分以获得清晰度时首先要概述上下文。你的论文是关于什么的你的主要论点是什么以任何格式记下你的想法——即使是项目符号也可以。然后将这些信息呈现给你选择的生成性AI。我通常使用加利福尼亚州旧金山OpenAI制作的ChatGPT但对于需要深入理解语言细微差别的任务例如分析搜索查询或文本我发现由Google研究人员开发的Gemini特别有效。当你离线工作但仍需要聊天机器人的帮助时总部位于巴黎的Mixtral制作的开源大型语言模型是理想的选择。 无论你选择哪种生成性AI工具成功的关键都在于提供精确的指令。你越清晰就越好。例如你可能会写“我正在为领先的[学科]学术期刊写一篇关于[主题]的论文。我在以下部分试图说的是[特定观点]。请为了清晰度、连贯性和简洁性重新表述它确保每个段落都流畅地过渡到下一个。去掉行话。使用专业的语调。”你可以稍后再次使用相同的技术以澄清你对审稿人评论的回应。 记住聊天机器人的第一次回复可能不是完美的——它是一个协作和迭代的过程。你可能需要优化你的指令或添加更多信息就像你与同事讨论一个概念时一样。正是互动改善了结果。如果有些东西不太符合你的意图不要犹豫说“这不是我的本意。让我们调整这部分。”或者你可以称赞它的改进“这更清晰了但让我们调整结尾以便更强烈地过渡到下一部分。” 这种方法可以将一个具有挑战性的任务转变为一个可管理的任务填满你可能没有完全自己获得的见解。这就像进行了一次对话打开了新的视野使生成性AI成为开发和优化想法的创造性过程中的协作伙伴。但重要的是你正在使用AI作为一个反馈板它不是在为你写文件它也不是在审稿手稿。 提升同行评审 生成性AI可以是同行评审过程中的宝贵工具。在彻底阅读手稿后总结关键点和审查领域。然后使用AI帮助组织和表达你的反馈不直接输入或上传手稿的文本从而避免隐私问题。例如你可能会指示AI“假设你是一个有20多年学术经验的专家和经验丰富的学者[领域]。根据我对一篇[领域]的论文的总结主要关注点是[一般主题]请提供这篇论文的详细评审按以下顺序1简要讨论其核心内容2识别其局限性3按重要性顺序解释每个局限性的重要性。在整个过程中保持简洁和专业的语调。” 我发现AI伙伴关系可以非常丰富这些工具经常提供我没有考虑过的观点。例如ChatGPT擅长解释和证明我在审稿中确定的特定局限性背后的原因这有助于我理解研究贡献的更广泛影响。如果我确定了方法论的局限性ChatGPT可以详细阐述这些并在修订中提出克服它们的方法。这种反馈经常帮助我将局限性与其对论文整体贡献的集体影响联系起来。偶尔它的建议可能是不合时宜的、牵强的、不相关的或完全错误的。这就是为什么审稿的最终责任总是由你承担。审稿人必须能够区分什么是事实什么不是没有聊天机器人能够可靠地做到这一点。 优化编辑反馈 我从使用聊天机器人中获益的最后一个领域是我作为期刊编辑的角色。向作者提供建设性的编辑反馈可能很具有挑战性特别是当你每周都要监督几篇手稿时。在亲自收到无数件无帮助、不具体的反馈——例如“经过仔细考虑我们决定不继续你的手稿”——我认识到清晰和建设性沟通的重要性。ChatGPT在这个过程中变得不可或缺帮助我制定精确、富有同情心和可操作的反馈而不是取代人类的编辑决策。 例如在评估一篇论文并记录其优缺点后我可能会将这些输入ChatGPT并让它起草一封合适的信件“根据这些笔记给作者起草一封信。突出手稿的关键问题并清楚地解释为什么手稿尽管主题有趣可能没有足够的实质性进展来值得发表。避免使用行话。直接。在整个过程中保持专业和尊重的语调。”同样可能需要几次迭代才能使语气和内容恰到好处。 我发现这种方法不仅提高了我的反馈质量而且有助于确保我以支持性的方式传达我的想法。结果是编辑和作者之间更加积极和富有成效的对话。 毫无疑问生成性AI给科学界带来了挑战。但它也可以提高我们工作的质量。这些工具可以增强我们在写作、审稿和编辑方面的能力。它们保持了科学探究的本质——好奇心、批判性思维和创新——同时改善了我们如何沟通我们的研究。 考虑到这些好处你还在等什么