Todo o processo de assistência à redação de ensaios acadêmicos
O DeepResearch oferece três estágios de suporte para redação acadêmica:
1. fase de pesquisa bibliográfica
- Digite "Progress in neural network lightweighting research in the last five years" (Progresso na pesquisa de redução de peso de redes neurais nos últimos cinco anos)
- Gerado automaticamente:
- Diagrama de rede de colaboração dos principais bolsistas (é necessário instalar o Graphviz)
- Tabela comparativa de classificações metodológicas (em ordem de precisão/número de parâmetros)
- Lista de questões não resolvidas (a parte "trabalho futuro" do documento de teste)
2. fase de organização do conteúdo
- realizar
python organize.py --format=latexSaída:- Estrutura sugerida para os capítulos (com ponderação)
- Marcadores de posição de inserção de gráficos
- Arquivo References.bib (remoção automática de peso)
3. fase de revisão da tese
- fazer uso de
--mode=polishRealização de parâmetros:- Verificação da consistência da terminologia (rotulagem de expressões inconsistentes)
- Otimização da escala de voz passiva (Assessoria em redação acadêmica 30-50%)
- Correção do formato de citação (compatível com APA/MLA, etc.)
Fluxo de trabalho recomendado: processe dados confidenciais com modelos nativos da Ollama e, em seguida, faça os retoques finais por meio da OpenAPI, mantendo o histórico de revisões durante todo o processo (visualizar .logs/)
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o DeepResearch pode ser aplicado em cenários de redação de artigos acadêmicos?
