DeepSeek的崛起,讓AI生成內容的門檻大幅降低。這類大模型生成的內容不僅邏輯縝密,修辭考究,甚至能精準模仿個人風格。
畢業(yè)季已來,論文寫作也提上了日程,如何用AI助力論文寫作?接下來,手把手教大家如何用DeepSeek從0到1完成一篇高質量的論文初稿。
無論你是文科生還是理工科研究者,這篇文章都能為你提供幫助~
第一步:
用DeepSeek精準鎖定選題
提示詞模板:
“我是[XX專業(yè)]學生,想研究[XX領域],請推薦5個創(chuàng)新且可行的論文選題,要求結合近3年研究熱點,并附上每個選題的研究意義和可能的創(chuàng)新點?!?/p>
● 如何判斷選題價值?用DeepSeek追問:
“這個選題的研究空白是什么?”
生成內容示例:
第二步:
5分鐘生成論文大綱
提示詞模板:
“請生成一篇關于‘XXX主題’的論文大綱,包含以下部分:【研究背景與意義、文獻綜述、研究方法(定量/定性)、數據分析與結果、討論與建議】要求每個部分詳細列出子標題,并附上每個子標題的核心內容概述?!?/p>
● 如何讓大綱更“落地”?追加提示詞:
“請補充每個章節(jié)需要解決的核心問題。”
生成內容示例:
第三步:
精準的文獻綜述
提示詞模板:
“請為我生成一篇關于‘XXX主題’的文獻綜述,要求包括以下部分:【研究背景與現狀、國內外研究進展、主要研究方法與結論、研究空白與爭議焦點】要求每部分至少引用5篇權威文獻,并附上每篇文獻的核心觀點?!?/p>
“當前關于‘XXX主題’的研究空白是什么?請結合最新文獻提出3個可能的研究方向,并附上相關文獻支持?!?/p>
第四步:
根據大綱擴寫內容
提示詞模板:
“請根據以下大綱擴寫‘研究背景與意義’部分,要求結合最新研究趨勢,闡述研究的重要性和創(chuàng)新點:【粘貼大綱內容】
“請根據以下大綱擴寫‘研究方法’部分,要求詳細說明研究設計、樣本選擇、數據收集方法和數據分析步驟:【粘貼大綱內容】
“請根據以下大綱擴寫‘數據分析與結果’部分,要求結合假設和實際數據,詳細描述分析過程和結果:【粘貼大綱內容】
第五步:
研究方法設計
提示詞模板:
定量研究設計:“我的研究主題是XXX,目標是驗證A對B的影響,請設計一個包含控制變量的定量研究方案。要求詳細說明研究設計、樣本選擇、數據收集方法和數據分析步驟?!?/p>
定性研究設計:“我的研究主題是XXX,目標是探索A對B的影響機制,請設計一個定性研究方案。要求詳細說明研究設計、樣本選擇、數據收集方法和數據分析步驟?!?/p>
第六步:
數據分析與討論
提示詞模板:
“我的數據顯示X與Y負相關,但文獻認為應正相關,請幫我分析可能的原因并提出3種解釋。要求每種解釋都引用至少1篇文獻支持?!?/p>
“請根據以下數據分析結果,結合文獻,提出理論貢獻和實踐建議:結果1:X與Y顯著負相關。結果2:Z對Y的影響不顯著”
第七步:
潤色與查重
提示詞模板:
“請將以下段落改為學術化表達,要求語言嚴謹、邏輯清晰,并引用3篇相關領域的核心文獻:[粘貼AI生成內容]”
“請將以下段落改為適合發(fā)表在[XX期刊]的風格,要求語言簡潔、邏輯嚴密,并引用該期刊近3年的相關文獻:[粘貼AI生成內容]”
“請用同義詞替換、句式重組、增減過渡句的方式改寫以下段落,保持原意不變并確保語言流暢:[粘貼高重復率內容]”
“請將以下段落重新組織語言,調整句子順序,確保邏輯清晰且重復率降低:[粘貼高重復率內容]”
最后,從選題到答辯,小編整理了20個論文高階提示詞(通用版):
**選題聚焦:**如何從研究興趣與學術價值平衡中提煉可操作的論文核心問題?
**框架設計:**設計邏輯嚴密的章節(jié)結構(問題提出→文獻回顧→方法→分析→結論)。
**文獻批判:**如何系統性梳理領域研究進展,并指出理論/實踐缺口?
**假設驗證:**構建可量化檢驗的研究假設,明確自變量/因變量關系。
**方法適配:**根據研究目標選擇定性/定量方法,說明其合理性與局限性。
**數據可信度:**描述數據來源、采集流程及清洗步驟,確保結果可復現。
**理論對話:**如何將研究結論與既有理論對比,解釋貢獻或沖突?
**圖表規(guī)范:**設計清晰的數據可視化圖表(標題/單位/注釋符合學術標準)。
**結論深化:**避免重復結果,提煉研究對學科/實踐的長遠意義。
**學術倫理:**標注引用來源,使用查重工具規(guī)避無意識抄襲風險。
**文獻管理:**用Zotero/EndNote高效整理參考文獻,同步更新引用格式。
**初稿策略:**從“模塊化寫作”切入,優(yōu)先完成易寫部分(如方法/數據)。
**批判性修改:**反向論證自身觀點,預設答辯委員會可能質疑的問題。
**摘要精煉:**用300字概括研究問題、方法、關鍵發(fā)現與創(chuàng)新點。
**時間規(guī)劃:**拆解任務至周計劃(文獻閱讀→實驗→寫作→修訂節(jié)點)。
**跨學科融合:**在理論框架或方法論中整合相關學科視角。
**術語統一:**建立核心概念術語表,避免前后表述歧義。
**投稿銜接:**根據目標期刊/學位要求調整格式與敘述風格。
**盲審預演:**邀請同行匿名評審初稿,針對性優(yōu)化表述模糊處。
**答辯邏輯:**制作“問題樹”預設問答路徑,強化故事線連貫性。
“最先掌握AI的人,將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。
這句話,放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期,都是一樣的道理。
我在一線互聯網企業(yè)工作十余年里,指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。
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? 基于大模型和企業(yè)數據AI應用開發(fā),實現大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發(fā)框架和項目實戰(zhàn)技能, 學會Fine-tuning垂直訓練大模型(數據準備、數據蒸餾、大模型部署)一站式掌握;
? 能夠完成時下熱門大模型垂直領域模型訓練能力,提高程序員的編碼能力: 大模型應用開發(fā)需要掌握機器學習算法、深度學習
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