人工智能培训AI4S-0514

培训时间：2025年7月26日培训讲师：XXXAI4S新范式培训课件

培训期间基本要求:准时培训期间保持手机静音彼此尊重每个人的发言都很有价值积极参与尽情投入！科研智能体:AI4S新范式科研的4个范式AI-drivenDiscovery5thparadigm?第二到第四范式小结问题描述数学工具归纳方向归纳方式求解方式验证方式开普勒三定律初等数学状态线性方程拟合解析解带入其他观测数据热力学第一定律偏微分方程变化偏微分方程拟合解析解+部分数值解工程实验广义相对论偏微分方程+黎曼几何张量的变化思想实验数值解+少许解析解实验观测计算物理学偏微分方程+计算数学变化偏微分方程拟合数值解实验对比深度神经网络偏微分方程+计算数学+张量代数状态/变化及其多层次的关联BP数值拟合数值解实验对比/人工标注验证AI4S发展历程1970s知识库

推理引擎建设规则库1990sSVM决策树

随机森林特征工程+标注2010sCNNBERTGAN数据标注2020sAI4SAgents流程设计

过程/结果审核不同科研平台比较平台优势缺点deepresearch-高效自动化研究：5-30分钟完成复杂文献调研、商业分析，远超人工效率-多模态数据处理：支持网页、PDF、图像解析，可生成结构化报告-透明溯源：附带引用来源，便于验证-跨领域适用：科研、金融、政策分析等均可覆盖-高成本：OpenAI版本200美元/月，Google版本19.99美元/月但功能受限25-Token限制：长报告可能中断，需手动分段处理-依赖云端算力：本地部署需额外配置APIManus-全流程自主执行：从任务拆解到成果交付（如简历筛选、股票分析）无需人工干预-多工具链整合：支持200+工具接口（浏览器、Office等）-多Agent协作：规划、执行、验证三模块分立，提升容错率-跨领域通用性：可同时处理异构任务（如简历筛选+房产规划）-执行稳定性问题：可能崩溃并生成虚假结果（如伪造邀请码）-高算力需求：云端虚拟机运行成本高，中小企业难负担-法律风险：自主签署合同效力未明确，隐私数据跨平台调用存合规争议智谱沉思-移动端深度集成：支持微信、淘宝等8款主流APP，语音指令即可操作手机-本地化运行：无需复杂API调用，适合个人用户-商业变现能力：已展示AI自主运营账号接商单的案例（14天赚500元）-成本较低：电脑端免费，手机端内测中-功能局限：目前仅适配部分应用，未开放更底层系统权限-研究能力较弱：相比DeepResearch，深度分析能力不足-可解释性风险：决策过程黑盒问题尚未解决科研工作流整体结构论文撰写流程科研工作流之发现者：资料收集、文献整理工具：腾讯元宝+hunyuanT1+联网搜索科研工作流之发现者：资料收集、文献整理科研工作流之整合者：政策梳理科研工作流之整合者：政策梳理科研工作流之规划者：研究大纲生成科研工作流之规划者：研究大纲生成科研工作流之规划者：开题报告生成科研工作流之规划者：开题报告生成科研工作流之规划者：研究方法选择科研工作流之规划者：研究方法选择科研工作流之思考者：国内数据分析科研工作流之思考者：国内数据分析科研工作流之思考者：国外数据分析科研工作流之思考者：国外数据分析科研工作流之思考者：国内外对比分析与结论输出科研工作流之思考者：国内外对比分析与结论输出科研工作流之撰写者：图表生成1-中国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表生成1-中国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表生成1-中国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表生成2-各国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表生成2-各国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表生成2-各国电力消费弹性系数科研工作流之撰写者：图表3-全国用电量增速GDP增速演变科研工作流之撰写者：图表3-全国用电量增速GDP增速演变科研工作流之撰写者：图表4-单位GDP电耗及三次产业单位增加值电耗比较科研工作流之撰写者：图表4-单位GDP电耗及三次产业单位增加值电耗比较科研工作流之撰写者：报告初稿生成科研工作流之撰写者：报告整合科研工作流之撰写者：报告初稿输出科研工作流之撰写者：报告初稿输出科研工作流之撰写者：分章节报告整合如何迭代科研任务提示词fewshot示例精确提示范围给出约束条件

如何设计输出数据结构信息密度越高，模型产出越准确医学科研论文写作示例-数据读取医学科研论文写作示例-数据格式医学科研论文写作示例-数据预处理医学科研论文写作示例-数据规范化医学科研论文写作示例-数据建模医学科研论文写作示例-特征工程医学科研论文写作示例-特征建模医学科研论文写作示例-特征重要性分析医学科研论文写作示例-分析报告医学科研论文智能写作—视频示例实操环节之《dify设计舆情监控工作流》填入如下内容和query，保存发布

你是一名公关分析师，擅长分析公众意见和舆论导向。请阅读下面给出的内容，并帮忙分析每条内容的情感倾向是正面、中性还是负面。只有内容有非常强烈的情感倾向时，才需要被归类为正面或者负面，否则归类为中性；以json结构输出结果，并且输出的结果只需要包含情感分类一个字段。内容：```{{query}}```

前瞻结果出来的那一刻，有一个小女孩悄悄地心碎了💔#原神日常#原神抽卡恭喜，您完成了大模型指令工程的HelloWorld！

What'sthenext？

批量判断情感

，

下载模版，

写入259个原神相关评论。flyit！

跑完收工！

（大约2分钟）

欢迎来到真实的工程世界！

修改提示词，用单个例子回归测试

整体回归一轮，还是很听话的：）

（术语叫做指令跟随）

继续单独调教

还是有零星bug，回滚到之前的提示词版本

你是一名公关分析师，擅长分析公众意见和舆论导向。请阅读下面给出的内容，并帮忙分析每条内容的情感倾向是正面、中性还是负面。只有内容有非常强烈的情感倾向时，才需要被归类为正面或者负面，否则归类为中性；注意：以json结构输出结果，并且输出的结果只需要包含情感分类一个字段。输出的字段名称为中文'情感分类’，不要使用其他语言。如果有多段文字有不同的情感分类，只需要给出第一段内容。内容：```{{query}}```难不住我们excel小能手orpython达人

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