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CNKI AI学术研究助手，是大模型时代同方知网全面拥抱AI、赋能科研创新的全新探索，是推进问答式增强检索和生成式知识服务的场景实践。基于AI技术驱动的智能化服务，可大幅简化繁复的检索与研究流程，用户仅需以自然语言提问，即可直接快速获得答案，并可连续追问。这一刻，属于您的AI时代学术研究之旅即将开启。单篇问答单篇问答能够实现内容概括、文章大纲、文章要点、研究方法、研究结论和相关工作的快速提炼总结，以及参考文献、引证文献和相似文献的内容汇总等，使您对文献有全方位的总览和价值判断，大幅节省您甄选、了解文献的时间和精力。专题问答专题问答能够实现专题内文献的结论提炼、方法总结、观点总结、文献综述以及摘要汇总等功能，方便您完成学术文献的结构化、系统化阅读，快速掌握研究基础、发现科研选题方向以及设计研究方案。文章伴读当您精读文献时，您可随时选择概念解释、中英互译、引用、复制、检索、问答等伴读服务，实现无障碍研读，大幅提高您的阅读效率和知识吸收率。全库问答全库问答实现您在更大范围内提问，AI助手将在知网全库范围内为您寻找最贴切的答案，快速找到与您意图最为接近的一组文献，并自动给出概要总结，为您提供精准权威的体系化解答和问答结果的全景透视。

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短期课程开发人员的ChatGPT提示工程你将在本课程中学到什么在ChatGPT Prompt Engineering for Developers中，您将学习如何使用大型语言模型(LLM)来快速构建新的强大的应用程序。使用OpenAI API，您将能够快速构建学习创新和创造价值的能力，这些能力在以前是成本高昂、技术含量高或根本不可能的。这个由Isa Fulford (OpenAI)和Andrew Ng (DeepLearning.AI)教授的短期课程将描述LLM如何工作，为快速工程提供最佳实践，并展示LLM api如何用于各种任务的应用程序，包括:总结(例如，为简洁而总结用户评论)推断(例如，情感分类，主题提取)转换文本(例如，翻译，拼写和语法纠正)扩展(例如，自动写电子邮件)此外，您将学习编写有效提示的两个关键原则，如何系统地设计好的提示，以及如何构建自定义聊天机器人。所有的概念都用许多例子来说明，您可以直接在我们的Jupyter笔记本环境中进行操作，以获得即时工程的实践经验。与OpenAI合作我们很高兴与OpenAI合作提供这门课程，旨在帮助开发人员有效地利用llm。本课程反映了对使用最新LLM模型提示的最佳实践的最新理解。谁应该加入?ChatGPT开发人员提示工程是初学者友好的。只需要对Python有基本的了解。但它也适用于想要接近即时工程前沿并使用llm的高级机器学习工程师。生成式人工智能为人工智能工程师提供了许多机会，可以在几分钟或几小时内构建强大的应用程序，而以前需要几天或几周的时间。我很高兴能够分享这些最佳实践，使更多的人能够利用这些革命性的新功能。——吴志强

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