Kimi Chat辅助精读或阅读长文章

AI应用信息2个月前发布 XIAOT
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工具介绍

Kimi Chat是国产的AI大模型应用,在中文长文本领域具有显著优势,可支持约20万汉字的上下文分析处理。支持pdf、doc、xlsx、ppt、txt、图片等不同格式文件

3. 有效适用的三大场景 

1.筛选文章和材料
2.长文章(书籍)精读笔记(输出的颗粒度取决于你提出需求的颗粒度)
3.自我兴趣或需求的分析总结。这可能会有利于进行自我剖析,不过需要与否关键在个人
4. 三大场景应用案例

1.筛选文章和材料

任务一:【prompt】挑选6篇关于中国以及全球AI岗位和薪资相关的深度文章或行业报告,输出文章标题+链接

Kimi Chat辅助精读或阅读长文章
任务二:【prompt】基于上述6篇资料,你需要阅读和理解链接/文件里面的内容,执行以下操作:
  • 分类定义:分析文章类型是主要解决 what(是什么)、why (为什么)还是 how(怎么做)) ?
  • 摘要:总结每一篇的主要内容和核心观点,无序列表输出,至少3点。
  • 预期贴合:基于下述我的阅读预期,对每个链接进行评分,并给出评分理由
  • 可信度打分:给出可信度打分和打分理由
  • <我的阅读预期;ai行业主要招聘和紧缺的人才,ai的人才争夺和吸引战略和方法>
  • <评分标准:0-2分,不值得读;3-6分,部分有价值;6-8分,建议重点阅读+全文阅读;8-10分,值得反复阅读。>
(下述图片为截取Kimi回答的部分,详细内容可以实操后看结果)
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2.长文章精读

任务一:对论文《感知机器人威胁对职场物化的影响》进行阅读和分析,输出一篇精度笔记。
【prompt】阅读下述文件内容,执行以下操作:

一、摘要

  • 分析文章类型,主要解决What、Why 还是 How的问题,所用的理论依据以及论证框架是什么?
  • 核心观点:精确的输出文章的主题和结论
  • 预期贴合:对这篇文章我的预期是【了解人工智能的发展对职场物化的影响原理和结果】,评估和判断该文是否满足我的预期。有哪些预期没有得到满足,需要补充什么
  • 技术可信度评估和理由
  • 全面审视与评估,包括作者的学术和工作背景、学术和商业信誉以及可能存在的偏见或潜在的利益冲突。需深入且全面评估论文中使用的数据、研究方法以及逻辑结构的严谨性和一致性。
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二、重点提取和降低学术理解门槛

【prompt】

  •  提取论文的实验设置、数据集和分析结果。可以建议哪些部分的内容、数据、被试情况可以重点关注和阅读,可以获得哪些启发
  • 提取论文中学术领域的专有名词,并提供相关解释
  • 对实验结果进行分析
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三、评估分析

【prompt】从以下维度分析上述论文:
  • 创新性:分析上述论文中采用的实验流程的创新点,评估创新点和局限性,输出评分及原因。用无序列表输出
  • 应用潜力:论文的总结对于后续人工智能对于职场影响的相关研究是否有借鉴意义,给出相关性,并分析应用的难点。用无序列表输出
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以上内容仅针对上述论文进行的需求点整理,在实操时,根据所分析的材料以及你自身对材料的需求来进行prompt的撰写,例如可能会包括财务数据、技术成熟度、应用案例、行业趋势分析和预测等不同深度和广度的需求。

同时,上述三步分开输入会得到比较详细的回复,如果是三步在一次对话中整体输入,Kimi会反馈更简洁的回复,具体实操可以比较下。

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