【算法题】归并排序
2026/1/13 23:15:37
在人工智能技术飞速发展的今天，ChatGPT、DeepSeek等先进大语言模型正以前所未有的方式重塑科研工作范式。这些智能工具凭借强大的自然语言理解和深度学习能力，为科研工作者提供了全方位的辅助支持，从基础的文献处理到复杂的算法开发，真正实现了人机协同的智能化研究新模式。
专题一 大语言模型最新进展
1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介）
2、国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity AI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI、DeepSeek等）对比分析
3、ChatGPT O1模型、Canvas交互式编辑画布、联网Search功能、实时语音交互、Project新建文件夹、对话记录搜索等功能
4、OpenAI首个智能体（Agent）Operator简介
5、OpenAI Deep Research简介
6、Llama3、DeepSeek等开源大语言模型的本地部署与对话
7、ChatGPT-4o对话初体验
8、寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等
9、GPT Store简介与使用
10、制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享
11、ChatGPT-4o对话记录保存与管理
12、Claude大语言模型对话初体验（对话界面主要功能介绍、上传数据文件分析并可视化、文献智能解读、自动生成代码等功能演示）
13、DeepSeek注册与登录、App下载与安装、界面主要功能介绍与演示等
14、DeepSeek思考过程解析:Deepseek是如何思考的? 与传统大语言模型有什么不同?(由“提问-回答”二阶互动进化为“提问-拆解-回答”三阶互动)、DeepSeek 是如何拆解问题的?(MECE 原则:第一性字面拆解 + 关联问题穷举;揣摩用户的真实意图;DeepSeek 分析问题执行的13个任务是什么?
专题二 大语言模型提示词使用方法与高级技巧
1、Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、DeepSeek与传统大语言模型在提示词撰写上的变与不变
3、常用的ChatGPT提示词模板
4、基于思维链（Chain of Thought, CoT）的ChatGPT提示词优化
5、提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等）
6、突破Token限制实现接收或输出万字长文（Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）
7、控制输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）
8、保存喜欢的提示词并一键调用
9、提示词逆向工程（破解提示词的常用方法、对别人创建的GPTs提示词进行破解）
10、提示词保护策略以及构建坚不可摧的GPTs
专题三 助力日常生活、学习与工作
1、中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）
2、文案撰写与润色修改
3、家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）
4、大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）
5、商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）
6、创建精美的思维导图
7、生成流程图、甘特图
8、制作PPT
9、自动创建视频
10、辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）
11、辅助学生高效学习（利用GPTs生成专属学习计划）
12、对话记录中的数学公式完美复制到Word文档
专题四 助力课题申报、论文选题及实验方案设计
1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）
2、分析指定领域的热门研究方向
3、撰写、润色课题申报书的各部分内容
4、总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议
5、评估指定改进思路新颖性与已发表的类似工作
6、细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7、给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架
8、设计完整的实验方案与数据分析流程
9、给出论文Discussion部分的切入点和思路
专题五 信息检索、文献泛读与精读、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）
2、实现联网检索文献
3、阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）
4、解读论文中的系统框图工作原理
5、解读论文中的数学公式含义
6、解读论文中图表中数据的意义及结论
7、总结Youtube视频内容
8、学术论文的选题设计与优化
9、生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文、Cover Letter和Highlights等
10、完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）
11、论文语法校正
12、段落结构及句子逻辑润色
13、论文降重和AI率降低
14、论文参考文献格式的自动转换
15、辅助审稿人完成论文评审意见的撰写
16、辅助投稿人完成论文评审意见的回复
17、文献检索、论文写作必备GPTs总结
18、发明专利idea的挖掘与构思
19、发明专利交底书的撰写
20、人机交互协同修改论文（智能修改建议、篇幅调整、阅读水平等级调整、润色修改等）
专题六 编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理【与Python融合】
1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）
2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）
3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue）
4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）
5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）
6、Seaborn、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等）
7、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）
8、上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
9、实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）
10、描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）
11、常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）
12、数据预处理代码自动生成与运行
13、自动生成数据统计分析图表
14、实现代码逐行
15、代码Bug调试与修改
专题七 机器学习建模及高级应用
1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）
3、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）
5、BP神经网络中的ChatGPT和DeepSeek-R1提示词库
6、BP神经网络模型的代码自动生成与运行
7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？）
8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）
9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
10、Bagging与Boosting的区别与联系
11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
12、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
13、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库
14、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
专题八 机器学习模型优化：变量降维与特征选择
1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理
3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）
5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库
6、变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行
专题九 卷积神经网络建模与代码自动生成
1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？）
3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
6、卷积神经网络中的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库
7、卷积神经网络模型的代码自动生成与运行
专题十 迁移学习建模与代码自动生成
1、迁移学习算法的基本原理
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、迁移学习中的ChatGPT-4oT和DeepSeek-R1提示词库
4、迁移学习模型的代码自动生成与运行
专题十一 RNN、LSTM建模与代码自动生成
1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、RNN与LSTM中的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库
4、RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
专题十二 YOLO目标检测建模与代码自动生成
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、YOLO模型中的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库
4、YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行
专题十三 机器学习与深度学习建模的案例实践应用
1、近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行
2、生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行
3、遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行
4、大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行
5、自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行
专题十四 高级绘图
1、生成图像（下载图像、修改图像）
2、常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）
3、多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）
4、多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）
5、格子布局与角色一致性的实现
6、生成动图GIF
7、Midjourney工具
8、Stable Diffusion工具
9、Runway图片生成动画工具
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