如何用大数据AI帮你出高质量的研究报告？？AI重复率/生成率直降！

Ai的高级用法是帮你整理你需要的资料，而不是直接帮你组织逻辑和作品

我想和大家聊一聊使用AI的常见误区，以及关于创新的一点想法。如今AI早已成为我们学习工作的常用工具，很多同学都觉得它是“万能助手”，能替我们解决所有需求，但这其实是认知偏差——AI的核心价值是辅助，而非替代。

AI最擅长的是帮我们整理收集各类资料，不管是专业知识点、学术文献还是各类素材案例，它都能快速检索分类，节省我们手动整理的时间。但它有个明显局限：无法替我们组织逻辑，更难提供有深度的独特创意。AI生成的内容，本质上是互联网现有内容的算法拼接，没有自身思考，就像“缝合怪”，段落衔接可能生硬、观点缺乏连贯，甚至会出现矛盾。

因此，AI生成的内容绝对不能直接使用，无论写论文、做报告，都必须经过人工筛选、分辨和编排。我们要把它当作基础参考，而非最终成品——比如用它梳理初步大纲（要清楚这大概率也是整合他人框架的结果），再用自己的主见和独立意识，分析大纲合理性、补充自身观点、调整逻辑结构，把零散的“缝合素材”打磨成有思想、有逻辑的全新内容。

说到这里，我想到很多写论文的人会觉得自己的研究缺乏创新，毕竟人类知识体系已发展得十分完善，各领域都有前辈深耕，基础科学层面的颠覆性创新难度极大，需要极高天赋、大量积累和足够运气。

但这并不意味着我们无法创新，也不代表“缝合”知识不好。相反，将成熟的基础科学知识和基本技能，通过合理方式组合，也是不错的创新方向。这里的*“缝合”不是简单复制粘贴 *，而是有目的、有逻辑的整合运用，能让我们将所学融会贯通，组合成全新技能，发挥更大价值。

举个例子，人类知识体系就像一棵枝繁叶茂的“知识技能树”，我们所学的每个基础知识点、每项基本技能，都是树上的基础枝丫——比如数学计算、语文表达、计算机基础等。而很多时候，创新并非凭空长出新枝丫，而是将现有基础枝丫合理拼接组合，生长出有独特功能的新枝条。

比如，将数学逻辑思维、计算机编程技能和生物学数据分析需求结合，就形成了生物信息学核心技能；将文字表达、新媒体运营技巧和产品思维结合，就形成了新媒体内容策划的全新能力，这都是组合式创新。这种组合能力，能让我们更好运用所学，找到自身创新方向、实现能力突破，也是普通人实现创新的可行路径。好了，以上就是我想和大家分享的全部内容。

AI写作论文或者报告的正确打开方式

第一步：给他正确的边界

这里我们采用固定参考文献的方法：知网参考引文

目的是提取参考文献给ai，让他有边界

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第二步：将提示词给AI，让它根据你的参考文献锁定大纲

这样的目的是锁定边界，不要跑题

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第三步：随便找个AI平台，把它生成的doc或者pdf或者markdown格式的大纲给它，让它开始完善。

总结：这样一顿操作以后，你会发现AIGC会降低很多