用户在与 Kimi 等AI工具交互时，常会运用到零提示、简单提示和辅助内容提示等技 术。尽管这些术语可能对许多人来说并不熟悉，但它们实际上在与AI交互时扮演了关键的角色。接下来，小编将为宝子们详细解释这些技术的含义和具体应用案例，帮助宝子们更好 地理解接下来的话题选择方法。
当AI工具面对没有直接范例指引的问题时，它会依据之前累积的知识进行推理，以解决提出的任务。例如，在被问及 时，AI工具能够回答 。在这种互动中，提问者没有明确解释“中国”和“首都”等关键词 的含义，但AI依旧能够凭借自身的理解和推断给出准确的答案。 使其能够对常见问题通过零提示进行有效推理。面对更加复杂的问题时，像这样的AI工具可能就会显得力不从心，
当宝子们在向提出任务时提供一个示例，这有助于AI进行推理判断。例如，在提问 时，AI工具能够回答“中国的首都是北京”。在此过程中，尽管提问者没有明确定义“中国”和“首都”等关键概 念，依然能够结合给定的示例和其知识库进行有效推理，得出正确答案。
当宝子们在向布置任务时， 举例来说，在问及 时，AI工具能够给出“中国的首都是北京”作为答案。即使提问者 未对“中国”和“首都”等关键词进行明确的定义，AI通过分析这些示例和运用其已有的知识库，能够推出正确的结论。这种通过多个示例进行推理的方法，相较于前两种单一或零 样本的提示方式，其答案的可靠性和准确性更高。尽管在处理极其复杂的推理任务时小样本提示技术仍有局限，但它对于解决绝大多数问题已显示出极大的效能。这些通过示例提示寻 求答案的方法，本质上是归纳逻辑的应用。
帮我选一个 的论文选题
这种思路是为 等AI工具提供一个模仿示例，让它结合自己的理解进行推理。小编带宝子们一起看看单提示模式下的选题思路吧。
向展示一个选题示例，以激发它结合自身的认知和推理能力，提出供提问者参考的选题。下面给出的示例选题为“复杂性、创新力 与数字时代的情感构造：对短视频表演的‘神经影像学"分析"。
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我目前正在准备撰写一篇学术论文，对短视频相关研究比较感兴趣，需要你的指导。请根据 ，为我推荐类似的选题，选题的结构是 。
如果提问者对其中某种思路 比较感兴趣的话，可以继续提问，与AI工具进行深度互动。
这种思路是为 提供少数模仿示例，让其结合自己的理解进行推理，从而给出令人满意的案例。
我目前正在准备撰写一篇学术论文，需要你的指导。我将为你提供一些示例选题，请先分析示例选题 的特点，然后参考示例选题为我推荐3个可供参考的选题。
在特定研究领域或主题中，研究人员可能拥有自己的资料库或文献库。以往，他们主要依靠基本的搜索规则来检索和分析文献。 现如今，利用等AI工具，可以执行更为智能的检索与分析。然而，由于等工具存在对文本量的限制，它们无法直接对大量资料进行深入分析。面对需要处理的资料量较大的情形，研 究人员可以考虑以下两种策略：一种是使用第三方网站的功能来分析大量资料；另一种是自行部署程序，以实现对大量资料的本地分析。这两种策略通常需要支付一定费用并要求一定 的技术知识。相比之下，通过第三方服务的方案更为简便，用户只需在相应平台上支付费用，上传自己的资料，即可创建一个专属数据库，并利用等AI工具的能力进行自动化分析。
通过前面的流程、可以推导出还算满意的选题，但是如何衡量这个选题的质量?这里提供几个评估方法供参考。
第一种方法，将选题内容提供给等 AI工具，让它对选题进行评价分析。
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我目前确定的选题是 ，请你担任 期刊主编角色] ，从 ，并综合分析选题的优点、缺点，最后给出建议分数、修改建议和修改后的选题。
这种方法通过添加一个“训练”阶段来提高评估结果的准确度，其执行过程与第一种方法相似，因此在此不再详述。 青泥学术基于真实的期刊数据进行选题测评，提供更为针对性的分析，不 过目前它主要适用于人文社会科学领域。
