维谷AI基于多搜索引擎、多个大模型(接入DeepSeek，选择大模型三（D）或者深度思考大模型六（Dr）、九接入千问3)和上传文献生成，将课题申报书分为：选题依据、研究内容、思路方法、创新之处、预期成果、参考文献等模块，可以添加自定义提示词。比如（如写作风格、要求等）（非必填，200字以内），生成耗时可能约2-3分钟。
需要提供课题相关两个关键词和本地8个下小于15M的文件上传（含多个搜索引擎联网搜索、本地文献上传、多个大模型不同解读等）。
相关提醒
1、一次生成的文本有限，您可以多尝试几次进行综合。
2、因模型处理字数限制，如果报错，请您多尝试几次，或者更换参考文献和关键词。
3、您可以选择合适的搜索引擎和大模型。
4、如果发生错误，建议减少上传文献或者更换大模型一（O）。
5、可以添加自定义提示词。比如（如写作风格、要求等）（非必填，200字以内）
6、有任何问题欢迎到公众号 维谷电子 后台留言。
如何访问
维谷AI首页（https://chat.3dgu.com）会员扫码登录后，：
访问路径一：左边 课题5.0 链接
访问路径二：https://ai.3dgu.com/web/#/subject5（维谷AI课题申报书5.0）
访问路径三：https://ai.3dgu.com/web/#/platform（维谷AI广场），有更多版本和功能的课题申报书写作类型。
其中可以选择模型三D，即为DeepSeek。选择模型六（Dr）,即为DeepSeek深度思考版本。九接入千问3、十一接入Kimi-K2。模型二的回复质量也可以。
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撰写过程
（主要包括联网搜索、本地文献解读等步骤）
案例一：
课题申报书题目（聚焦AIGC与预印本交叉研究）
《基于AIGC的预印本质量智能评估与优化机制研究》
《预印本平台学术影响力动态追踪模型构建——融合Deepseek多模态数据分析技术》
《AIGC驱动下预印本内容生成-传播-评审全链条协同创新研究》
课题申报书范例（以题目1为例）
课题名称
基于AIGC的预印本质量智能评估与优化机制研究
一、研究背景与意义
现实需求预印本平台已成为科学传播的核心载体（arXiv月均提交量超1.5万篇，bioRxiv COVID-19相关研究占2020年总量的37%），但未经过同行评审的预印本存在质量参差、误导性结论风险（Xie et al., 2021指出41%预印本未通过期刊评审）。
技术机遇AIGC技术（如GPT-4、文本生成模型）在语义理解、逻辑校验领域展现突破性能力，可应用于预印本内容质量自动化筛查与优化。
理论价值构建“人机协同”预印本质量评估框架，填补传统同行评审效率不足的缺口，推动开放科学范式革新（Bloch et al., 2023提出AI在预印本解析中的技术潜力）。
二、研究目标与内容
核心目标开发基于AIGC的预印本质量智能评估系统，实现科学性验证（数据合理性检测）、伦理合规性审查（如生物安全条款匹配）、学术影响力预测（引用潜力建模）三大功能。
研究内容
模块1：预印本质量多维度评价指标体系整合FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）与COPE学术伦理标准，建立量化评估模型。
模块2：AIGC驱动的动态审查算法采用BERT+GAN混合架构，训练领域特异性文本分析模型（如医学预印本需通过FDA术语库验证）。
模块3：人机协同优化反馈机制设计“AI初审-专家复审-作者迭代”工作流，缩短预印本质量提升周期（目标：14天→3天）。
三、研究方法与技术路线
数据采集与标注
源数据：arXiv、medRxiv等平台10万篇预印本全文及修订记录（含最终期刊发表版本对比）。
标注规则：由领域专家对“数据完整性”“方法严谨性”“结论可靠性”进行三级评分（Cohen’s κ>0.85）。
模型开发
科学性验证模型：基于SciBERT构建知识图谱，检测实验设计与结论的逻辑一致性（如p值篡改识别准确率≥92%）。
伦理审查模型：采用规则引擎+深度学习双通道架构，实现敏感信息（如患者隐私数据）自动脱敏。
四、创新点与预期成果
理论创新提出“预印本质量动态演进”理论模型，揭示AIGC干预下学术内容优化的路径依赖机制。
技术创新首创融合生成式AI与验证式AI的双向质量控制系统，突破单一模型的技术局限性。
应用成果
发表SCI/SSCI论文5-8篇，申请发明专利2项
与Deepseek合作开发预印本智能分析插件，目标覆盖30%以上arXiv用户
五、研究基础与可行性
团队支撑课题组已发表AIGC相关论文12篇（含Nature Machine Intelligence 1篇），拥有预印本平台数据接口授权。
实验条件配备NVIDIA DGX A100算力集群，已构建包含50万篇跨学科预印本的本地化数据库。
合作网络与COPE（出版伦理委员会）、中科院文献情报中心建立联合实验室，保障伦理审查标准的权威性。
结语
本课题直面预印本生态系统的质量管控痛点，通过AIGC技术创新推动开放科学进程，研究成果可直接服务于国家《新一代人工智能发展规划》中“智能科学助手”的战略需求，具有显著的社会效益与学术价值。
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