对照原始来源核验 AI 报告中的量化数字
一份针对报告中具体数字（GPU 小时、性能提升、数据规模、计算成本等）的来源核对清单。
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任务描述、口语长句、创作者、工具和仓库名称都可以直接搜索。
按名称、标签、主题和内容相关性排列
一份针对报告中具体数字（GPU 小时、性能提升、数据规模、计算成本等）的来源核对清单。
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一份对报告中所有"来源对象"的分类清单：外部论文、预印本、会议页面、内部生成的图片、内部数据表、模型生成图、博客等。
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一份对作业规范的逐项核对结果，覆盖字数、格式、引用样式、AI 使用声明、课程禁止事项，确保内容正确的同时不因格式或学术诚信问题被扣分或被判无效。
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一份按论文维度整理的题录表（英文原题、年份或会议、研究领域、两三句摘要、创新点），以及结合学生技能与目标给出的 Top 3 阅读推荐和不合适候选的说明。
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對文獻綜述、課程論文、畢業論文、研究計畫、AI 草稿中每一條引用，確認該引用所指向的論文是否真的支持正文中的論斷、定義、數字與因果關係，最終得到一份「書目真實 + 內容支持」的核驗清單，並標記超出原文範圍、樣本條件不一致、結論...
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一份针对报告初稿的问题清单：可能捏造的术语/数据/引用、可能断章取义的位置、最薄弱论点与反驳、预估评分、一句话主要问题、三条具体修改指令。
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审计 AI 生成的研究报告 可以得到什么 - 一份针对生成报告的"具体异常点清单"，每条异常绑定到具体句子、具体数字或具体引用。 - 一份把异常归类为"证据不足 / 格式问题 / 访问受限 / 来源类别错误 / 真实缺失"的初...
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一份按章节组织的写作规划（章节目的、论点顺序、需要引用的证据、每部分篇幅），以及在此基础上逐章生成的初稿。不是一次性产出可提交全文，而是分段迭代。
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對 AI（特別是 ChatGPT）給出的每一條參考文獻，輸出一份經過存在性、元數據一致性與內容支持性核驗的可信來源清單，並對每條書目標記核驗狀態：
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把宽泛研究主题改写为结构化调研提示 可以得到什么 - 一份能被 AI 研究工具直接使用的结构化提示，使生成产物在概念边界、案例数、证据类型、读者与篇幅上都有明确约束。 - 一份可逐项检查的输入清单：提示里写了什么，后续就要核对...
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一门课对应的"独立上下文"：模型只能看到这门课的课件、习题课笔记、作业规范和资料边界声明，避免另一门课的术语、公式或作业要求混入回答。
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把围绕一个主题的多份材料汇入同一个 NotebookLM 笔记本，由系统基于这些来源生成音频形式的概览，帮助使用者在通勤、运动或不便阅读时建立对材料的整体印象。
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一份按"基础题—提高题—拓展题"梯度组织的练习初稿，覆盖教师指定的知识范围、难度梯度和语言风格，并附带可打印格式。它降低了教师从零出题的耗时，但仍需要逐题验算、检查知识点和题意是否对应该年级课标。
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一份按"统计—诊断—个体—干预"四步组织的学情分析，覆盖班级平均分、及格率、优秀率、分数段分布、按题型（基础知识、阅读理解、作文）拆分的正确率、明显进退步学生名单，以及课堂改进与课后辅导建议。它降低了从成绩表到学情报告的整理成...
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把零散 PDF 建成可检索文献库 可以得到什么 - 拥有按作者、题名、期刊、年份、DOI 等字段可检索的题录集合。 - 与题录条目绑定的 PDF 附件、批注和笔记，可随文库整体迁移。 - 按集合、标签或研究主题组织的研究子库，...
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一份稳定的题录导入流程，能在不同数据库与期刊页面间稳定工作。
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在多台设备之间访问同一份文献库、PDF 附件与笔记。
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把围绕一个主题的多份材料汇入同一个 NotebookLM 笔记本，由系统基于这些来源生成概念层级与分支结构，帮助使用者先看清主题、概念和分支关系，再回到原文精读。
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把围绕一门课程收集的教材、笔记、PPT、网页和讲义汇入同一个 NotebookLM 笔记本，由系统基于这些来源生成可复习的结构，例如章节要点、概念清单和可能的提问线索。学生可以用作复习入口，教师可以对照课程目标检查覆盖。
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一份针对具体年级、具体概念的候选示意图，用于辅助课堂讲解。示意图必须把学科关键要素标注完整，便于学生识别。
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