检查 AI 回答里的链接是否真的支持结论
一份按事实陈述逐条标注的核验结果，标明每条结论是否被原始来源支持、属于哪类错误。
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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
一份按事实陈述逐条标注的核验结果，标明每条结论是否被原始来源支持、属于哪类错误。
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一份按相同指标跨年排列的趋势说明、对异常项的通俗解释，以及一份可在就诊时拿出来和医生核对的问题清单。它不会替你诊断，也不会替代体检报告原本的医学结论。
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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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把看不懂的医学术语、检查报告、化验单或病历交给多模态大模型，让它：
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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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完整流程见 method-ai-search-summarize-then-verify-original。
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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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在多年积累的私人照片、截图、笔记、票据、文档、压缩包中重新定位一份资料。
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把一张商品照片交给 AI，让它识别品牌、型号或外观特征，再给出候选商品清单和零售链接（官方网站、电商平台、实体零售商）。这一任务的输出是"候选清单 + 链接"，而不是"下单决策"。
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可以得到什么 把一条来自聊天群、社交平台或长辈转发的可疑消息，转成一份带证据链、限制说明和判断结论的核查笔记。最终产物可用于决定是否转发、是否需要更正，或在写作/工作中引用。
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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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