以下是关于学术论文润色的相关信息：
常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 文章润色的流程提示词：为了有效地完成文章润色任务，首先需要构建一个数据库，这个数据库应包含数据结构，以支持润色风格的一致性和准确性。设计一个包含四个关键字段的数据库： 润色风格的名称：为每种润色风格定义一个明确的名称，便于快速识别和引用。 风格的描述：提供每种风格的详细描述，阐明其特点和应用场景。 适用的文章类型：指明每种风格最适合应用在哪种类型的文章上，确保风格的正确使用。 风格示例：提供实际的文本样本，展示风格的具体应用，这有助于直观理解。 在这些字段中，前三者是功能性字段，它们为数据库提供了必要的信息框架。而风格示例将作为模型的一个“提示”（shot），帮助模型更准确地把握所描述的润色风格。 参考文献： Yuxin Wen,Neel Jain,John Kirchenbauer,Micah Goldblum,Jonas Geiping,and Tom Goldstein.Hard prompts made easy:Gradient-based discrete optimization for prompt tuning and discovery.arXiv e-prints,pp.arXiv–2302,2023. Lilian Weng.Llm-powered autonomous agents.lilianweng.github.io,Jun 2023.URL https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/. Hanwei Xu,Yujun Chen,Yulun Du,Nan Shao,Wang Yanggang,Haiyu Li,and Zhilin Yang.Gps:Genetic prompt search for efficient few-shot learning.In Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,pp.8162–8171,2022. Weijia Xu,Andrzej Banburski-Fahey,and Nebojsa Jojic.Reprompting:Automated chain-of-thought prompt inference through gibbs sampling.arXiv preprint arXiv:2305.09993,2023. Chengrun Yang,Xuezhi Wang,Yifeng Lu,Hanxiao Liu,Quoc V Le,Denny Zhou,and Xinyun Chen.Large language models as optimizers.arXiv preprint arXiv:2309.03409,2023. Fan Yin,Jesse Vig,Philippe Laban,Shafiq Joty,Caiming Xiong,and Chien-Sheng Jason Wu.Did you read the instructions?rethinking the effectiveness of task definitions in instruction learning.arXiv preprint arXiv:2306.01150,2023. Tianjun Zhang,Xuezhi Wang,Denny Zhou,Dale Schuurmans,and Joseph E Gonzalez.Tempera:Test-time prompt editing via reinforcement learning.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022. Yongchao Zhou,Andrei Ioan Muresanu,Ziwen Han,Keiran Paster,Silviu Pitis,Harris Chan,and Jimmy Ba.Large language models are human-level prompt engineers.In The Eleventh International Conference on Learning Representations,2022.