chatgpt论文润色 & 降重

用chatgpt最好要给他范例。chatgpt降重原理：

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一. 中文论文翻译成英文

1.1 直接翻译

你是一位广义零样本学习的专家，现在在写一篇学术论文，将如下中文Latex版论文片段翻译成英文，要求符合sci英文论文风格，具备语法正确，清晰，简洁和整体可读性.为了符合sci英文论文习惯，可以更改句子的顺序和重组句子。

1.2 根据中文内容，重写成英文（推荐）

你是一位广义零样本学习的专家，现在在写一篇学术论文，请重写如下中文论文片段，要求与原片段总体思想保持一致，但更简略。符合sci英文论文风格，具备语法正确，清晰，简洁和整体可读性。

二.降重

2.1 直接降重(效果差)

你是一位广义零样本学习的专家，为了将如下论文片段降重，请提取如下内容的主干，重新书写该段内容。要求符合中文学术风格，具备语法正确，清晰，简洁和整体可读性.为了句子通顺，可以更改句子的顺序和重组句子

2.2 降重两步法(效果好)

gpt的记忆力很好，会根据之前输入的东西进行决策，所以要新建窗口。

1.新建一个窗口进行关键点提取.

提示词：

提炼出这段话的关键点和结论，简明扼要:

如：

2.复制上面写的关键点和结论，然后让gpt扩写

你是一位广义零样本学习的专家，请将如下关键点和结论扩写成论文的一个片段，要求符合学术风格，具备语法正确，清晰，简洁和整体可读性.

如：
关键点和结论：

1. 回归器的构建方法：
   - 通过监督学习使用可见类的标记示例。
   - 通过无监督学习使用不可见类的视觉特征和类属性。

2. 回归器的监督学习：
   - 对于可见类的每个样本，通过最小化将其视觉特征映射到相应的类属性进行训练。

3. 回归器的无监督学习：
   - 使用可见类的视觉特征和语义属性进行训练。
   - 通过最小化视觉特征与相应的语义属性损失来学习将它们对齐。

4. 训练生成器：
   - 在训练回归器之后，冻结其参数。
   - 使用噪声 $z$ 和可见类语义属性$A^s$输入到生成器，生成可见类视觉特征$\bar{V}^s$。
   - 使用回归器将$\bar{V}^s$作为输入，在Eq(1)中将其对应的真实语义属性嵌入$\bar{A}^s$作为标签。
   - 通过最小化预测的语义属性嵌入$\bar{A}^s$和真实的语义属性嵌入$A^s$的损失来训练生成器生成更逼真的视觉特征。

三.润色

3.1 中文论文润色提示词

下面这段论文片段是否符合中文论文的风格和表达习惯，你可以更改这个片段，必要的时候可以重组句子，更改语句顺序，使这个片段符合中文论文表达习惯，给出更改的理由。

3.2 英文润色

下面这段论文片段是否符合sci英文论文的风格和表达习惯，你可以更改这个片段，可以重组句子，更改语句顺序，使这个片段符合sci英文论文表达习惯，给出更改的理由。