靠不靠谱得看你自己。

AI写作的快速完成论文初稿是完全没问题的，但其靠谱性不断受到质疑。主要是存在着事实的错误。

AI写作是基于大数据驱动的技术，在已有数据集的前提下进行预测、自动生成文本。这种机制使得AI写作可以通过与各种不同领域的专家知识相结合，更好地满足需求，并且具有较高的准确率和速度。

这种写作对于文字处理方面的简化也带来了可见的优点。

用这种方式进行论文初稿创作时，能够减少许多重复劳动，比如需要查阅资料或新内容添加等操作，节省时间和精力。

同时，其精度和效率的提升也使得从优秀的论文中获取素材变得更加容易。

但是用AI写的东西有如下缺点

逻辑表达欠佳

当前的AI写作技术还无法完全理解人的思维方式和逻辑性，因此，即使是在短文或文章初稿中，可能也会出现诸如语块混乱，内容重复等问题，使得文章的逻辑性不强，严重时会失去文章的价值。

专业性有限

AI快速撰写初稿的准确率与效率，主要取决于输入的数据集大小和质量。如果一个领域内的数据过于少或数据集质量差，那么AI撰写出来的文章就会存在很大的误差。特别是在一些专业性较强的领域，如医疗、法律等，需要具有专业知识，才能产生较好的结果。

难以发现错误或漏洞

通过AI撰写的论文初稿，因为不是人工完成的，其结构和语言表达可能不太符合规范和行业要求，甚至关键步骤被省略和遗漏。

这对于一些学术和科研领域而言，会使得整个研究过程的可信度大打折扣，甚至会影响研究方向和研究成果的质量。

比如上面的是最新的东西。让chatGPT去写。

共振对抗解释结构模型（RAISM）是一种用于数据挖掘和机器学习的方法。该方法通过建立共振结构来解释数据之间的关系，特别是那些不确定的关系。

RAISM方法包含了多个概念，例如母体矩阵、共振体、不确定关系、子矩阵、骨架矩阵等。其中，母体矩阵代表了待解释的数据集合，共振体则是指这些数据之间的共振关系。不确定关系是指两个元素之间可能存在可达关系也可能不存在可达关系。子矩阵则是指一个矩阵中的某个子区域，通常可以用邻接矩阵来表示。骨架矩阵是指在共振结构中去掉不必要的边后得到的简化矩阵。

RAISM方法的核心思想就是建立共振结构，即由不确定关系组成的网络结构。这种结构可以帮助我们理解数据之间的相互作用。为了实现共振结构的建立，RAISM方法采用了共振对抗的机制。具体地说，它会根据当前的网络结构，运用一定的算法进行操作，最终得到合适的共振结构。这个过程可以看做是一个对抗过程，即在原本的结构基础上增加或减少部分边，同时保证整个结构能够达到平衡状态。

RAISM方法还依据一些原则进行排序，以便帮助用户更好地理解整个数据集合。这些原则包括层级数、孤立系统数目、回路的数目、最大回路中要素数目以及可达矩阵对应的子矩阵数。根据这些原则，我们可以得到五个特征结构。这些特征结构包含了数据集合中最重要、最显著的关系，以便我们更好地理解数据之间的关系。

总而言之，RAISM方法是一种用于数据解释和机器学习的方法，它建立在共振对抗的机制和共振结构的思想基础上。通过对待解释数据的处理，RAISM方法能够帮助我们更好地理解数据之间的相互作用，从而进行更加准确和有用的数据分析和预测。

上面就是它生成出来的一些话。

这些话，显然是不靠谱的。