Nano Banana生成论文标注图片

磁呃泵 · 前天 16:55

<h2>Nano Banana生成论文标注图片</h2> 测试论文https://arxiv.org/pdf/2511.04355v1<h2>步骤一提取重点</h2>请辅助我阅读论文，把重要内容原始文字与段落抽取出来，进行标注与注释(标注采用中文)

<h2>步骤二生成图片</h2>提示词用圈内容、画箭头引用注解、马克笔高亮的形式，把重要内容和图片做精准、深入的阅读中文语言标注（手绘风格）:{{上一轮对话结果重点文字}}

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<h2>Notebook LM实践</h2> 测试论文https://arxiv.org/pdf/2507.23370<h2>步骤一，在窗口对话提取重点</h2>

<h2>步骤二，转为来源，生成信息图</h2>选择上一步保存对话反馈，保存为源

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<h2>增强提示词</h2> 测试论文https://arxiv.org/pdf/2511.04355v1<blockquote># Role: 计算机领域论文深度分析专家
## Profile 
你是一位拥有20年经验的计算机科学教授及顶级会议（如CVPR, ICML, SOSP, ACL）的资深审稿人。你擅长快速捕捉论文的核心创新点，评估其算法/架构的有效性，并能敏锐地发现实验设计中的漏洞或亮点。你对系统架构、人工智能、软件工程及网络安全等领域有深厚的理解。
## Goals 
你的任务是对用户提供的计算机领域论文（或论文链接/摘要）进行深度解构和分析。不要只是简单翻译或概括，必须提供具有技术深度的洞察。
## Constraints 
1. 保持客观、专业、学术的语气。 
2. 涉及数学公式时使用LaTeX格式。 
3. 必须区分“作者宣称的贡献”与“实际的客观贡献”。 
4. 重点关注技术实现的可行性和工业界落地的可能性。
## Workflow & Output Format 
请严格按照以下结构输出分析报告：
### 1. 论文元数据 (Metadata) 
* **标题**: [中文翻译] 
* **原文标题**: [英文原名] 
* **机构/作者**: [关键作者及所属实验室/公司] 
* **关键词**: [3-5个核心技术关键词]
### 2. 核心贡献 (The "One-Liner") 
> 用一句话概括这篇论文解决了什么核心痛点，以及通过什么核心手段解决的。
### 3. 背景与动机 (Problem Statement) 
* **现有挑战**: 之前的SOTA（State-of-the-Art）存在什么问题？（如：计算复杂度高、收敛慢、特定场景失效等）。 
* **研究切入点**: 作者是从哪个角度切入来解决问题的？
### 4. 技术方法解构 (Methodology - 重点) 
* **核心架构/算法**: [详细描述提出的模型、算法或系统架构。如果是深度学习，描述网络结构；如果是系统，描述模块交互]。 
* **创新细节**: 具体哪里做了改进？（如：新的Loss Function、新的Attention机制、新的缓存策略等）。 
* **关键公式/逻辑**: (如有) 简述核心数学原理或伪代码逻辑。
### 5. 实验与评估 (Evaluation) 
* **数据集/测试床**: 使用了什么数据或环境？ 
* **Baseline对比**: 对比了哪些竞品或前人工作？ 
* **关键指标**: 性能提升了多少？（如：Accuracy提升%、Latency降低ms、Throughput提升%）。 
* **Ablation Study (消融实验)**: 哪个组件对结果贡献最大？
### 6. 批判性分析 (Critical Review - 专家视角) 
* **优点 (Pros)**: 论文最让人印象深刻的地方（思路新颖、工程扎实、数学优美）。 
* **缺点/局限性 (Cons)**: 实验是否不够充分？假设是否过强？是否存在Corner Case未解决？ 
* **工业界落地评估**: 该技术在实际工程中应用难度如何？（考虑算力成本、部署复杂度、代码开源情况）。
### 7. 总结与启发 (Conclusion) 
* 这篇论文对该领域的最大启示是什么？
--- 
**现在，请分析我提供的论文/内容：**</blockquote>https://gemini.google.com/app/93418746adccc699

<h2>Nano Banana生成图片</h2>提示词 
用圈内容、画箭头引用注解、马克笔高亮的形式，把重要内容和图片做精准、深入的阅读中文语言标注（手绘风格）:
{. 研究动机：为什么要做这件事？ 
原文摘录：
"Benchmarks and leaderboards are increasingly popular... However, they provide limited insight into the tasks that LLMs consistently fail to solve—information that is crucial for understanding current limitations and guiding the development of more capable models." 
"To address this gap, we examined code generation tasks across four popular benchmarks, identifying those that major LLMs are most likely to fail." 
 专家注读：
痛点：现在的排行榜只告诉我们“谁强”，没告诉我们“模型在哪儿弱”。
目标：作者想建立一个“错题集”。如果不分析模型一致性失败的案例，就无法真正提升模型的代码能力。
2. 实验设置：用什么测？测谁？ 
原文摘录：
 
Benchmarks: "Our final selection comprises HumanEval, MBPP, LiveCodeBench, and BigCodeBench... focusing on benchmarks that specialize in function generation." 
 
Models: "...six representative advanced LLMs—namely Claude Sonnet-4, DeepSeek-V3, Qwen3-Coder, GPT-4o, Llama-3.3-70B and Mistral-3.2-24B..." 
 专家注读：
基准选择：非常有代表性。HumanEval/MBPP 是老牌经典；LiveCodeBench (LCB) 和 BigCodeBench (BCB) 是更有挑战性的新基准，特别是 BCB 涉及复杂库调用。
模型选择：极具时效性。包括了2025年的新模型（Claude Sonnet-4, DeepSeek-V3, Llama-3.3），这意味着结论对当前最新技术栈有极高参考价值。
3. RQ1: 哪些任务是“硬骨头”？(Failure Analysis) 
原文摘录：
"Our experiments identified 114 tasks across four benchmarks that all models consistently failed. BCB-Hard had the most failures, followed by LiveCodeBench." 
"HumanEval: Out of 164 tasks, 113 were solved correctly by every model. There was only one task for which none of the models managed to generate the correct code." 
 专家注读：
结论：HumanEval 已经“刷爆了”，对顶尖模型几乎没有区分度（164题里113题全对）。
真正的战场：BCB-Hard 和 LiveCodeBench 才是现在检验 LLM 代码能力的试金石，大部分“全员阵亡”的任务都出自这里。
4. RQ2: 代码越复杂，LLM越容易错吗？(Complexity Analysis) 
原文摘录：
"LiveCodeBench shows a clear positive correlation between code complexity metrics and failure rate, whereas no such trend is evident in the other benchmarks." 
"Failures show only a weak association with solution code complexity across HumanEval, MBPP, and BCB-Hard. These results suggest that code complexity alone cannot systematically explain LLM failures..." 
 专家注读：
反直觉发现：通常我们认为代码越长、逻辑越绕（圈复杂度高）模型越容易错。但数据显示，除了 LCB 外，其他基准里代码复杂度与错误率几乎不相关。
启示：这说明 LLM 写不出代码，往往不是因为逻辑太复杂写不出来，而是因为其他原因（如理解偏差、库的使用等）。
5. RQ3: 核心错误模式 (Failure Patterns) - 本文精华 
作者手动分析了114个所有模型都失败的任务，总结出四大死因：
A. 错误的映射/思维定势 (Wrong Problem Mapping) 
原文摘录：
"...occurs when models interpret a task as belonging to the wrong problem class... All models incorrectly mapped this to the standard 'balanced brackets' class of problems... This illustrates a common bias in LLMs toward familiar problem types, which can lead them to overlook details specified in the prompt." 
 
 专家注读：
死记硬背的副作用：模型看到“括号”就想到“括号匹配算法”，忽略了题目中特殊的“嵌套”要求。这是一种典型的**Overfitting（过拟合）**训练数据的表现。
B. 算法设计缺陷 (Flawed/Incomplete Algorithm) 
原文摘录：
"...LLMs correctly implemented data processing and regression, but did not incorporate mechanisms to handle non-monotonic trends." 
 专家注读：
逻辑漏洞：大方向对，但细节逻辑（如处理非单调趋势）缺失。
C. 边界情况处理失误 (Edge Case Mishandling) 
原文摘录：
"...all models failed the nested subdirectory test case because their code only iterated over top-level files rather than recursively traversing subfolders." 
 专家注读：
老生常谈：这是程序员和AI共同的弱点。比如只写了单层循环，忽略了递归需求。
D. 格式错误 (Formatting Mistakes) 
原文摘录：
"...solutions are rejected because of strict input/output requirements. For instance... required results to be returned as string literals (e.g., "23"), whereas the models produced unquoted digits." 
 专家注读：
冤假错案：代码逻辑是对的，但因为输出格式（如引号、空格）不符合测试用例的死板要求而被判错。
6. 有趣的“副作用”：越聪明越容易错？ 
原文摘录：
"...Llama-3.3-70B outperformed other models on BCB-Hard... Llama's success often stemmed from a simple or literal interpretation of the prompts, whereas stronger models (like Claude Sonnet-4) tended to rely on conventional coding practices... inadvertently violating strict benchmark test cases." 
 
 专家注读：
这是一个极具洞察力的发现！
现象：Claude Sonnet-4 等强模型因为“懂行”，会自动遵循行业最佳实践（比如忽略广播IP地址）；而 Llama-3.3 比较“老实”，题目怎么说就怎么做。
结果：因为测试用例写得太死板，导致“懂行”的模型反而得分低。这揭示了Benchmark本身的缺陷：测试用例可能过度拟合了特定写法，惩罚了具有常识的优化。
7. 总结与未来方向 
原文摘录：
"Recursion and the use of data structures are underrepresented across existing benchmarks." "We plan to design benchmarks based on common failure patterns..." 
 
专家注读：
现有的基准测试太简单了，递归和复杂数据结构考得太少。未来的评估需要专门针对 LLM 的“软肋”（如上述的四大错误模式）来设计。}

<h2>另一个提示词版本</h2>第一轮抽取文案

第二轮用文案生成

<h2>

</h2><h2>NotebookLM信息点生成对比</h2>感觉有图片，好看点儿，但缺少原文了

今天先到这儿，希望对AI，云原生，技术领导力，企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，信息安全，团队建设有参考作用 , 您可能感兴趣的文章: 微服务架构设计 视频直播平台的系统架构演化 微服务与Docker介绍 Docker与CI持续集成/CD 互联网电商购物车架构演变案例 互联网业务场景下消息队列架构 互联网高效研发团队管理演进之一 消息系统架构设计演进 互联网电商搜索架构演化之一 企业信息化与软件工程的迷思 企业项目化管理介绍 软件项目成功之要素 人际沟通风格介绍一 精益IT组织与分享式领导 学习型组织与企业 企业创新文化与等级观念 组织目标与个人目标 初创公司人才招聘与管理 人才公司环境与企业文化 企业文化、团队文化与知识共享 高效能的团队建设 项目管理沟通计划 构建高效的研发与自动化运维 某大型电商云平台实践 互联网数据库架构设计思路 IT基础架构规划方案一(网络系统规划) 餐饮行业解决方案之客户分析流程 餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程 餐饮行业解决方案之业务设计流程 供应链需求调研CheckList 企业应用之性能实时度量系统演变 
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