各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。AI模型的目前能力虽然已经到了大部分人认知的境界，但是有一点七哥还是要提醒大家，至少在目前来说，信息化的碎片是不能直接的让AI去完成一整个流程的学术任务操作的。例如，很多学术同仁刚开始使用AI模型进行初稿的生成，出来的内容基本上都是学术垃圾。而且这样的问题，在学术写作中尤其明显：有的AI模型会毫无依据地捏造不存在的文献和作者，甚至连文章的核心理论都被它简化成了流行的科普话术，丧失了学术深度。更有甚者，全文充斥着毫无实际意义的套话模板。这样一篇综述，还有可能让我们无意间踩上学术不端的雷区，得不偿失。七哥也针对这样的情况。整理出来了四个可复制使用的提示词，对文献综述进行进一步的质量检测以及润色，提高文献综述的学术规范性。1、排查文献造假在学术写作中，完整性并不等于可靠性。AI生成文本依赖概率模型，擅长模拟结构，却无法真正理解研究问题的学术语境，无法保证内部论证的严谨性。这种看起来没问题的内容反而更具迷惑性，因为问题并不显性，而是隐藏在细节和引用中，如果不经过严格核查，这类文本很容易被误判为合格成果，从而在后续评审中暴露出系统性漏洞。提示词：请严格按照以下步骤完成文献综述的事实核查工作，（插入你需要修改的文献综述）：1、请严格提取文献综述中的所有参考文献元数据，包括作者、发表年份、期刊/会议名称、文章标题、卷期页码、DOI号等。