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Prompt + Response Writing (SFT)基于大语言模型的SCI论文撰写提效流程优化（分阶段Prompt链逻辑校验）. Core strengths include Claude 200K. Education includes Bachelor of Science, Guangzhou Medical University. AI-training focus includes data types such as Text and labeling workflows including Prompt + Response Writing (SFT).
TextPrompt + Response Writing (SFT)在“基于大语言模型的SCI论文撰写提效流程优化”项目中，构建并实现分阶段Prompt链以进行论文逻辑一致性智能校验与纠错建议。通过Claude 200K等模型完成超长上下文下的方法学、结果讨论等复杂逻辑链的校验与一致性检查。该工作侧重于将研究内容结构化为可执行的提示/回复流程，并用于提升科研写作与返修质量。• 分阶段Prompt链设计：覆盖亚组分析条件分支、排除标准冲突与统计方法适配性校验。• 使用超长上下文窗口进行全篇逻辑一致性检查与高阶逻辑难题攻关。• 反向校验论文结果部分统计准确性与图形一致性。• 产出效率提升：返修率降低35%，初稿周期从21天压缩至10天。
Bachelor of Science, Clinical Laboratory Deep Learning Technology
医学与数据科学的复合背景：一方面掌握检验医学知识，能精准理解医疗数据的临床意义科研中主要使用 Python 及 Scikit-learn 等库进行数据分析建模；用 Photoshop 处理医学图像。对 Label Studio、CVAT 等
