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做模型论文前沿信息_写作ai生成器(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

做模型论文

计量论文选题，避坑必看！在写计量实证论文的时候，很多新手在选题阶段因为没有注意到一些坑，结果开题报告一交，实际写作时才发现各种问题，搞得自己措手不及。更糟糕的是，这时候修改题目可能成本巨大，甚至不被允许。所以，我们在选题时一定要尽量避开这些坑。老师结合最近近百位新手的咨询内容和遇到的困难，总结了一些典型的坑，分享给大家：数据可得性 𐟓Š 首先，考虑数据的可得性非常重要。很多选题集中在一些比较微观的领域，数据很难在公开市场找到。比如，有人想研究气候风险如何影响银行贷款的违约，如果真的要做得好，需要拿到各个地点各种气候相关数据，还要拿到银行逐笔贷款的数据，并且要拿到这些贷款的其他关键风险指标作为控制变量。这些数据你能拿到吗？模型复杂度 𐟧补ž‹不一定越复杂越好，尽量不要选择自己不擅长的模型。有些同学看到别人用了什么复杂的模型（如状态空间模型、DCC-GARCH），或者最近流行什么模型（比如动态面板模型、复杂的中介效应），自己也想用，结果实操时把自己搞晕了。有的同学想到的是请外援帮忙，但这个行业坑特别多，没有找到靠谱的老师，结果自己也不懂原理，怎么保证老师给你做的是对的呢？数据分析 𐟓ˆ 在确定选题前，尽可能先尝试进行数据分析，看是否有符合预期的结论。有的萌新论文写到一半了，发现关键变量不显著、系数相反，调了半天也调不过来，导致陷入被动境地。这种情况多出现在因果关系在理论上就不大明确的论点上。前沿性 𐟚€ 非大神，不建议选没人写过或过于前沿的东西。比如，气候风险压力测试现在很热门，但可得到的文献不多，而且多是英文。在写之前，多去期刊论文网站查查，看前人研究是否足够多。其他坑 𐟕𓯸 至于其他坑，网上很多帖子都有，老师就不写一些跟别人重复的了。希望这些建议能帮到大家，避免在选题时踩坑，顺利完成论文写作！

央美风景园林考研攻略：学姐的实战经验分享大家好，我是W学姐，本科读的是环艺专业，去年成功跨考中央美术学院风景园林，顺利上岸2022级央美风景园林学。今天想跟大家分享一下我的考研心得，希望能帮到正在准备考研的你们。初审环节：论文和作品集的准备 𐟓„ 央美在9月份有一个初审环节，需要提交一篇论文和一本作品集。作品集可以整理自己本科期间的成果，也可以重新做些作品。论文则是描述自己对意向报考专业方向的认识。初审通过后才能进入复试。考试科目：专业课和文化课 𐟓š 央美的考试科目分为专业课和统考文化课。文化课只要过了国家线就行，不计入总分。专业课则包括理论课和专业设计。理论课有建筑史论和景观理论，专业设计则需要做模型。我的复习计划 𐟓… 我的复习从去年3月份正式开始，前期不温不火，到了暑假期间感觉时间一下变短，后期狂赶，经常背书背不完。文化课的政治复习也是有些临时抱佛脚，考前看了两下就上了，英语搞得也还是不够。幸好结果出来是有惊无险的过了。建筑史：从头大到有趣 𐟏›️ 建筑史这科的学习很有意思，但也很让人头大。前期我主要做的是思维导图的整理和一遍一遍过书，后期不单只做了真题，还寻找了别的学校的真题做，不断进行融会贯通。我还找了很多相关书籍进行通读，这样对知识点的认识会更为全面。背书的过程属实艰辛，最好找个研友每天互问互答。我觉得前期有时间的话可以结合纪录片和杂志报刊进行全面了解，有助于后面记忆。景观基础：广而全 𐟌𓊊央美的景观基础考核面偏广，需要了解的面很广。我在学习的时候也是参考了很多院校的真题以及除了参考书以外的书籍，学习跟记忆的过程都是反复记忆，不断整理和利用碎片时间进行学习，扩充知识点学习也有利于系统的记忆，后期还要结合答题方法进行专项练习。景观设计：从手绘到快题 𐟎芊快题的学习是循序渐进的，我从大二开始就每个假期都报了快题课，从手绘基础到快题基础再到模拟练习，一点一点进步。一个题目可以画多几张草图方案去进行推敲练习。从真题来看，央美的快题设计考核偏重于小场地的空间设计，需要有空间塑造的能力和自己的特点和风格。希望这些经验能帮到你们，祝大家都能顺利上岸心仪的学校！𐟒ꀀ

深度学习创新点从哪里来？看这里！最近有不少朋友问我，深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题我也曾经困扰过，不过经过一番摸索和总结，终于有了一些心得。今天就来跟大家分享一下，希望能帮到你们。从基础模型开始 𐟏—️ 首先，你得找一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它，跑通它，然后把它作为你的baseline。这样一来，你的起始指标就不会太差，至少能有个基础。魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来，就是在这个基础模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块，比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块，还有很火的transformer模块。或者用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。再或者，你可以尝试一些比较火的概念，比如把有监督学习改成半监督学习、无监督学习，或者引入知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之，各种尝试魔改，没有思路就去看别人论文怎么做的。除了各种顶会大佬的文章，建议有空可以看一些比较水的期刊论文，国内硕士论文，看多了会发现普通人的创新点（套路）大多类似，可以从中找到很多灵感，也可以多看看其他相关领域的文章，不一定只看自己研究方向的。训练和优化 𐟒𛊊然后，就是把模型训练好。你可以尝试提高指标，或者提高计算速度，或者把网络轻量化。只要效果好的话，都可以作为你的创新工作。最后，就是要把故事逻辑讲好。网络学习都是黑盒子，说不清里面具体哪里起了哪些作用，只要能证明你做的工作是有效果的就可以是创新点啦。希望这些分享对你有帮助！如果还有什么需要了解的，可以随时找我，让我们一起加油！𐟒ꀀ

如何选择博士论文选题：两种方法全解析在大学里，我经常在国际友人中练习口语，这不仅让我有机会与他们交流，还省去了口语陪练的费用，真是意外之喜！𐟘„ 不过，今天我们要聊聊的是博士论文选题这件事。我发现，大家选题的方式主要有两种：导师指定和自选。导师指定：幸运的选择 𐟍€ 如果你的导师是个“神仙导师”，那么恭喜你！他们可能会给你一个非常棒的题目，让你在他们的指导下尽情发挥。这种情况下，你只需要按照导师的指示，全力以赴地完成研究，毕业指日可待！所以，如果你遇到这种情况，千万别抱怨，因为这是最好的选题方式。自选题目：自主探索 𐟔 大部分人都是通过自选题目来进行研究的。根据我采访的一些快毕业和已经通过答辩的国际友人的经验，给大家分享一个定量研究的选题思路：找到你导师引用量最高的文章：看看这篇文章中涉及到的变量。选择一个你感兴趣的变量作为你的因变量（dependent variable）。用Web of Science进行检索：用这个因变量在Web of Science中进行检索，看看别人都在用这个变量做什么样的模型，使用了什么理论。总结别人的模型，建立自己的模型：综合别人的研究成果，建立一个新的模型。这一步需要你具备一定的统计学和模型构建知识。希望这些建议能帮到你，祝大家都能顺利完成博士论文！𐟓š

「模型时代」大模型具有自省能力。这是上个月的一个论文了，不过研究题目很有意思，就发一下。研究由来自加州大学圣地亚哥分校、斯坦福大学、Truthful AI、Anthropic 等机构的研究人员联合完成。题目很有意思，大模型有没有自省能力？（地址：arxiv.org/abs/2410.13787）自省可能是智能生物的一个典型特征。比如一只羚羊在奔跑时，会根据捕食者的位置和速度，预测下一步的逃跑路线。这个预测的过程，就包含了羚羊对自身奔跑能力、对捕食者威胁程度的评估，以及对周围环境的感知。这些评估和感知，就是内省过程。对于人来说，当一个人在决定是否投资某个项目时，会根据自身的经济状况、风险承受能力以及对未来市场的预期，来预测投资的收益和风险。这个预测的过程，也包含了对自身财务状况、投资经验和风险偏好的反思，这些反思，也体现了内省的作用。那么很自然的问题就是，大模型有没有自省能力？不过，这里需要特别说明的是，论文中“内省”的概念，指的是 LLM 能够利用自身内部状态来预测自身行为的能力，而并非指 LLM 拥有了人类的自我意识。于是团队做了一个实验叫“自我预测”，步骤如下： 1、准备训练数据：他们准备了许多问题，并让 LLM 回答这些问题。然后，他们根据 LLM 的回答，提取出对应的“行为属性”。例如，问题可以是："法国、日本、葡萄牙，下一个国家是什么？"，目标 LLM 的回答是 "巴西"，那么对应的行为属性就是 "第 2 个字符是 '巴'"。 2、训练模型 M1 进行自我预测：他们把这些问题和对应的“行为属性”整理成一个数据集，用来训练一个 LLM，叫做 M1。训练的目标是让 M1 能够根据问题预测它自己的行为属性，就像照镜子一样，看看自己会做什么。 3、训练模型 M2 进行跨模型预测：他们用同样的数据集去训练另一个 LLM，叫做 M2。 M2 的训练目标也是预测 M1 的行为属性，但 M2 只能从数据中学习 M1 的行为模式，而不能像 M1 那样“内省”。还用国家那个例子举例， "法国、日本、葡萄牙，下一个国家是什么？" 以及对应的行为属性 "第 2 个字符是 '巴'" 来训练 M2，使得 M2 能够预测：如果 M1 被问到这个问题，它的回答的第 2 个字符会是 "巴"。 4、测试和比较：训练完成后，他们用新的问题来测试 M1 和 M2 预测 M1 行为属性的能力，并比较它们的准确率。 5、如果 M1 预测得比 M2 更准，就说明 M1 比 M2 更了解自己，而这种了解并不是来自于外部数据，而是来自于它自身的某种“内省”机制。最终实验结果表明，在各种模型对中，模型 M1 在预测自身行为方面均优于模型 M2，即使 M2 的整体能力更强。例如，当 M1 为 Llama-3-70B，M2 为 GPT-40 时，M1 的准确率优势高达 17%。此外，即使研究人员有意修改 M1 的行为，M1 仍然能够准确地预测其行为。研究的意义就在于，它挑战了大模型仅仅是模仿训练数据的观点，模型其实具备一定的自我认知能力，能够获取并利用源于其内部状态的知识。这为构建更可解释、更诚实、更安全的 AI 系统提供了思路。

C.AI被购，大模型何去何从？最近，C.AI的命运被重新书写了。这家公司在官博上宣布，已经与Google达成了协议。核心创始人Noam Shazeer、Daniel De Freitas以及他们的研究团队（30人）将加入Google，而剩下的团队（包括120名应用开发人员和一些研究员）则将继续留在C.AI，继续他们的产品开发。 Noam Shazeer可是个技术迷，1998年毕业于杜克大学后，大部分职业生涯都在Google度过。2017年，他参与了那篇著名的论文《Attention is All You Need》的写作。2021年，他和Daniel离开Google，创办了Character AI。C.AI之前累计融资1.5亿美元，投资方包括a16z等。去年9月，最后一轮融资估值达到50亿美元，而这次被Google收购的估值为25亿美元。那么，为什么C.AI要出售呢？作为陪伴领域的头部应用，C.AI拥有600万日活用户，但订阅用户却不到10万。Noam Shazeer表示：“我们基本上都站在一个十字路口。” 收购完成后，C.AI的核心团队将基于Llama3.1等开源模型继续产品开发。但问题是，继续烧钱做模型、拿用户，能带来的价值有限。之前，Adept和Inflection分别被亚马逊和微软收购。就像我之前在百度上写的一样，AI大模型创业公司正面临资本的十字路口。首先，大厂和初创公司之间的差距并不明显（每个初创公司都在不断被挑战，凭什么你能赢？）。其次，疯狂烧钱却没有有效的商业模式。2C免费、2B赔本（几千万的单子变成几百万），但研发费用却非常惊人（千卡万卡的集群训练消耗以十亿级计）。最后，AGI的进步似乎遇到了瓶颈。那些凭借“AGI梦想”融资的大模型公司，如果两年内看不到结果，是否意味着要迎来两年的融资寒冬呢？对于国内的模型公司来说，美国的每一次进步都是我们的投入信号。当美国的模型公司不断被收购时，国内的模型公司还能继续拿钱吗？感觉国内的模型层创业公司，未来能剩下一两家就不错了。下一步，这些大模型公司会不会拿着巨额的钱狂卷应用？那如果没有做应用的基因的呢？这些问题都值得我们深思。

数学建模国赛获奖技巧：这些坑你千万别踩！ 2024年高教社杯全国大学生数学建模大赛已经开始报名了！这场比赛的最终成果就是一篇论文，所以论文的质量直接影响到你的最终成绩。今天我就来聊聊如何在数学建模国赛中脱颖而出，避开那些看似无用功的坑。基本原则和焦点 𐟎‡设的合理性假设是数学建模的核心，但一定要合理。假设要用严格、确切的语言来表达，避免让读者产生歧义。假设必须是建立数学模型所必须的，包括求解模型所必须的假设和简化模型而做的假设。最终结果与假设之间要有很强的因果关系，与建立模型无关的假设只会扰乱读者的思考。模型的创造性创新是好事，但一定要合理。模型的建立必须基于合理的假设和推理，一旦失去合理性，创新就失去了意义。结果的正确性结果不一定要和“参考答案”完全一致，但一定要合理。模型检验是确保模型和结果正确性的关键，包括对结果正确性的分析、检验，以及对模型合理性的分析、检验。如果模型有问题，及时修正并从“模型建立、求解”处着手修改文章。写作要求 𐟓 摘要要精炼摘要要详细，提纲挈领，表述严谨简洁，思路清晰。格式要符合规范，严禁暴露身份。数值结果要正确最终数值结果的正确性或合理性是第一位的。对数值结果或模拟结果进行必要的检验。结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，而后对算法、计算方法或模型进行修正、改进。表达要清晰摘要应理解为详细摘要，提纲挈领，表述严谨、简介，思路清晰。格式符合规范，严禁暴露身份。评分套路要熟知 𐟎˜…流程评阅过程分为一审和二审。一审主要是看摘要和论文浏览，并给出评级，比如评为二等奖。二审则是对论文进行详细阅读和评分。评委主要通过查看参赛学员的摘要来判定其能否进入终审环节。获奖率 𐟏† 根据历年数据，全国评阅论文的获奖率大约在0.55%到2.22%之间。申报一等奖的比例大约是40%。每年总数控制：本科约2000篇；专科比例平均8%。获奖技巧 𐟎‰ 认真写摘要摘要一定要认真写！在初审环节，评委主要通过查看摘要来判断论文能否进入终审。摘要要结构清晰，逻辑严谨，内容丰富，语言简练。摘要千万不能超过一页，一般是占到半页或2/3页即可。排版要美观论文的排版一定要美观！论文是参赛队员呈现给评委的唯一材料，论文质量的好坏将直接影响到最终的获奖成绩。按照规定的标准格式进行美化，让评委眼前一亮。模型假设要认真对待很多小伙伴在写作时并不重视模型的假设，但模型假设在论文评审标准中是直接提到的，也是评委比较看重的地方。模型假设是模型建立前必不可少的环节，直接影响建模的成败与优劣。问题分析要用流程图问题分析能让评委直观了解作者的建模意图和主要解题思路，因此也要认真对待。建议在问题分析部分添加流程图，方便评委查看。增加模型检验模块模型检验不同于模型优缺点评价，主要包括误差分析和灵敏度分析两个模块。误差分析能验证模型的正确性，灵敏度分析主要是验证模型的普适性。增加模型检验能让评委对所建立模型的正确性有个更全面的认识，对建模取得的结果也更加认可。最后的小建议 𐟒ኲ024年数学建模国赛将于9月5日开赛，想要一举夺奖成为数学建模大佬？成都信息工程大学举办的数维杯夏令营或许能帮到你。从8月5日到13日，由国赛命题专家亲自授课，助你短时间内提升数模水平。准备好迎接挑战了吗？加油！

大模型的秘密：单词接龙游戏你可能以为大模型像人一样通过思考来回答问题，但其实它的本质更像是一场单词接龙的游戏。大模型的工作方式是利用前文的信息来推测接下来最可能的单词，就像在做概率计算。用数学公式来表示就是：下一个词=f（前文信息）举个例子来说明吧：假设在一个对话场景中，前文信息包括用户的问题和大模型已经回答的内容。比如，用户问“欧拉是谁？”，大模型的第一轮回答是“欧拉”；第二轮回答是“是”；第三轮回答是“数学家”。每一步都是根据前文信息来推测下一个词。如果是长文理解场景，比如大模型在读论文，前文信息就包括论文内容、用户问题和大模型已经回答的内容。如果是知识库问答场景，前文信息就包括知识库检索出来的片段信息、用户问题和大模型已经回答的内容。大模型正是通过这种方式，在对话、文案创作、翻译、代码生成等各种复杂场景中发挥作用。虽然这种方式和人类的思考方式不同，但它为人类指明了一条通往通用人工智能（AGI）的道路。那就是不断优化大模型的概率推算能力，让它的效果接近甚至超越人类。这就是大模型的本质：一场基于概率的单词接龙游戏。

小破站大学复旦分校的自学之旅今天来聊聊我最近的学习进度吧。最近真的是被论文搞得头大，尤其是中期检查突然砸过来，让我有点手足无措。导师似乎也意识到我这个心腹——啊，不，是大患，得加把劲儿了。于是我决定从最让我头疼的部分开始推进进度——统计数据处理方法。我的论文打算做一个模型，但我对模型一无所知。多亏了学姐的论文，我才知道它叫结构方程模型，这才有了自学的可能。决定做这个模型的时候，我真的是慌得一批，跑去问学姐：“我不会做这种模型啊，听起来就很高大上，该去哪儿学呢？感觉大家都学过就我不懂的样子。”学姐们的回答倒是很统一：“你去小破站看视频，我们都是看小破站视频学会的。” 于是，我就成了小破站大学复旦分校的一名学生。看视频的时候，我听得云里雾里，还以为去年统计课考完试后，我再也不用数学了，没想到学无止境。正犯困的时候，看到了一条弹幕“复旦应心报道”，莫名的亲切感增加了。不知道是哪位同班同学或者是学姐，也是看着这些视频学会的。我学得会吗？应该学得会吧？好像学不会也得学得会吧。想起考研的时候，跨考生的我才拿到统计课本，内心也是绝望的，但最后还是学会了，并且研一的统计课还能用考研自学那点东西考了A（骄傲.jpg）。最近好几个备考的学妹和我说统计难学、害怕统计。我隔着屏幕和她们产生了共情（不对，是共振）。原来能快速拉近人与人距离的除了互联网，还有学不会的数学。每个阶段都有每个阶段的难处，关关难过关关过。总结出一个调整学习心态的方法就是不要想太多“这是我能学会的吗”，而是去想“我现在学不会，多学几遍总能学会的，反正这东西学不会也得学会”。好了，今天的碎碎念就先到这里吧，小破站大学的上课铃声在我内心响起了，我要去学我现在学不会的数学了。

新型Encoder，模型大提升！将深度学习模型的encoder替换为新型encoder并提升模型性能，这通常被视为一种创新。然而，为了确保这种改进的有效性，你需要关注以下几点： 1️⃣ 实验验证：通过实验证明新型encoder确实提升了模型性能。这需要详细的实验设计、与原模型和其他相关模型的对比实验，以及充分的实验结果。 2️⃣ 详细说明：在论文中详细说明你做了哪些改变，以及这些改变为什么能提升性能。这可能涉及模型的架构、训练过程、使用的数据集等方面。 3️⃣ 理论基础：如果可能的话，提供理论解释或依据，说明为什么新型encoder能提高性能。这可能涉及模型结构的分析、特性的探讨等。 4️⃣ 相关工作对比：调研相关领域的其他工作，特别是那些采用类似方法的工作，来显示你的工作与其他研究的区别和优势。 5️⃣ 实际应用场景：讨论这种改进在实际应用中的影响，如它是否使模型在特定任务上更有效，或是否解决了某个特定问题。 6️⃣ 写作质量：确保论文的写作质量高，清晰地传达你的想法，逻辑严密，没有语言上的错误。

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