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泛化学术概念权威发布_下列哪些属于泛化关系(2024年11月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

泛化学术概念

拙政园的历史变迁与园林观念的转变在现代建筑与园林学者的研究中，对历史陈迹的片面解读或带有特定目的的文献运用往往被视为理所当然，这导致了园林历史研究领域的多元“错位”现象。在古代文献中，园主、游园者、造园师并不像现代学者那样，将“园林”泛化为一个笼统的概念，并梳理不同园林是如何随朝代更迭发展演变，最终形成各类风格特点的。柯律格通过一系列历史陈迹分析了“园林”概念范畴的变动机制，并关注到二十世纪以来中国社会各阶层园林观念的转变。其中，刘敦桢对苏州园林的研究最具代表性。他在考察苏州早期建筑遗迹的基础上，于1936年出版了相关专著，但出乎意料地认为苏州园林并不奇特。这与南斯对拙政园的激赏形成了鲜明对比。南斯认为，即使今天的坍塌破败也掩盖不住拙政园自身的迷人魅力。为何两人对同一座园林的感受会有如此差异？这种歧异无疑不是偶然现象，而是反映了刘敦桢拒绝西方游客根据自己的需求挪用中国文化遗产的态度。 1949年新中国成立后，政治环境的变化使重视建筑的实用性研究并对西方观点持保留态度的刘敦桢成为在苏州园林史、园林修复和园林建筑研究领域最具权威的学者。这种“左”倾政治环境要求对中国学术正本清源，清除西方学术的评价体系和概念范畴所造成的影响，似乎只有这样，“园林”才能纳入“民族遗产”的范畴。从此，作为一项“民族遗产”，人们对苏州园林的关注和研究一直长盛不衰，1992年苏州市一座园林博物馆的开馆更是将这一盛况推向顶点。

教育技术学的定义与相关概念辨析第二节教育技术学的定义体系一、定义的提出与修正 𐟓š 教育技术学的发展经历了三个阶段：教育技术本质、狭义教育技术和广义教育技术。1998年，教育技术被定义为“人类在教育教学活动中所采用的一切技术手段与方法的总和”。狭义教育技术则是指在现代教育思想、理论指导下，运用相关技术手段和方法促进教育最优化，以实现有意义学习的实践活动。而广义教育技术则更进一步，定义为“为了促进人的发展，对相关的过程和资源进行设计、开发、利用、管理和评价的理论与实践”。二、教育技术定义体系的建立 𐟏›️ 本书中提到的教育技术学定义，即理论层面的定义，是研究在教育中运用相关技术来提高绩效的理论、规律和方法的一门学问。第三节教育技术相关概念辨析 𐟔 一、中国教育技术领域的构成 𐟌 教育技术是一个成熟的领域，但作为学科还不够成熟。作为一个成熟的研究领域，它应具备明确的研究对象、任务和目的；科学的研究方法和研究路线；一批本领域的学术带头人，形成合理的学术梯队；以及一批重要的研究成果，并在实践中产生重大影响。中国教育技术领域包括教育技术学科、教育技术事业和教育技术产业三部分。二、领域和学科的关系 𐟌𑊥�瑥ꦘ秊™育技术领域的一部分。在学科建设中，要把握学科的内涵和外延，不能把教育技术领域中所有的问题甚至是教育领域中的问题都拉到教育技术学科中来，造成学科的泛化。三、电化教育、信息化教育和现代教育技术的关系 𐟌 通过对比电化教育、信息化教育和现代教育技术的定义可以看出，它们的研究对象、研究目的是一致的，实质是一样的。信息化教育是电化教育发展新阶段使用的名称。信息化教育是信息时代的电化教育。四、教育技术领域相关概念关系的界定 𐟓‹ 电化教育和现代教育技术的研究对象、研究目的基本相同，实质是一样的。信息化教育就是信息时代的电化教育。教育信息技术与现代教育技术基本上是等同的。教育信息技术是教育技术的一部分，而不是教育技术的全部。现代教育技术是教育技术的现在时，更多地关注信息技术在教育中的应用。综上所述，教育技术包含了电化教育、信息化教育、教育信息技术和现代教育技术，是它们的合集。而电化教育、信息化教育、教育信息技术和现代教育技术都是教育技术的子集。

机器人领域最具挑战性的方向揭秘在过去的一年多里，大语言模型等技术的发展令人瞩目，而机器人领域尤其是人形机器人项目也在如火如荼地进行着。具身智能这个早在1950年就被提出的概念开始被广泛讨论，许多年轻人对这一方向充满好奇，想要探索其中的小方向。具身智能可以分为两个部分：locomotion（移动能力）和manipulation（操作能力）。无论是双足、轮式还是轮足等移动方式，我们暂时不讨论，主要关注操作能力。在我看来，操作能力是更为重要的部分。大语言模型等的成功提升了机器人的交互能力和高级推理能力，但受限于多数机器人任务需要3D、动态的表示以及规划、低级控制等技术，我们还有很长的路要走。我们已经看到许多令人振奋的演示，如Figure AI的Figure 01、Tesla Optimus的Gen2、斯坦福的Mobile Aloha、谷歌的RT2以及1X的EVE等。这些演示在视频中展现了强大的操作能力，似乎家务被轻松解决，给人一种机器人已经可以走进千家万户做家务（达到L4级别的具身智能）的错觉。然而，这些数据收集成本非常高，学到的技能对特定任务过拟合，泛化能力很弱。由于数据收集成本高，数据集缺乏多样性，多为巨头公司花费数月时间采集，数据壁垒高。希望未来工业界能多与学术界共享数据。在仿真环境中训练再迁移到真实世界中似乎是个很好的训练方法，因为数据获取低成本、可扩展、可复制。学术界和工业界提出了多个操作的仿真平台，如英伟达的Isaac Sim、MimicGen、斯坦福的RoboTurk和UCSD的ManiSkill等。当然，仿真的缺点也比较明显，如sim2real的差距，难以模拟复杂现实场景的物理交互，对非刚性物体和表面的特性也很难模拟。

霍普金斯大模型教程：AI研究者的必读指南霍普金斯大学最新推出的大模型教程，涵盖了从基础到进阶的所有关键知识。这份教程不仅详细介绍了大模型的基本概念，还深入探讨了模型的构建、训练、评估与改进，以及在安全、隐私、环境和法律道德方面的考量。 𐟓š 适合人群该教程特别适合人工智能、自然语言处理和机器学习领域的研究者和从业者，以及对大型语言模型感兴趣的学术界和产业界人士。 𐟔 课程内容数据准备：如何有效地准备和处理数据，以优化模型性能。模型构建：从零开始构建大模型，掌握关键技术和方法。训练策略：探索不同的训练策略，提升模型的训练效率。模型评估与改进：通过实验和数据分析，不断优化模型的性能。 𐟓– 教程亮点详细讲解了预训练语言模型（PLM）和大型语言模型（LLM）的区别和联系。介绍了如何通过微调（fine-tuning）将预训练模型应用于特定任务。探讨了大型语言模型在多任务、多语言环境下的应用潜力。 𐟌 应用场景预训练语言模型（PLM）：适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。大型语言模型（LLM）：具备更强的泛化能力和多任务处理能力，适用于复杂的应用场景。 𐟒ᠦ•™程结构第一部分：为什么大模型与传统模型不同？第二部分：大模型的构建方法。第三部分：热门改进技术。第四部分：高级主题的快速概览。 𐟌Ÿ 总结这份教程不仅提供了全面的大模型知识，还通过丰富的实践案例和实验数据，帮助读者深入理解大模型的原理和工作机制，掌握在实际应用中的关键技术和方法。对于希望在大模型领域取得突破的AI研究者来说，这是一份不可或缺的宝贵资源。

𐟔“内卷”现象的流行与演变 𐟌Ÿ“内卷”一词，最初源自文化人类学领域，近年来经由媒体传播，获得了广泛认同，并成为网络流行语之一。 𐟌𑥅𖨯�‰经历了从学术领域到网络社区的转移。在学术语境中，“内卷”被用来形容一种文化模式，即内部复杂化精细化程度不断加深，整体却无法更新为新文化形态的现象。而随着网络的介入，这一术语的语义逐渐泛化，不再局限于学术讨论，而是开始被用于描述当代社会的各种竞争现象。 𐟓š从词汇意义和语法意义角度来看，“内卷”的指称主体、色彩义、义项、义素和词性都发生了显著的变化。例如，在指称主体上，“内卷”由原本专指学术领域的现象，转变为可指称职场、教育、社交等各个领域的竞争现象。在色彩义上，则由中性词转变为偏贬义，并带有一定的贬义色彩。 𐟤”那么，“内卷”现象为何如此受欢迎并广泛传播呢？这背后有多重原因：首先是语言内部的组合关系变化引起词义的变化；其次是语言经济性的考虑，人们总是力求用最少的麻烦去达到最大的交际效果；最后是社会文化原因，当今时代竞争压力巨大，使得“内卷”现象成为社会常态的反映。 𐟒ᦀ𛧚„来说，“内卷”现象的流行与演变是语言、文化和社会多重因素共同作用的结果。它不仅丰富了我们的语言库，也反映了当代社会的竞争现状和人们的心理需求。

南京大学视觉CV博士生招生，名额有限！嘿，大家好！如果你对计算机视觉和多模态研究感兴趣，那么南京大学智能科学与技术学院的范琦老师正在招收2025年入学的博士生哦！而且，他还在找实习生和科研助理，感兴趣的小伙伴们赶紧看过来！博士研究方向 𐟎Œƒ琦老师的实验室主要研究多模态、图像生成和基础大模型的高效微调。具体方向会根据学生的兴趣来定，所以无论你是对哪个领域感兴趣，都可以来试试。博士offer流程 𐟓 整个流程还是挺透明的：面试：首先你得通过面试。实习offer：面试通过后，你会收到实习offer。短期实习：来学校实习一段时间，表现好的话，实习通过。博士offer：实习通过后，你会收到正式的博士offer。科研合作：提前开始和导师进行科研合作。名额和offer数量 𐟎š士名额只有2个，实习offer也是2个，博士offer同样是2个。这意味着只要你足够优秀，基本上是铁offer，不用担心被刷下来。学生需要具备的素质 𐟌Ÿ 热爱科研，有强烈的自驱力：你得上进，有探索的欲望和动力。有目标和想法：知道自己要什么，有清晰的计划。抗压能力强：虽然老师不会push得太狠，但你自己的压力要够大。丰富的科研经历：有过一些拿得出手的科研项目或比赛经验。加分项：如果你是ACMer、技术博客大神或者在kaggle、顶会workshop等比赛中有亮眼成绩的，那当然更好啦！我们能提供什么 𐟓š 纯科研向的培养模式：国际顶尖高校的学术培养模式，绝对让你学到东西。资源支持：作为老师的第一批博士生，他会投入最多的资源来培养你，让你成为学术标杆。比如，你可以一直在外实习，还会提供强连接的联培实习资源，国内头部公司或研究机构的多模态或图像生成方向研究组的实习机会。从入学前就可以开始实习，积累足够的科研能力和成果后（一般在博二结束的时候），推荐去海外顶尖高校或企业进行交流访问或实习。博士毕业要求 𐟎“ 只要你满足学校和学院的要求，毕业不是问题。范琦老师不会卡你毕业，放心好啦！关于范琦老师 𐟑袀𐟎“ 范琦老师今年3月刚加入南京大学智能科学与技术学院，担任助理教授。他是高阳教授R&L Group的成员，研究方向是计算机视觉，包括视觉感知泛化、视觉基础大模型高效微调和泛化。自2020年以来，他在计算机视觉顶会顶刊（CVPR、ECCV、ICLR、IJCV）上发表了十多篇论文，其中第一作者论文八篇。他的博士生导师是香港科技大学的Chi-Keung Tang教授（IEEE Fellow）和Yu-Wing Tai副教授。CK培养过很多优秀的博士生，例如CUHK的贾佳亚教授和Dartmouth College的Yu-Wing Tai副教授（Yu-Wing也是范琦读博期间的co-advisor）。总之，如果你对计算机视觉和多模态研究感兴趣，范琦老师的实验室绝对是个不错的选择！赶紧行动起来吧！

#明说真教育# 中国传媒大学宋晓阳老师说，这几天董宇辉跟作家李娟的对话上了热搜。自从爆火之后，我想，董宇辉不再能自己左右自己了，一位教英语的老师，一位喜欢文学的青年，然后他被架上去了。不管他愿意与否，能力如何，他得跟达官贵人、领导干部、影视名人坐在一起说话，他不焦虑谁焦虑呢！因为他的进阶是非常态的，他心虚又害怕，他不知道自己真的有还是真的没有。宋老师的分析是对的，十分有启发意义。由于各种各样的原因，一些人，尤其是年轻人突然火爆，这样的现象在媒介化时代更为普遍和复杂。有的迅速大红大紫、也迅速沉没世间，在文体圈这样的现象较为普遍，而泛化在政商和学术领域，则尤为值得关注。当然，一方面从保护人才的角度，全社会应该尽可能站在公允立场知人论事，但这很难做到；所以另一方面就更显重要，即所有大红大紫者对自身要清醒、冷静和客观，尽可能坚持自己，不忘初心。做到这点也难，从近年来大红大紫又迅速沉没世间的居多，易中天先生是把持住自己、坚持学术独特发生的不多见的一位。至于董宇辉这一类本来就底蕴不厚、见识不足和能力欠缺的年轻人，突然被怀有各种各样目的的人捧红，如宋老师言“进阶是非常态的”，再遇不到人生中真正的良师益友，很快衰落，甚至倒霉、发生各种各样的悲剧是必然的。然而，真正的教育者，从培养和保护年轻人成长成才角度，是应该尽量避免这种情况发生的。（图片来源于网络）

27岁青年科学家张林峰任上海交大博导近日，中国农业大学信息与电气工程学院网站发布的一份学术报告信息显示，1997年出生的张林峰，今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向聚焦于高效的人工智能（Efficient AI），涵盖大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等领域。张林峰在学术界成果斐然，已在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，论文被引用超过2000次。他曾任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个国际顶级学术会议的审稿人，并荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）等多项荣誉。尤为值得一提的是，张林峰在2019年提出的自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。该算法因其在泛化性和效率上的显著优势，受到国际学术界的广泛认可。此外，张林峰的研究成果还在多个实际场景中得到了应用，如二维检测、三维检测等，为人工智能技术的落地应用做出了重要贡献。张林峰选择放弃多家企业的高薪聘请，毅然加入上海交通大学人工智能学院，致力于科研与教育工作。他的加入，无疑为上海交大的人工智能研究注入了新的活力，也为中国青年科学家树立了榜样。#27岁清华博士任上海交大博导#

贝叶斯PINN：热门研究 𐟌 物理信息神经网络（PINN）近年来在学术界和工业界引起了广泛关注，其研究成果丰硕且质量上乘。最近，“贝叶斯+PINN”的研究领域取得了显著进展，多项成果被Neurips、Nature子刊等顶级学术会议和期刊录用。 𐟔 这个研究方向因其多重优势而备受青睐，包括提升模型泛化能力、防止过拟合、增强模型可解释性、提高计算效率、增强模型鲁棒性以及提高灵活性等。这些优势使得“贝叶斯+PINN”能够适应多种任务，在金融、医疗诊断与预测等多个领域都有广泛的应用前景。 𐟏… 学术界和工业界普遍认为这一热点具有很高的研究价值。对于论文作者而言，这一领域尚未饱和，创新空间依然广阔，值得关注和投入。对于感兴趣的研究者来说，现在是一个不错的时机加入这一领域。 𐟓š 我整理了8篇“贝叶斯+PINN”相关的代表性论文，包括最新的和一些经典的文章，同时还有相应的开源代码供大家参考和使用。

如何写好新闻评论？多练多写，考试不慌！今天给大家分享一些写新闻评论的小窍门，记得多练多写，好功夫都是练出来的！𐟒ꊨ닦„ 立意的选择很重要，一定要从微观案例中找出折射出的社会问题，但不能脱离材料，避免推理过度。注意事项包括：避免无立意呈现、立意跑偏、立意杂糅、立意无信息增量、立意泛化等问题。评论标题标题类型多样，有动词性标题、判断性标题、修辞性标题、符号性标题、引语型标题等。一般建议用核心事实+核心观点的标题，这样一目了然。注意事项包括：避免没有事实或者没有观点，核心事实要抓取完整，避免观点过大或者过小。论证逻辑论证逻辑有五种方法：例证法、引证法、喻证法、比较法和假设法。写作时不要像记流水账，也不要过于口语化或学术化。多用过渡性语言，比如“尚且”、“倘若”、“值得注意的是”、“更重要的是”、“然而”、“一定程度上”等。尽量用数据、案例、政策来说明观点。论证结构论证结构有三种：并列式、递进式和对比式。如果一直在练习，建议捋清楚这些论证逻辑，多加运用。如果不太稳妥，分段写就好（本质段、意义段、原因段、问题段、措施段等）。评论结尾评论结尾一般分为概述型导语、描述型导语、评述型导语和橱窗式导语。注意事项包括：一般分为提出建议和批判反思。提出建议需要多主体思考，比如“形成合力/多方发力”；批判反思需要对事件进行升华式思考，可以将批判学派或媒介环境学派中的金句结合。希望这些小技巧能帮到大家，多练多写，考试不慌！𐟓š𐟒ꀀ

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