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内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

llm论文辅导

英国LLM毕业论文写作全攻略在英国攻读LLM学位的你，是否正在为毕业论文而头疼？别担心，这里有一份详尽的英国LLM毕业论文写作指南，帮你轻松应对！ 𐟓– 引言和背景引言：简要介绍你选择的论文主题的重要性和背景，为读者提供一个清晰的预览。背景：探讨与所选产品相关的法律背景和历史，包括相关的法规和案例。 𐟔 产品分析产品概述：详细解释所选产品的功能、特点和应用领域。法律框架：分析适用于该产品的法律框架，包括国家法律、国际条约和司法解释。法律挑战：评估所选产品所面临的法律挑战，并提供解决方案。创新和发展：探讨该产品在法律领域中的创新或发展，以及其可能带来的影响。 𐟓Š 衍生内容可行性研究：对该产品的可行性进行研究，包括市场需求、竞争分析和商业模式等方面。伦理和社会问题：讨论与该产品相关的伦理和社会问题，以及可能的法律和道德影响。国际比较：将该产品与其他国家或地区的法律产品进行比较，分析其优势和不足之处。 𐟓‹ 其他相关要素案例研究：选择相关的案例，并分析这些案例对所选产品的影响和适用性。经验分享：与从事该领域的专业人士进行访谈，分享他们在使用该产品时的经验和观点。未来展望：对该产品在未来的发展和前景进行展望，包括潜在的法律变化和技术创新。 𐟌Ÿ 结尾部分以上是对英国LLM毕业论文要求内容的简要概述，涵盖了产品分析、衍生内容和其他相关要素。通过系统地分析和探讨所选产品的法律背景、法律挑战和发展，毕业生们可以在他们的研究领域做出有益的贡献。

英国LLM论文写作：如何搞定欧盟法规引用期末季到了，大家是不是都在为论文头疼？写论文的时候，最让我头疼的就是引用欧盟的法规和案例。每个案例都要引用： Case number | 案例名称（斜体） | [年份] | ECR | 卷号 | 页码尤其是那个ECR编号，真是让人抓狂。有些案子根本没在ECR上报道过，这时候就得去Westlaw上找替代品。最好的选择是Law Reports, The Weekly Law Reports和All England Law Reports (European Cases)，如果没有这些，那就找Common Market Law Reports (CMLR)，这个还算常见。顺便推荐两本非常实用的OSCOLA引用指南，搜索oscola+swansea或cardiff应该能找到。希望这些信息对大家有帮助！

𐟌Ÿ 算法岗入门全攻略：从零到一的旅程 𐟌Ÿ 如果你渴望进入互联网算法岗，这里有一份精心准备的学习路线，帮助你从零开始，逐步迈向成功。 𐟔 计算机基础：首先，你需要掌握编程语言、数据结构和线性代数等基础课程。Python 是主要的学习语言，结合数据结构进行代码实践。Leetcode 是一个不错的平台，可以帮助你提升编程思维。 𐟓š 算法基础：接下来，学习机器学习和深度学习的基础知识。推荐阅读周志华的《西瓜书》，然后是吴恩达的机器学习课程和深度学习课程。此外，还需要关注最新的网络模型，如Transformer、VIT、GAN 和 Diffusion，可以通过小破站视频进行学习。 𐟌 前沿方向：了解当前的算法趋势，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态、图像生成、大语言模型（LLM）、自动驾驶等。选择你感兴趣的方向进行深入探索。 𐟏—️ 模型实践：针对感兴趣的方向，阅读优秀的GitHub开源代码，锻炼模型训练和推理能力。同时，学习Pytorch深度学习框架，理解其基本原理。 𐟒𜠩ṧ›…导：参与高质量的项目辅导，了解大厂的技术需求，提升实践和认知能力，同时增强简历和面试技巧。 𐟓– 论文阅读：根据项目辅导的方向，搜索并阅读前沿论文，提升论文阅读能力和算法理解。推荐在arXiv或历年顶会上搜索论文。 𐟎“ 科研论文：如果条件允许，发表1-2篇高质量的科研论文。如果没有实验室资源，可以专注于实践。 𐟒𜠥𙠯𜚥﹤𚎥𚔥𑊧”Ÿ来说，寻找与项目辅导方向相关的互联网大厂实习机会，丰富简历并增加对大厂技术的认识。 𐟎‰ Offer到手：按照上述流程进行，你在正式求职时，大概率能够拿到算法岗位的offer。 𐟌Ÿ 总结：在大学期间打好计算机基础，明确未来的方向。硕士期间注重项目或论文，并争取实习机会。整体完成这些步骤后，你将能够超越90%的算法岗求职者。如果你还有一年就参加秋招，那么关注项目辅导和实习是关键。

墨大LLM留学生论文注水指南（下）英文读不完？别担心，可以尝试翻译成整本中文。当然，选择翻译工具时需要注意，不是所有工具都能满足你的需求。拿到中文翻译后，阅读速度会有质的提升，这时依然建议读英文的开头、结论和每段第一行。这样不仅能学习英文词汇表达，还能避免中译英时出现错误。比如WTO专家组，应该是WTO panel，个别会变成expert groups。选题和水源论文的选择要点主题：中外同一法律基础的，就能对外输出中国观点，这可能是国际法容易的原因。中国和美国、澳洲都是适用WTO的规则。推荐比较法研究，武汉大学国际法评论等核心期刊、五院四系国际法方向的学院官网寻找会议和新作等作为主题。论文越新被人翻译的可能性越低。看引用：看脚注和结尾，引用的外国论文越多越好。看综述：硕博论文会写文献综述，有国外论文研究综述，这不仅是高质量论文来源，还兼顾了多方观点。两轮注水直到初稿：选好知网论文后提交outline，扒论文的骨架，outline相当于简版开题报告，要带reference。论文被批准后直接翻译，一般一两天搞定一个初稿。第一轮注水【必注】：readings注水：不论是真读了，还是翻成中文了，总之把reading materials的内容多引用，老师会表扬你。不要指望找一个论文就完事了，发给你的材料也要用到。第二轮注水【可选】：有说100字要一个引用，但没发现直接依据。在注水情况下100字一个引用很容易达到的。如果这还不够，第二轮直接扒引用论文的引用论文，读一下已引用论文的内容，看到可以新增的点就补充到论文中，看到类似观点但是不同作者的也可以在原来引用上增加一个引用，表示对同一观点读了很多论文。论文送检流程：Ddl之前预留2-3小时用于查重，先看AI和重复率，再针对性降重。修改翻译错误、润色：不要用GPT和Quilbot，可能会AI率高然后被约谈。查重：重复率去尾注15以下。

LLM新基准！测因果推理今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。如果你对这些论文感兴趣，欢迎前往GitHub搜索llm-paper-daily，每日更新论文。如果觉得有帮助，别忘了点个𐟌Ÿ哦！ 𐟔 回到本文发表机构：MPI for Intelligent Systems, University of Washington 人工智能和因果推理领域的科学家们一直在寻找一种能够轻松进行合理因果推理并回答大规模因果问题的机器。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域引起了范式转变。尽管LLMs在复杂性能上已经取得显著进步，但它们在进行正规因果推理和精准地回答因果问题方面仍有局限性。特别是它们是否采用了摊销的因果推理（一种在机器学习中基于以往经验对新情况做出快速推断的机制）无法适用于所有场景，尤其是那些摊销偏差可能失败的反常识和无意义的因果关系案例。 𐟏… 核心贡献为了评估LLMs的因果推理能力，论文提出了CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略。挑战1：如何系统地测试和评估LLMs的正规因果推理能力为了解决这个挑战，论文提出了CLADDER数据集。这个数据集的独特之处在于，它以自然语言提出的因果问题都以符号问题和真实答案为基础，由一个符合Pearl因果推理方法的因果推导引擎（CI Engine）衍生而来。CLADDER基于一系列的因果图和三个因果关系层阶（联合、干预、反事实）构建了超过10000个因果问题。挑战2：如何引导LLMs进行正确的因果推理并解决复杂的因果问题论文启用了CAUSALCOT这一思维路径提示策略，灵感来自CI引擎。该策略要求LLM提取问题中的因果图、因果查询和可用“数据”（例如条件或干预概率）并输出正确的因果推断。实验结果表明CAUSALCOT提高了LLMs在CLADDER上的表现。总结这项研究通过CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略，测试和分析大型语言模型（LLMs）在正规因果推理上的能力。实验突显了LLMs的局限，并为未来研究提出了方向。

Zotero智能推送每日arXiv新论文 𐟎‰好消息！科研小伙伴们，这里有个超棒的新项目推荐给大家：TideDra/zotero-arxiv-daily。这个项目可以根据你的Zotero数据，每天推送与你研究领域相关的最新arXiv论文。是不是很方便？𐟘 𐟓橡𙧛𙯼š 完全免费！不需要安装任何东西，直接fork就能用。部署在Github Action上，轻松薅羊毛。 LLM生成TLDR，帮你快速筛选重要论文。 𐟔如何使用：只需fork这个仓库，并在Github Action页面设置环境变量，就能快速部署。项目会根据你的Zotero图书馆数据，推送你可能感兴趣的arXiv论文。 𐟓‹功能介绍：每天自动推送相关论文，省时省力。 LLM生成的TLDR，让你快速了解论文重点。论文列表按相关性排序，方便你快速找到目标论文。 𐟚€快来试试吧，让你的科研之路更加高效！

#大模型日报# ai前沿动态【展开偏好标注：基于直接偏好判断的高效LLM对齐】链接：论文概述：本文提出的 SPA 框架通过直接偏好判断、迭代式自我改进和噪声感知学习，高效地解决了大型语言模型对齐中数据标注成本高昂的问题，在多个基准测试中取得了显著的性能提升，尤其是在少量数据条件下表现突出。

墨大法学生LLM课程体验分享嘿，大家好！今天想跟大家聊聊我在墨尔本大学读LLM的一些经历，特别是两门核心课程的学习体验。虽然这些体验不涉及具体的分数，但希望能给同样在法律路上奋斗的小伙伴们一些参考。 International Law and Children's Rights（LAWS70120）𐟑𖰟’𜊊这门课的讲师是John Tobin，上课形式是五天八小时的模式，时间安排在早上9点到下午5点之间，中间有一个小时的午饭时间和15分钟的课间休息。课前需要阅读的资料挺多的，大概有500多页。教室里的同学大部分都是中国人，课堂氛围很友好。老师会在课堂上提问，但不会强迫你回答，他本人也很温和。每天都有课堂worksheet（纸质版）需要讨论，下课还会有作业，比如第一天是找网站上的相关资料，后来有天发了视频让回去看。第二天早上会有关于前一天内容的quiz题目一起讨论，这些都是为了强化学习。老师还会放一些与topic相关的纪录片，偶尔还会发巧克力𐟍민Œ甚至请了其他嘉宾来分享经验。考核方式是二选一：100%的论文或者100%的考试。论文需要交一个outline，老师会把要求发在Canvas上。我选择的是take home examination，给了五天时间，题目是六选三，写5000字。时间感觉是够用的。结课的时候老师也会发以前的考试题目，他说可以自己写了发给他，他会给feedback（不过我没写）。 Fundamentals of the Common Law（LAWS70217）𐟓œ⚖️ 这门课的讲师是一个可爱的小老头Philip，上课形式是十天课，每天上午两小时lecture，下午90分钟的tutorial。课前阅读资料很少，不到100页，是老师自己编写的。上午的lecture是一百多人的大课，没有introduction环节。Philip讲课非常风趣易懂，会有课堂提问，刚开始会cue坐在边上的同学，问题比较简单，基本都能答得上来。后来就是主动发言了。下午的tutorial有四个老师，我上的是一个印度老师的课，刚开始有点难听懂，但听多了就基本能听懂了。tutorial主要是讲case，需要提前预习，有时会有分组讨论，然后需要派两个代表上去表述观点。第八天还请了一位老师来讲如何检索以及AGLC规定等等。下午的tutorial讲的是期末case analysis的案例。考核方式是20%的案例分析和80%的论文。案例分析在上课时都有讲过，写1000字。论文题目是一个案例然后给救济方法，写3000字。考核给分的是tutorial老师，Philip只负责上课和给题目。总的来说，这两门课都很有收获，虽然有些挑战，但也很值得。希望我的分享能对你们有所帮助！如果有任何问题或者想了解更多，欢迎留言哦！

阿里开源多模态大模型引领新SOTA！阿里开源的多模态大模型Ovis1.6在多个开源模型中脱颖而出，综合得分第一，实现了新的SOTA！𐟚€ 李沐在上交大的演讲中提到，多模态是当前的一个热门趋势，未来潜力巨大。𐟔劊多模态大模型是当前的研究热点，不断有顶刊论文发表。例如，最近有论文探讨了MM-LLMs在牙科领域的应用，并发表在《Nature》上！𐟦𗠥䚦衦€大模型能够整合不同模态的信息，提高模型的准确性和鲁棒性，增强泛化和表达能力。𐟌Ÿ 目前，该领域的创新仍在不断涌现，主要集中在模型架构、训练方法和应用场景等方面。为了让大家更快地找到创新点，我们总结了2024年最新的顶会论文，主要分为七个大方向，包括扩展模态、加强生成能力、轻量级部署、减少幻觉现象等。𐟓š 想要发表高质量论文的同学们，一定要多多关注这个方向！𐟓

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