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论文堆模型

论文堆模型_论文怎么建立一个模型

三分钟揭秘Transformer！ 𐟎ŽŸ理大揭秘 Transformer模型，首次亮相在"Attention is All You Need"这篇论文里，是自然语言处理（NLP）领域的明星模型。它的核心思想就是注意力机制（Attention Mechanism），这个机制让它能够捕捉到输入序列中的所有依赖关系。Transformer主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器是一堆相同的层堆叠在一起，每层都有两个子层：自注意力层（Self-Attention Layer）和全连接层（Feed Forward Neural Network）。解码器也有类似的结构，不过在自注意力层和全连接层之间多了一个编码器-解码器注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）。 𐟌Ÿ 优点亮点并行计算：因为没有循环和卷积结构，Transformer可以大规模并行计算，训练效率杠杠的。长距离依赖：它能直接捕获序列中的长距离依赖关系，解决了很多RNN模型解决不了的问题。可解释性：注意力权重让模型的内部工作机制变得可视化，理解起来更直观。 𐟚렧𜺧‚𙦌‘战计算复杂度高：虽然可以并行计算，但自注意力机制的复杂性导致计算复杂度和内存需求都很高。缺乏顺序感知：由于模型的并行性，它在处理序列数据时可能会忽略顺序信息，需要依靠位置编码来弥补。 𐟔„ 优化方向提高计算效率：比如通过稀疏注意力机制来降低计算复杂度。强化顺序感知：通过引入位置编码或者其他序列建模方法来增强模型的顺序感知能力。 𐟓ˆ 适用范围广泛 Transformer模型在自然语言处理领域大放异彩，机器翻译、文本摘要、情感分析等任务都取得了显著成果。此外，它还被应用到了语音识别、图像识别等其他领域，展现出了强大的通用性和潜力。

回归系数不显著？试试这些方法吧！在做实证研究的时候，回归系数不显著简直是个家常便饭。尤其是写博士论文的时候，真是让人头疼。毕业季快到了，学位可不能因为这种小问题而泡汤。所以，面对不显著的回归系数，我们得想办法解决它。换模型试试 𐟓ˆ 有时候，同一个问题可以用不同的模型来解决。比如，某篇经典文献用了A模型，而另一篇大牛的文章用了B模型。到底哪个模型更好呢？这就要看你对模型背后理论的信任度了。如果你更相信A模型的理论，那就用A模型；同理，对B模型也是一样。不同的模型可能会得到不同的结果，有时候差异只在于系数的大小，有时候则体现在系数的显著性上。换个变量来衡量 𐟓Š 同一个财务变量，可能有多个指标来衡量。比如，融资约束的度量方法就有好多种，包括公司规模、是否支付股利、产权性质、KZ指数、WW指数、信用评级、票据评级、利息偿付倍数、资产的可抵押能力、是否是集团公司等等。再比如，掠夺风险的度量方法也有一大堆，包括HHI、主营业务利润、价格-成本边际、超额价格-成本边际、勒纳指数、交叉弹性、熵指数、资本-劳动比偏离行业均值的绝对值、股票收益和行业组合收益的协方差、行业内最大四家企业的集中度等等。选择不同的指标来衡量同一个变量，结果也会有所不同。所以，有时候换个指标就能让你的结果显著起来。不过，稳健性检验通常要求对某个无法精确度量的变量采取多种指标衡量，而且还要检验这些指标的一致性（通过相关系数和交叉统计）。选个好样本 𐟍€ 数据处理的过程包括了选择样本。你可以删除ST、PT公司，删除交叉上市的公司，删除IPO当年的数据，删除资不抵债的公司，对离群值进行Winsor处理。样本处理的方法五花八门，值得细细琢磨一番。换个方法试试 𐟔„ OLS、FE、GMM、3SLS、IV、Probit、DID……方法多得是，理论上可以换各种方法来试试，但每一种方法都有自己的限定条件和使用范围。所以，选方法的可行性不太高。最后的思考 𐟤” 当然，即使做了这些调整，回归系数依然不显著，那就得思考一下理论上是否成立了，或者是不是一个伪命题。毕竟，理论和实践之间总是有那么一段距离。希望这些方法能帮到你，祝你早日搞定论文，顺利毕业！𐟎“

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

记得大模型去年最火的那段时间，有两个词特别流行，开悟和涌现。涌现的定义：涌现能力指的是在小模型中没有表现出来，但在大模型中表现出来的能力。这种能力是不可预测的，并且随着模型规模的增加而出现。具体来说，当系统的量变导致行为的质变时，我们称这种现象为“涌现”。在大模型的背景下，这指的是模型在达到一定规模后展现出之前小模型所没有的、意料之外的、能够综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性开悟现象： “开悟”是一个比较抽象的概念，它指的是大模型在处理语言和知识时所展现出的类似人类智慧的能力。这种能力使得机器能够理解和生成自然语言，甚至在某些情况下，能够表现出创造性和深度思考的能力。更直白一点的解释就是大力出奇迹，而且这个奇迹的出现并不是预期的。人们并不知道模型变大之后就会变强，并没有什么非常严谨的论文、理论原理可以支撑这个观点。否则的话，像 GPT-3.5 /GPT-4 这样的东西早就被做出来了，根本没 OpenAI 什么事情。要知道人类可是早在 1969 年就登上月球了，那还是计算机算力十分匮乏的年代。要是你从现在穿越回到 30 年前，告诉人们疯狂堆算力把模型的参数搞得大大的，用深度学习的方法就可以搞出聪明的 AI，估计现在世界又是另一方光景了。 #多的是你不知道的事# #大模型# #人工智能# #人工智能AI# #OpenAI#

3D视觉新突破：一键去噪，秒速重建大家好，今天我要给大家介绍一项超级酷的3D视觉研究——一种能从嘈杂的点云数据中快速学习签名距离函数（SDFs）的新方法！𐟑€𐟔劊想象一下，你手里有一堆乱七八糟、充满噪音的3D点云数据，现在有一种神奇的技术，能够一键去除所有噪点，重建出干净、准确的3D模型！这不是梦，这就是最新发表在IEEE Transactions上的“Fast Learning of Signed Distance Functions from Noisy Point Clouds via Noise to Noise Mapping”论文带来的革新！ 𐟌Ÿ【创新点】无需干净数据：传统方法去噪、重建，都得依赖一些干净、准确的数据作为学习样本。但这篇论文的方法，完全不需要！它通过“噪声到噪声映射”，直接从嘈杂的观察中学习出高度准确的SDF。统计推理：利用统计学原理，即便在点云无序、无对应关系的情况下，也能推理出清洁的3D结构。多分辨率哈希编码：通过CUDA实现的多分辨率哈希编码，训练速度提升了一个数量级，一分钟之内就能收敛！ 𐟚€【新颖性】这项技术不仅在理论上突破了传统限制，实际应用中更是展现出了惊人的效果。无论是自动驾驶车辆上的激光雷达数据，还是我们日常使用的智能手机扫描的点云，都能用这个方法快速、准确地重建3D模型。 𐟏†【效果展示】论文中的实验结果证明了这种方法在点云去噪、上采样以及多视角重建方面，都达到了前所未有的水平。看图1，从含有10M点的单次真实扫描中，学习到的SDF，不仅去噪效果拔群，重建的表面也是光滑细腻，完全颠覆了我对3D重建的认知！ 𐟔—【项目链接】想了解更多细节？快去项目页面：源代码、实验数据、视频演示应有尽有！快来一起见证这场3D视觉的革命吧！𐟌ˆ𐟔尟š€ #点云去噪 #快速重建 #AI技术 #科研新发现 #数据科学 #机器学习 #深度学习 #创新技术

学术界的那些事儿，真是让人哭笑不得 𐟘… 最近看了几篇顶刊论文，真是让我大开眼界。说要公布代码吧，结果就丢了一堆reg文件。你以为我会自己跑回归？别逗了，我连怎么用这些文件都不知道。要公布数据吧，就把一堆不知道从哪里搞来的数据扔在大Excel表格里，连个变量名解释都没有。文章里模型写得花里胡哨的，最后连个描述性统计量都不报告，直接就是模型结果和一堆眼花缭乱的图。更搞笑的是，一篇顶刊论文横空出世，居然是东拼西凑的方法加上一堆看起来很牛的大话，再加上最重要的big name。只能说，苦了那些普通牛马们。

保研后的托福班：是挑战还是自虐？𐟤”𐟓š 保研后，时间充裕，我决定给自己找点事做，报了个托福班，想着大四就开始努力，不输在起跑线上。 𐟓… 报班前：一边忙着做项目，一边抽空学托福，研究生阶段不能混日子，我要奋斗！ 𐟓… 上课后：每周都要早起7点去上课，真是要命。每次上课前都要纠结一番，是不是脑子进水了才报这个班？ 𐟒𐠨€ƒ虑到课程费用不菲，我又不能在课堂上打瞌睡，也不能偷懒，每天作业一堆，压力山大。现在事情突然多了起来，SRTP导师安排建SiC模型，研究生导师的论文还没看，还要准备答辩和课程作业。如果有一天我累死了，那肯定是被自己逼死的。𐟘…𐟒”

博士六年，仿佛一场梦最近面试了一家国内的量化公司，面试官问了我一堆概率题和竞赛题，我几乎是下意识地迅速给出了标准答案。突然间，我和面试官之间产生了一种默契，仿佛我们只是在走流程。这些题目和我在读博士期间的研究有什么关系呢？又和他们投资的模型有什么关系呢？博士六年，仿佛一场梦。记得刚入学时，满怀期待地开始新的学术旅程，每天都在实验室里忙碌。那时候，科研似乎是我生活的全部，每一篇论文、每一个实验都充满了激情和探索。然而，随着时间的推移，激情逐渐被日常琐碎的实验和论文所消磨。每次开会、每次讨论、每次修改论文，都像是在走一场没有尽头的旅程。现在回想起来，博士六年的经历似乎与现实有些脱节。那些复杂的数学模型、精密的实验设计，仿佛只是存在于一个理想的世界里。而现实中的投资模型、市场变化、政策调整，与这些学术研究似乎并没有太多联系。所以，当面试官问起那些概率题和竞赛题时，我几乎是无意识地给出了答案。那一刻，我意识到，自己可能已经习惯了那种快节奏、高强度的学术生活，而现实世界中的问题却更加复杂和多变。或许，博士六年的经历真的只是一场梦。梦中的我们追求着学术的极致，探索着未知的领域。而醒来后，我们发现自己依然在现实的世界中，面对着更加复杂和多元的问题。

多模态大模型幻觉缓解新策略 𐟌Ÿ今天我们来探讨一篇八月底发表的MLLM论文，该论文从推理策略角度出发，旨在降低多模态大模型的幻觉。 𐟔姮€单来说，作者提出了一种基于“多视角和多路径”的推理方法，以减少幻觉。其中，“多视角”意味着通过不同的提示让模型从不同的角度感知图片；“多路径”则是指多次采样，选择答案token概率之和最高的答案选项。 𐟓š论文标题：Look, Compare, Decide: Alleviating Hallucination in Large Vision-Language Models via Multi-View Multi-Path Reasoning ⚙️方法：本文的方法简称MVP，是一种无需训练的推理策略。其主要思路是“多次采样推理-集成选择最合理的答案”，具体分为以下两个要素： 1️⃣多视角：通过修改提示，使模型从不同的角度感知图片。除了普通的提示，还有top-down和bottom-up两种视角对应的提示，见p2； 2️⃣多路径：每个视角都可以随机采样几次生成候选答案。有了一堆候选答案后，如何集成得到最终结果呢？这里不仅考虑了简单的投票，还引入了certainty score，用答案token处top-1 token的概率减去top-2 token的概率作为certainty score，取这个score的和最高的答案作为最终输出，见p3。 𐟒𛥮ž验效果：实验主要在POPE数据集上进行，结果显示LLaVA1.5、Qwen-VL、nstructBLIP、mPLUG-Owl2的幻觉都有所减缓，且效果优于经典方法OPERA。 𐟔通过这种方法，我们可以更有效地缓解多模态大模型的幻觉，提高模型的准确性和可靠性。

如何高效读文献？我的实用方法分享！大家好！今天我想和大家聊聊如何高效地读文献。很多人一听到“读文献”就觉得头疼，尤其是当面对一堆堆的论文时，感觉时间根本不够用。其实，读文献也是有技巧的，而且不仅仅是找文献和用工具的问题。下面我来分享一些我个人读文献的方法和心得。明确目标，有的放矢 𐟎首先，你得知道自己要找什么。就像逛商场一样，你得先知道自己要买什么，然后才能去商场里找。读文献也是一样，先看摘要（abstract）。摘要里如果提到了你感兴趣的方向，那就继续往下看。这个时候，你需要发散思维，通过摘要联想一下这篇文章具体研究什么内容。这个能力会让你读文献越来越快。了解背景，掌握前沿 𐟓š 接下来，看介绍部分（introduction）。这部分会告诉你作者要研究的问题是什么，以及在当时的研究前沿是什么。通过这部分内容，你可以了解作者是怎么思考和分析现有的研究从而得出问题前沿的。这对我们未来的学术生涯非常重要。明确需求，重点突破 𐟔 如果你发现摘要和介绍部分都符合你现在的研究方向，那么下一步就要明确你需要什么。如果你需要数据或分析模型，那就重点看Methodology部分；如果你只需要一个结果，那就直接读conclusions部分。思维导图，整理思路 𐟗𚯸 最重要的一点是，一定要做思维导图！随着我们读的文献越来越多，时间越来越长，很容易忘记哪篇文献的哪个部分对我们有用。在写作时引用的时候也记不清顺序，这时候就需要重新看一遍读过的文献，浪费大量时间和精力。养成边看边做思维导图的习惯，比如哪些文章阐述了相同的理论，哪些文章提出的未来研究方向一致，哪些文章在本领域研究被多次引用等等。我个人推荐用亿图脑图（电脑搜索MindMaster真的很好用），手机上可以用幕布。改掉坏习惯 ⚠️ 最后，给大家几个建议，改掉一些读文献的坏习惯：不要被文章中的引用分散注意力，需要什么就去查另一篇文章。不要一个字一个字地读文献，看似很认真但实际上效率很低。及时整理和记录，不要像狗熊捡苞米一样，捡一个扔一个最后什么都没记住。结语 𐟓 希望这些方法能帮到大家，让我们在学术研究的路上更加高效和顺利！下期我会分享写论文的方法和一些可以提升效率的软件和网站，敬请期待！

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