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论文zero权威发布_zerog每个成员介绍(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文zero

AI论文查重率高？教你轻松搞定！现在写论文难免会用到一些辅助工具，但很多人担心这些工具会被专业检测工具发现。别担心，这里有个好消息！无论你用的是哪种AI工具写的论文，都可以帮你把AI率降到5%以下，让你的论文看起来像是原创作品。支持多种语言无论你的论文是用中文、英文还是其他语言写的，这些工具都能帮你轻松绕过各种AI监测平台。常见AI监测平台 ZeroGPT Crossplag Content at Scale Copyleaks OpenAI GPTZero Sapling Write turnitin

Final救星：AI写作工具来帮忙！ 𐟎‰ Chatgpt问世后，GPTzero迅速出现，而如今CheckTii又成为了新的救星，让AI写作不再是秘密！𐟔 𐟓š 研究生和本科生期末考试的压力山大，尤其是研究生需要完成几千字的论文。在没有Chatgpt的年代，虽然需要自己动手写框架和思路，但只要重复率不高于30%，就能轻松过关。 𐟤– 现在，Chatgpt已经问世一周年了，担心的不再是重复率，而是AI率！明明是自己写的论文，却可能被GPTzero误判为50%的概率由AI生成，真是让人哭笑不得。 𐟔砦œ€近，一个名为CheckTii的在线网站在内测，功能强大，尤其是自动降低AI重复率。使用他们的免费trinit网站账号查重，效果显著。 𐟓 我曾对CheckTii的Enhance功能进行测试，发现原本从gpt复制的100%AI生成的内容，经过Enhance改写后，AI率降至20%，成功骗过了trinit。 𐟓ˆ CheckTii还提供essay修改润色和增加案例的功能，让论文更加丰满。 𐟌Ÿ 希望大家都能尽快了解这个宝藏网站，安全度过期末考试周！

零浪费服装裁剪：四种创意设计实验 𐟒᤻€么是零浪费服装裁剪？通过巧妙的设计和纸样切割，最大限度地利用面料，减少生产、消费和使用过程中的浪费（指的是裁剪和缝纫的服装，而非全成型服装或生物材料等）。 𐟒ᤸ𛨦裁剪方法： 1️⃣ 一片布（直接成型）：如古希腊的希顿和印度的纱丽，直接用整块面料在身体上围裹或披挂。 2️⃣ 十字型裁剪：即一片式裁剪，如战国时期的“繹秋衣”和公元前4世纪的“沼泽外套”，直接切出前中和袖底线并向前围裹，结构简单。 3️⃣ 拼图（排料）法裁剪：画出直线或相互嵌合的纸样。需要具备“形状意识”，想象排版后的正负形状，以利用剩余的面料进行下一个结构设计。 4️⃣ 拼接式裁剪：不受幅宽限制，像七巧板一样，通过不同拼接方式探讨服装空间感和创意性。 5️⃣ 斜裁：最著名的例子是Vionnet手帕裙，它由四片斜向矩形组成，利用面料的斜纱弹性契合人体，同时最大化利用整幅面料。 𐟒᥮ž验案例： 1️⃣ 十字型裁剪：关键点在于整幅利用。模仿“沼泽外套”结构，用平裁将整幅布料裁出领襟、袖，利用边角料制作配件。 2️⃣ 拼图式裁剪：关键点在于正负形状的计算和利用。首先在有限幅宽下满足裙长需要；接着以腰围宽、胸宽为最小数值经向框定，减去裙身的负形状；最后裁剪缝出一条裙子。 3️⃣ 斜裁＋拼接式裁剪：关键点在于重组与拼接。在十字型基础纸样上画45Ⱕˆ†割线，以领围线为中心重组纸样，然后前后片垂直对称，沿折线内卷，最后形成接缝均为直边的斜裁十字型服装。 4️⃣ 折纸式裁剪：关键点在于整幅利用。与Vionnet手帕裙一样，实际上是将4块斜裁面料交叠，区别在于这个实验的裙身多了折纸设计。 𐟒᥮ž验思考：零浪费裁剪具有挑战性：一方面，为避免面料浪费，服装合体度会有一定的妥协。另一方面，需具备形状意识，且设计受幅宽限制，需考虑板片之间的尺寸关系。 𐟒ᦎ訍参考： 𐟔𔠥š士论文《Zero-Waste Fashion Design：a Study at the Intersection of Cloth, Fahion Design and Pattern Cutting》（Timo Rissanen）； 𐟔𔠥š主Holly McQuillan的项目Make/Use，可下载零浪费纸样；

3维普、tata.run、龙源、ZeroGPT、知网AI率检测对比，论文AIGC检测 Hey小伙伴们，今天我要来聊聊那些让人头疼的论文AI率检测问题。𐟎“ 每次写论文，最担心的就是原创度不够，AI痕迹太重。最近，我在茫茫工具海中，找到了一个超级好用的AI检测网站——tata.run，它简直是我的论文救星！ 𐟔 首先，让我来揭秘市面上几款AI率检测工具。3维普、龙源、ZeroGPT和知网，我都试过，但最终还是选择了tata.run。为什么呢？因为它不仅免费，而且检测结果超准确！ 𐟌Ÿ tata.run检测原创度，这个功能简直是为我量身定制的。每次写完论文，我都会用它来检查一遍，确保我的文章是独一无二的。这个功能让我在提交论文前，心里有底，不怕被导师打回重写。 𐟤– 而且，tata.run降AI功能也是我超爱的。它帮我降低了文章中的AI写作痕迹，让我的论文看起来更自然，更有深度。这对于追求完美的我来说，简直是福音。 𐟒ᠥ𗥁𗥑Š诉你们，tata.runAI率检测器是我的首选。它不仅免费，而且检测速度快，结果准确。这让我在论文写作过程中，能够及时调整，确保每一篇论文都是高质量的。 𐟓ˆ 还有一点，我在使用tata.run的过程中发现，通过分享这个工具给身边的朋友，我竟然还能赚取一些佣金。虽然这不是我使用这个工具的主要目的，但这个额外的小福利确实让我感到惊喜。总之，如果你也在为论文的AI率检测发愁，不妨试试tata.run。它不仅能帮你检测论文的AI生成率，还能提高你的论文质量。赶紧去试试吧，相信你也会和我一样，爱上这个工具的！ #论文写作 #AI检测 #原创度 #免费工具 #学术神器 #tata.run

这张图片展示了论文中‚€（Pi-Zero）模型的结构和工作流程，以实现通用机器人控制任务。以下是任务分解分析： 1. 数据集（左侧部分）左侧展示了一个多样化的、跨机器人平台的数据集，包含了多个复杂的操作任务。这些任务包括：放置和收纳物品（如装瓶、收拾购物袋、装配盒子）日常家务操作（如清理桌面、打扫、整理衣物）高精度操作（如排序乐高积木、摆放餐具）复杂机械设备的操作（如咖啡机、洗衣机）这些多样化的任务为‚€模型提供了广泛的训练数据，涵盖了不同环境下的多种动作类型，从而使模型具备执行多任务的通用性。 2. 预训练与模型架构（中间部分）预训练：‚€模型通过互联网级别的大规模数据进行预训练，使其能够从视觉-语言的输入中获得一般性知识。这一预训练帮助模型理解视觉与语言之间的关系。 ‚€模型架构：该模型包含一个预训练的视觉-语言模型（VLM），作为感知和理解的核心，同时集成了一个称为“动作专家”的模块，用于生成连续的动作。这种设计使模型能够通过流匹配技术执行精确的、流畅的动作控制。 3. 高质量的后期训练数据（下方部分）在预训练之后，模型还会在高质量的数据上进行微调，这些数据专门用于需要精确控制的任务（如精密组装或物品操作）。这些后期训练数据涵盖了高难度的任务场景，进一步提升了模型在实际应用中的表现力。 4. 不同任务的训练策略（右侧部分）模型可以通过不同的方式进行任务训练，以实现多种类型的任务处理能力：零样本（Zero-shot）学习：模型可以直接在见过的数据上执行任务，例如整理桌面等，这种能力来源于强大的视觉-语言预训练。专门化后期训练（Specialized post-training）：模型可以进一步训练，以处理更复杂的任务（如批量折叠衣物、从洗衣机中取出衣物）。高效的后期训练（Efficient post-training）：通过高效微调，模型能够执行之前没有见过的任务，例如将物品放入抽屉、替换纸巾等。

𐟚€ 算法工程师必备技能自学指南 𐟚€ 想要成为算法工程师？这里有一些关键方向和自学建议，帮助你快速入门！ 1️⃣ 𐟒𛠧𜖧若Ÿ𚧡€：掌握 Python 语言，包括 NumPy 和 Pandas 等库的使用，以及数据结构的基础知识。结合 LeetCode 平台，进行编程练习。 2️⃣ 𐟎蠨œ𚨧†觉（CV）：了解深度学习基础，熟悉 CNN、Transformer 和 VIT 等核心网络。选择检测和分割等常见方向，如 Faster RCNN、RetinaNet、YOLO 和 PSPNet、DeepLab 等经典算法进行论文阅读。实践可以选择特定场景的目标检测或分割。 3️⃣ 𐟓š 自然语言处理（NLP）：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer 和基础语言模型（BERT + GPT）。阅读大语言模型（LLama）的论文。实践可以选择基于 BERT 的文本分类或基于 GPT 的对话系统。 4️⃣ 𐟎砥䚦衦€模型：了解深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 等基础网络。阅读 CLIP、BLIP 和 BLIP-2 等多模态模型，以及 LLama 等大语言模型的论文。实践可以选择基于 CLIP 的 zero-shot 推理。 5️⃣ 𐟎堁IGC图像/视频生成：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 基础网络。阅读 Dalle、SD 和 SDXL 等 Diffusion 模型的论文。实践可以选择基于 Diffusers 库的图像生成、图像编辑或可控生成。 6️⃣ 𐟔 搜广推：了解深度学习基础和机器学习基础，熟悉 Transformer。阅读代表性搜广推方法，如 DIN 和 MMOE 的论文。实践可以选择 Kaggle 的赛题进行锻炼。 𐟚€ 完成以上内容，你基本上已经入门了算法领域。但要拿到算法工程师的 offer，还需要一个高质量的简历，展示你在实际项目中的经验。推荐参加高质量的项目辅导，直接接触大厂需要的技术栈，了解实际业务逻辑。

上海交通大学开源了一个非常牛批的语音生成模型 F5-TTS。「ai」刚好这几天AI音频和播客火爆，这下瞌睡送枕头了。模型特点有：零样本 (Zero-shot) 声音克隆速度控制（基于总时长）可以控制合成语音的情感表现长文本合成支持中文和英文多语言合成在 10 万小时数据上训练最重要的是支持商用论文：网页链接模型下载：网页链接演示Demo：网页链接项目地址：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频

AI新法破译甲骨文 𐟓œ 甲骨文背景甲骨文（Oracle Bone Script, OBS）是中国古代的文字，记录了商朝时期的人文地理和日常生活，具有极高的历史价值。尽管已经发现了数千个甲骨文的铭文，但大部分字符仍未被破译。传统的自然语言处理（NLP）方法依赖于大量的文本语料库，而甲骨文缺乏标准的输入方法或编码方案，因此传统方法并不适用。 𐟒ᠨ–‡方法论文提出了一种名为Oracle Bone Script Decipher（OBSD）的条件扩散模型，用于辅助破译甲骨文。该模型采用了一种基于图像生成技术的方法，通过条件扩散策略生成破译的关键线索。具体步骤如下：初步理解：将甲骨文图像和已知的现代汉字配对，训练模型识别已知字符。条件扩散：使用扩散模型将甲骨文图像转化为现代汉字图像。局部结构采样（Localized Structural Sampling, LSS）：通过滑动窗口技术，将甲骨文和现代汉字图像分割成小块，学习局部结构的映射。零样本细化（Zero-shot Refinement）：利用不同风格的现代汉字字体，训练模型学习结构转换，以改进初步破译的结果。 𐟔젨–‡实验为了验证OBSD模型的有效性，作者在甲骨文数据集上进行了广泛的实验。实验使用了HUST-OBS数据集和EVOBC数据集，这些数据集包含了大量已知和未知的甲骨文字符图像。实验结果表明，OBSD模型在破译甲骨文方面表现出色，尤其是在与传统的图像到图像翻译方法相比较时。此外，作者还进行了消融研究，以展示LSS模块和零样本细化对提高破译准确性的重要性。 𐟓ˆ 总结论文提出了一种创新的AI辅助破译甲骨文的方法，通过图像生成技术克服了传统NLP方法在处理古代语言时的限制。OBSD模型通过结合局部结构采样和零样本细化，有效地提高了破译的准确性。实验结果证明了该方法的有效性，并展示了其在破译未知甲骨文字符方面的潜力。作者还讨论了该方法可能扩展到其他古代语言的可能性，并指出了未来工作的方向，包括与专家合作进一步验证和改进模型。

𐟓š留学生必备！AI检测神器大揭秘𐟔 𐟎“在留学生活中，我们常常需要使用AI工具来助力学术写作。但如何确保自己的作品没有“撞车”的风险呢？别担心，这里为你揭秘五款超实用的AI检测工具！ 1️⃣ Scispace：这款工具能帮你快速检测论文的原创性，让你安心学术研究。 2️⃣ Gptzero：一键式检测，轻松识别AI写作，让你的论文更加独特。 3️⃣ OpenAI AI Text Classifier：利用先进的文本分类技术，为你的学术作品保驾护航。 4️⃣ Hello-SimpleAI ChatGPT Detector：简单易用，让你随时掌握论文的原创状态。 5️⃣ Turnitin 教师版：专业且权威的检测工具，为你的学术成果提供坚实的保障。 𐟒ᨿ™些工具都是留学生们的必备神器，让你在学术道路上更加顺畅。快来试试吧！𐟌Ÿ

转角二碲化钼，连发三篇论文！ 𐟚€ 重大突破！转角二碲化钼在一天内在Nature上连发三篇论文！ 2023年，无磁场的高温分数量子反常霍尔态研究取得了重大进展，通过不同的观测手段得到了充分的研究，可能开启分数化电子学的新篇章！ 𐟔 论文一：Trion sensing of a zero-field composite Fermiliquid 摘要：利用扭曲MoTe2双层结构的独特谷特性，通过测量三离子光致发光圆偏振度，揭示了零磁场下复合费米液体的光学特征。 𐟔젨–‡二：Direct magnetic imaging of fractional Chern insulators in twisted MoTe2 摘要：使用纳米级超导传感器，成功绘制了扭曲双层MoTe2中的磁性边缘场图，发现了零磁场下分数Chern绝缘体态的形成。 𐟔젨–‡三：Local probe of bulk and edge states in a fractional Chern insulator 摘要：通过激发子共振微波阻抗显微镜，直接成像了分数Chern绝缘体中的体态和边缘态，揭示了拓扑态在扭曲MoTe2中的演化。这些研究不仅展示了转角二碲化钼在物理学领域的巨大潜力，还为分数化电子学的发展提供了新的视角和方向。

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