论文zero权威发布_zerog成员的资料(2024年12月精准访谈)
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! 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。 CheckTii还提供essay修改润色和增加案例的功能,让论文更加丰满。 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!
何凯明加盟MIT,深度学习新星✨ Kaiming He最近更新了官网,确认了自己将加入MIT的消息。让我们回顾一下他在计算机视觉和深度学习领域的卓越成就。 He在深度残差网络(ResNets)方面的论文是2019年、2020年和2021年Google Scholar Metrics中被引用次数最多的论文之一。他的工作为现代深度学习模型的基础组件(如Transformers、AlphaGo Zero、AlphaFold)奠定了基础。 在视觉对象检测和分割方面,He的Faster R-CNN和Mask R-CNN论文产生了重大影响,是这些领域被引用次数最多的论文之一。他在视觉自监督学习方面的作品也是CVPR 2020、2021和2022年发表的高被引论文。截至2023年7月,他的论文引用次数超过46万次,并且每年以超过10万次的速度增长。 He还获得了多个知名奖项,包括2018年PAMI青年研究员奖、CVPR 2009、CVPR 2016、ICCV 2017最佳论文奖、ICCV 2017最佳学生论文奖、CVPR 2009最佳论文荣誉奖、ECCV 2018、CVPR 2021、ICCV 2021的Everingham奖。 He的加入无疑将为MIT的深度学习研究注入新的活力,期待他在未来带来更多创新性的工作。
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: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 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。
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! 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。 ᠥ𗥁𗥑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。 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
大学生必备神器清单,效率翻倍! 大学生活充满了挑战,但有了这些神器,你的学习效率将大大提升!以下是一些必备的工具,快来看看吧~ AI助手类工具 ChatGPT / Gemini / Monica AI:这些智能对话工具可以帮你生成灵感、解答问题,甚至整理笔记。 Perplexity:AI搜索引擎,让你整合信息更快捷,省时省力! Microsoft Copilot:集成在Office中的智能助手,写论文、做报告都很方便。 Monica Humanize / Humanize AI:投入AI写作的文章,然后以人性化的写作来降低Turnitin Plagiarism的百分比。 学习与写作工具 Notion:知识管理神器,适合整理学习资料和规划任务。 QuillBot / ZeroGPT:大学生常用的AI Detector,检查AI写作的百分比。句子润色和改写的利器,避免用词重复,如果百分比高还有机会改正,改正可以到Monica Humanize 和Humanize AI进行人性化写作。 Grammarly:英文语法检查工具,提升写作精准度。 Google Scholar / Sci-Hub:学术论文和文章搜索,快速找到权威资源,Written Assignment 的资料全靠它们,Bye Bye Wikipedia ! Citefast / MyBib / EasyBib / Scribbr:一键生成Reference和Citation的格式,解放双手! 蠨熨牤𘎨𗥥 𗊃anva / Vista Create:做海报、简报和社交媒体内容的设计工具,也能制作精美的PPT。 Slides Go / Gamma AI:提供精美PPT模板或生成独特的演示内容。 Capcut / 剪映:视频剪辑神器,剪辑作业视频或社交内容都很方便。 数据与研究工具 Statista / DOSM(马来西亚统计局):获取各类统计数据,用于Assignment分析或市场调查。 Google News:了解最新新闻动态,获取Assignment的时事背景支持。 翻译工具 Google Translate / DeepL:支持多语言翻译,DeepL更注重翻译的细腻和上下文理解。 大学生活充满挑战,但掌握这些工具会让你的学习之路更加轻松高效!赶快试试吧~ꢜ耀
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。
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 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。 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。
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