论文堆模型前沿信息_ai智能文章生成器网站入口(2024年12月实时热点)
建模论文神器!公式秒出 作为一个打了两年数学建模的老手,我最头疼的就是写论文的时候。需要输入一大堆数学模型和公式,尤其是当我还没学过LaTeX的时候,只能用Word。用图片吧,清晰度和字体大小都调不好。公式输入更是要打好久,谁能理解建模人的痛苦啊! 不过,经过我全网搜索,终于找到了一套神器,简直是建模论文的救星! 针对LaTeX用户 Quicker + 公式识别动作 Quicker是一个轻量级的软件,特别适合我们这些数学建模的。在动作库里找到公式识别功能,就能把图片里的公式转换成数学公式,然后一键复制到LaTeX里,超级方便! 针对Word或WPS用户 思路和上面差不多,不过需要加一个支持LaTeX输入的插件——mathtype。把mathtype导入Word或WPS,就能用图片转数学公式,然后粘贴到论文里啦。 这两个神器简直是建模论文写作的福音,再也不用为公式发愁了!妈妈再也不用担心我敲不出公式啦!
上午在华彩杯算力大赛决赛颁奖会上演讲,讲产业落地,我知道我讲的效果很好,讲完了数个工信厅和通管局领导来加了微信,吃饭时工信部的分管领导专门过来加了微信,其实他并没听我演讲,是工作人员告诉他我讲的效果好,他特别过来听我分享了观点。 对产业界而言,算力明年将会面对巨大考验,2023年开始炒作多模态通用大模型,整个社会已经把人工智能歪曲成就是大模型,或者就是算力,在已经堆了两年算力之后,现在我们的算力已经达到了800万个机架,这样庞大的算力,要用来干什么,是一个严峻的问题。 我说科学界是找国家要钱,建智算中心,堆算力,到国际上去排名,然后去发论文。他们不会关心这些算力的用处。但是我们产业界是要把这些算力卖出去的。全场响起了今天唯一的一次掌声(因为大家都讲技术,中途不会有人鼓掌)。 这个问题是产业界的大问题,2025年,众多的中小企业都得问一句,自己做了大模型,这个大模型除了折旧,还要消耗大量的能源,谁来出这个钱? 我这个问题是自己担心的,也是当前政府和企业都需要考虑的,这个问题如果不解决,明后年的大模型就会雪崩。 政府领导中午吃饭时过来和我交流,其实也是他们正在面临的大问题。 如何解决这个问题,现在像我这样进行思考的人还不多,我明确的告诉政府领导,要解决人工智能应用的问题,绝不能靠科学界,必须靠产业。要研究产业各种解决问题的办法,研究产业各种人工智能的应用,把成功的企业给找出来,并且建立起走向成功的模式。 在这个问题上我应该是想的早,也做了大量的案例分析,有很多产业的经验。 (碰到不少老朋友,合影他们为了照顾我的身高,都微微弯了腰。[可爱])
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! 【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!尟 #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
上下文预训练:让LLM更擅长处理长文本 嘿,大家好!今天我们来聊聊一篇超酷的论文——《In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries》。这篇论文提出了一个超棒的方法,叫做“上下文预训练”,专门用来训练大型语言模型(LLMs)。 什么是上下文预训练? 现有的预训练方法通常是把一堆随机短文档拼在一起,然后让模型去预测下一个文档。但这种方法有个大问题:这些文档之间没啥联系,模型根本不知道它们之间的上下文关系。而“上下文预训练”则是把模型放在一系列相关的文档上进行预训练,这样模型就能学会如何跨越文档边界进行推理了。 怎么实现上下文预训练? 其实很简单,只需要改变一下文档的排序,让每个上下文包含相关的文档,然后直接用现有的预训练流程就行了。不过,这里有个大问题:文档排序!数据量巨大,我们希望每个上下文都尽可能相似,但又不能重复任何数据。为了解决这个问题,论文里引入了高效的近邻搜索和图遍历算法来寻找相关文档,并构建一致的输入上下文。 实验结果怎么样? 实验结果表明,“上下文预训练”能显著提高LLM的性能,特别是在需要复杂上下文推理的任务中。比如,阅读理解、对先前上下文的忠实度、长上下文推理和检索增强等任务中,都有明显的改进(+8%、+15%、+16%、+5%、+9%)。 论文的主要目标是什么? 这篇论文的主要目标是提出一种新的方法来解决预训练语言模型在处理长文本输入上下文时存在的问题。尤其是在处理复杂任务(如阅读理解、推理和检索)时。该方法基于图论和自然语言处理技术,通过构建一个有效的相似度度量来解决这些问题。
如何写文献综述?这份指南就够了! 写文献综述可能会让人头疼,但别担心,这份指南会帮你理清思路! 明确你的研究目标和资金来源 首先,你得清楚地展示你的研究目标和资金来源,这样才能引出你的研究空白。记住,这部分很重要哦! 别忘了写研究限制 在描述研究限制时,可以通过对比或分析来凸显你研究话题的价值。别忘了这一点! 讨论前人研究和你的发现 不要只是简单地转述前人的研究结果,记得加上你自己的讨论和这些结果的意义。这样能让你的文献综述更有深度。 引用来源的优缺点 说明你引用来源的优缺点,这是体现你论文批判性的关键。别忘了这一步! 关注关键理论和方法 在引用时,重点关注关键理论和方法、模型、概念定义、论点和结果。这样能让你的文献综述更全面。 避免冗余词汇 尤其是首句的开头,避免使用没有价值的词语,比如一些不必要的动词。同时,尽可能去掉一些非常基础的信息,避免你的文章看起来像一堆列表。 希望这些小贴士能帮你顺利完成文献综述!
UCL心理本科,为何学编程? 嘿,大家好!今天咱们来聊聊UCL心理学本科课程中为什么要学编程和R语言。最近有不少留学生问我这个问题,所以决定写篇文章给大家解答一下。 首先,UCL心理学专业在2023年全球QS大学科排名中位列第5,可见其含金量之高。课程设置也非常全面,包括心理学基础课程、专业方向课程和实践性课程等。不过,想在这个热门专业中取得好成绩可不容易哦! 一些常见问题解答: Q:学心理学需要接触编程吗? 心理学是一门以实验为基础的学科,而一篇文献的产出不仅仅只是背景调查的支撑,还需要分析数据的能力。 Q:能用到什么软件? 主要用到R语言和SPSS等软件来分析数据。特别要注意,UCL心理学本科数据分析的重点是围绕R语言来学习的。 Q:学习R编程难不难? 本科教学会比较基础,但有些内容会涉及到A level高等数学的知识,比如正态概率分布等。最重要的是根据实验选择合适的模型来分析数据。 学长心得: 根据我辅导过的UCL心理学留学生的经验,第一学期上了一半的课都是论文结课,所以时间规划一定要做好,不然final的时候好几篇论文堆在一起根本写不完。 心理学考试形式: 考试形式包括essay论文、MCQ选择题、Poster海报和团队合作以及Coding考试。Coding考试可是个大头! Ps: 刚入门心理学时可以选择先学习一些编程基础,这样接触R语言就会很容易上手! 在日常学习中遇到困难,不妨试着去找老师辅导,千万别拖延哦! 希望这篇文章能帮到大家,祝大家在UCL心理学的学习中取得好成绩!ꀀ
模型简单就一定不好吗? 最近一直在琢磨一个问题:模型简单就真的不好吗?虽然我也只是个学术小白,但总觉得有些地方不太对劲。 在国内的学术圈子里,论文评审时经常会听到“模型过于简单”这样的批评,但具体简单在哪里却从来不说。这让我有点摸不着头脑。其实,我和导师讨论过这个问题,发现那些发表在国际期刊上的论文,用的模型往往也不复杂。甚至有一次,我的外导直接把我的复杂模型给pass掉了。 难道模型简单真的是个问题吗?简单真的不好吗?我觉得,只要能解决问题,方法简单点也没啥吧。毕竟,直接解决问题才是王道,不是吗? 可能是我比较注重问题导向吧,或者也可能是我能力有限。总之,我觉得能用直接的方法解决问题,就别绕一大圈。把一堆变量堆砌在一起,中介、调节、相关不相关的都要验证一遍,不仅麻烦,还浪费资源。为了复杂而复杂,制造出一堆学术垃圾,真的没啥意义。 你们觉得呢?模型简单就真的不好吗?欢迎大家讨论讨论!쀀
手机游戏分享 | 研究生的芜湖瞬间 有时候,生活就是这么戏剧化。连续一周泡在文献和代码里,头皮都快抓破了,室友的小论文都写完了,我的实验还是一片空白。感觉自己就是个菜鸟,选题选得这么难,真是自作孽不可活。 于是,我打开了手机前置摄像头,对着镜头狂哭了一场。哭完之后,心情竟然奇迹般地平静了下来。换个方向继续找资料,突然间,一堆资料像泉水一样涌入我的视野,所有问题都迎刃而解。 这让我想起了本科时参加比赛的经历。那时候,建模比赛三天过去了,我才发现自己的模型完全用不上赛题。当时真是急得团团转,想着这下完蛋了。结果最后,我的模型竟然拿了第一名! 还有很多类似的瞬间。那种困扰了很久的问题突然全部解开,豁然开朗的感觉真是太爽了!耶耶! 所以,打开某团,我要大吃一顿! (还有一件超级开心的事,我那款已经死了很久的手游,最近竟然要复活了!耶耶!)
#大模型日报# ai前沿动态 【Auto-RAG:大型语言模型的自动化检索增强生成】 链接: 论文概述:Auto-RAG利用大型语言模型的自主决策能力进行迭代检索,通过多轮推理和查询细化,在多个基准数据集上取得了显著优于现有方法的性能,并提升了模型的可解释性。
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