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论文去重技巧权威发布_AI写作(2024年11月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

论文去重技巧

Mendeley文献管理神器全攻略 𐟎“ 写论文时，你是否为文献引用而头疼？今天，我要向大家介绍一款超实用的文献管理工具——Mendeley！它不仅能帮你轻松整理文献，还能让你在撰写论文时无缝插入引用，简直是写论文的好帮手！下面，就让我来教你如何变身文献管理小能手吧！一键导入 & 整理秘籍 𐟓 拖拽导入：只需简单拖拽，PDF文件就能自动加入Mendeley库，连文献信息都帮你填好了！文件夹监视：设置文件夹监视，特定文件夹中的PDF会自动被Mendeley收入囊中。手动添加：可以手动添加或从数据库导入文献信息，灵活应对各种情况。 PDF阅读 & 注释小技巧 𐟒እ†…置PDF阅读器：Mendeley自带PDF阅读器，可以高亮、做笔记，再也不怕错过重点了！边读边标记：随时添加笔记和评论，复习起来超方便！文件夹 & 标签管理法 𐟓‚ 创建文件夹：按主题分类文献，找资料一目了然！打标签：给文献打标签，比如“研究方法”、“作者”，快速定位你需要的内容。 Cite While You Write (CWYW) 插件攻略 𐟓‹ 安装插件：在Word里安装CWYW插件，写论文时直接插入引文，参考文献列表自动生成，省时省力！选择引文风格：选择你喜欢的引文风格，工具栏一点即用，格式错误？不存在的！ Web Importer 插件使用指南 𐟌 安装插件：浏览器装个Web Importer插件，浏览网页时一键抓取文献信息，高效又便捷！抓取文献：遇到好文章，点一下插件，文献信息就到手啦！ Mendeley + LaTeX 编辑器无缝对接 𐟗’️ 安装插件：在LaTeX编辑器里装个Mendeley插件，写论文时引用文献就像喝水一样简单。同步文献：用BibTeX格式与Mendeley同步，文献管理更上一层楼！自定义输出样式教程 𐟎芤𘋨𝽦 𗥼：在Mendeley官网下载或自定义引文样式，期刊要求再多也不怕！应用样式：应用自定义样式，参考文献列表一秒符合要求！第三方插件增强功能 𐟤 第三方插件：第三方开发者提供的插件，让Mendeley功能更强大，文献去重、智能推荐样样精通！希望这些小技巧能帮你更好地管理文献，写论文再也不用愁啦！

论文去重降重必备工具𐟓š 论文写作中的重复问题让人头疼？别担心，这里有超好用的查重降重网站推荐给你！𐟤銊𐟌Ÿ 免费降重网站： Paperpro：免费使用，改出来的文章质量超高！ deepl：支持多国语言转换，学术翻译也能轻松搞定。 Paperccb：润色增亮点，让你的论文焕然一新。 AI智能降重：每天免费降重3000字，效率超高！火龙果写作：每天免费降重3000字，轻松搞定重复问题。秘塔写作猫：可以免费降重5000字，简直不要太爽！写个论文：提供10次机会，查重降重两不误。 𐟌Ÿ 超全查重网站：维普：高精准度性价比查重网，学生党必备。学信网：应届生免费查重一次，机会难得。超星尔雅：免费五次查重，论文初稿也能放心查。 Paperccb：非常好用，查重结果准确。 Checkvip：准确度很高，值得信赖。 PaperFree：提供免费论文查重，检测毕业论文抄袭。 PaperDog：每天免费查一篇，效率与质量并存。学信网万方：虽然偏高，但结果准确。快来试试这些工具吧！让你的论文轻松去重降重，顺利通过答辩！𐟎‰

LLM数据管理：新研究进展论文《Data Management For Large Language Models: A Survey》提供了一份关于LLM在预训练和监督式微调（SFT）阶段数据管理策略的全面概述。这篇文章是一个很好的参考，可以帮助我们更好地理解和应用数据管理策略。预训练数据管理 𐟓ˆ 这篇论文深入探讨了数据集规模、数据重复、数据质量（包括去重、质量过滤、毒性过滤、社会偏见处理、数据多样性与时效性）的重要性。选择合适的数据管理策略对于构建强大的LLM至关重要。此外，论文还讨论了领域组合和领域重权的策略，并介绍了两种新型的数据管理系统：Data-Juicer和Oasis。Data-Juicer提供了50多种多功能的数据管理操作符和零代码数据处理的工具，而Oasis则包含了预训练数据的策划和评估系统。 SFT数据管理 𐟔犊在监督式微调（SFT）阶段，论文讨论了如何通过精心设计的指令数据提高模型的性能。这涵盖了数据量、数据质量（包括指令质量、多样性、复杂性和提示设计）以及任务组合的重要性。文中介绍了多任务微调的好处、任务选择和数据采样技术，以及任务比例和平衡的影响。论文还指出了不同的指令数据集可以解锁或改善特定能力，但没有单一的数据集或组合能够在所有评估中提供最佳性能。挑战和未来方向 𐟚€ 论文提到了数据高效学习的概念，强调了在有限的数据下提高LLM微调效率的策略和方法。这包括数据选择、语义去重、学习能力评估等多个方面。例如，AlShikh等人（2023）引入了最小指令微调的早期停止标准。Zhou等人（2023b）的LoBaSS方法关注于如何在监督式微调数据中衡量学习能力。未来的挑战包括对整体数据管理的全面和细致理解、构建适用于广泛应用的通用数据管理框架、减轻LLM的幻觉问题、处理社会偏见和公平性问题，以及多模态数据管理的探索。论文强调，尽管有许多研究努力，但当前研究仍缺乏对整体数据管理影响的全面理解。论文还指出了LLM在生成意外、不相关或虚假输出方面的挑战，即幻觉问题，以及社会偏见和公平性问题。在多模态数据管理方面，论文提出了对多模态数据管理对微调多模态LLM性能的影响的研究兴趣。通过关注这些领域，我们可以更好地理解和应用LLM数据管理策略，推动相关领域的发展。

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职称评审中的论文查重与去重：保持原创性

paperpass的aigc检测准确吗最近用PaperPass和格子达查重，结果差异真的让我哭笑不得。PaperPass查出来重复率17%，而格子达却高达23.37%。更糟糕的是，格子达还提示AIGC高风险，有22个片段疑似AI生成。𐟘튊有没有小伙伴知道怎么降低格子达的重复率？感觉论文都要改疯了。𐟘“ 以下是具体的查重结果： PaperPass：总相似率：17% AIGC检测：9.94% 送检时间：2024-5-14 14:09:48 格子达：总相似比：23.37% 自写率：76.63% 复写率：13.35% 引用率：10.02% 相似片段：复写片段34，同届片段4，引用片段12（疑似书写不规范12+疑似漏引0+规范引用0）去重句子数：未知其他类型检测结果：去除引用率后总相似比：13.35% 引用率：同校同届总相似比1.38% 复写率：未知有没有大神能指点一下，怎么降低这些重复率？感觉论文都要改疯了。𐟘“

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