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论文编码体系权威发布_论文编码怎么弄(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：2024-12-04

论文编码体系

大模型时代，NLP如何入门？在大模型时代，NLP初学者该如何入门呢？以下是一些实用的建议： 𐟓š 基础知识：虽然传统的分词和词性标注算法在大模型时代被替代得非常厉害，但在入门阶段还是需要掌握一些基础知识。数学方面，高数、线数和概率统计是必备的，但不必过于深入，大学水平即可。编程方面，Python是绕不过去的，掌握基本语法、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）以及函数即可。 𐟏ƒ‍♂️ 快速进入Transformer：直接学习Transformer模型的基本架构和原理，包括自注意力机制、位置编码和多头注意力等。推荐一些经典课程：吴恩达的deeplearning系列课程、斯坦福CS224-深度学习自然语言处理以及李沐老师的《动手学深度学习》。选自己能听得下去的课程，完成作业，构建完整的知识体系。 𐟒𜠩ṧ›ž践：除了参加学校实验室的项目，还可以通过做开源项目、参加实习以及参加竞赛来积累项目经验。竞赛项目一般会提供基本的数据集和要解决的问题，同时也会给出一些baseline代码作为参考，非常有助于入门学习。推荐一些竞赛社区：Kaggle、阿里云的天池大赛以及和鲸、华为云、datafountain等国内的竞赛。 𐟓– 阅读经典论文：大量阅读经典论文是积累知识和理解最新进展的重要途径。关注细分领域的经典论文和前沿方案，针对论文中提到的陌生知识点进行有意识地学习。还可以通过关注论文的引用和参考文献来扩展阅读范围。总之，在大模型时代，选择私有化部署一套自己的百亿量级的大模型的情况非常多，因此项目实践中不仅要锻炼编码能力，还要锻炼工程能力。积累的过程中要持续消化，对于前沿方案，要在可能性、局限性、应用前景和潜在风险等方面有自己的思考。

深度学习与硬件结合：未来智能设备的关键韩松，2017年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从NVIDIA首席科学家Bill Dally教授。他的研究领域涵盖了深度学习和计算机体系结构。韩松提出的DeepCompression模型压缩技术曾获得ICLR'16最佳论文，而ESE稀疏神经网络推理引擎则获得了FPGA'17最佳论文，对业界产生了深远影响。他的研究成果在NVIDIA、Google、Facebook等公司得到广泛应用。博士期间，韩松还创立了深鉴科技，并于2018年成为MIT的助理教授。随着技术的发展，未来将出现大量廉价、低功耗的智能设备。深度神经网络在机器学习任务中表现出色，但计算量大，难以部署到资源有限、能量预算紧张的嵌入式设备中。由于摩尔定律和工艺尺寸缩小正在变慢，仅依赖工艺进步无法解决这个问题。因此，研究高效的算法和专用体系架构显得尤为重要。韩松团队通过硬件在应用中执行全栈优化，从而提高深度学习的效率。他们使用「深度压缩」技术，通过剪枝、量化训练和可变长度编码/霍夫曼编码大幅减少参数数量和计算要求。「深度压缩」可以在不损害预测准确度的前提下，将模型大小减小18倍到49倍。此外，他们还发现剪枝和稀疏约束不仅用于模型压缩，还能用于正则化。韩松团队提出了一种名为dense-sparse-dense（DSD）的训练方法，可以提升多种深度学习模型的预测准确度。为了在硬件中高效实现「深度压缩」，他们开发了一种特定领域的硬件加速器EIE（Efficient Inference Engine，高效推断机）。EIE能够在压缩后的模型上直接执行推断，显著节约了内存带宽。利用压缩模型，EIE能够高效处理非常规计算模式，从而将速度提高了13倍，能量效率比GPU高出3400倍。通过这些研究，韩松博士为深度学习和硬件的结合提供了新的思路和方法，为未来智能设备的发展奠定了基础。

医院专业技术职务聘任的那些事儿 𐟏劦œ€近医疗系统的专业资格考试报名又开始了，顺便聊聊医院专业技术职务聘任的那些事儿吧。医院的岗位大致分为管理岗位、专业技术岗位和工勤技能岗位。今天主要聊聊专业技术岗位的聘任要求。专业技术岗位的等级 𐟓 专业技术岗位分为13个等级，而管理岗位只有10个等级。聘任这些岗位，首先你得先拿到专业技术职务任职资格证书，这就像是入场券。接下来，你需要符合医院聘任条例的规定，比如工作量、论文、课题、进修、下乡、教学等等。临床专硕的特殊情况 𐟏劊如果你是临床专硕，入职行政岗位后，你就不能再从事医疗工作了。你在专硕期间取得的执业医师证、规培证、发的论文，以及后续的晋升，都和这些无关了。两条晋升路线 𐟚𖢀♂️𐟚𖢀♀️ 进入行政岗位后，你可以选择两条晋升路线：管理岗位路线：这条路主要是晋升职员等级。不过，晋升是有限制的，比如某些区县级地方政府的规定是按年限晋升，通常卡在管理九级就再也上不去了。专业技术路线：这条路可以报考卫生人才评价考试，获得卫生管理初级师专业技术职务任职资格，之后继续报考卫生管理中级考试。或者根据相应的行政岗位，报考病案编码员、经济师、会计师等。专业技术路线的问题 𐟓š 走专业技术路线的话，初级职称需要重新开始，获得中级职称的年限也会拉长。而且，管理岗位的专技晋升同样面临发文章、搞课题的问题。临床专硕没有管理基础，脱离临床后发表管理类文章、获得课题的难度也很大。此外，卫生人才评价考试体系不完善，卫生管理职称考试不是全国统一。特殊情况 𐟤𐊊虽然你在行政岗位上，但还是医师身份，不是职员，比如院感科（不是感染科）。医院允许执业医师证继续注册，并且同意报考主治、副高等级别，同时也可以考卫生管理。如果你从主治或副高转行政岗位，可以保留原先在临床取得的中级、高级资格。总的来说，医院专业技术职务聘任的要求还是挺多的，大家需要根据自己的实际情况来选择合适的路线。希望这些信息对你们有所帮助！

如何用卡片笔记法提升写作效率？ 𐟓–书名：卡片笔记写作法：如何实现从阅读到写作 𐟌𘤽œ者：申克阿伦斯这本书让我在微信读书上度过了一个充实下午。作者介绍了一种被称为“卡片笔记写作法”的方法，灵感来自德国学者卢曼。卢曼是谁？他可是个牛人，通过自己的笔记方法和实践经验，形成了一套独特的卡片笔记写作法，最终积累了9万张知识卡片，写出了58本书和上百篇论文。写作前的准备很多人写作时，习惯先列提纲、找资源、撰写、修改，最后定稿。但卢曼的方法是，写作不是从一张白纸开始的，而是在写之前做好充分准备。卡片笔记就是为这个目的而生的。卡片笔记的魔力卡片笔记的核心在于将个人思维颗粒化，写在卡片上，通过编码体系把这些颗粒联系起来，排列组合，找到知识之间的联系。这种方式相当于把自己的思维显性可视化。卡片笔记分为两个卡片盒和三种笔记：文献卡片盒：包含文献和对文献内容的说明，思考相关内容，用自己的话重述一遍。主卡片盒：针对阅读的内容收集和想法，记录在索引卡片上，存在木盒里。三种笔记类型闪念笔记：记录灵光一闪的想法，对收集的信息有提醒作用，处理完信息后就丢弃。文献笔记：写下不想忘记的内容，用自己的语言记录，不是原文摘抄。永久笔记：包含必要信息，以一种可以永久理解的方法写的，永远不会被扔掉。建立连接卢曼卡片笔记的核心是建立连接。整理笔记时，多思考每条笔记之间的联系，建立连接。那些通过复制黏贴获得的笔记，是自我欺骗。卡片盒也不是你的资料库，而是你思考过程的载体。工具选择在卢曼的时代，知识储存、加工和分类都是最好的方法。现在，我们不必再用纸质的卡片，可以用印象笔记、Obsidian等支持全文搜索的笔记软件来践行卡片盒笔记法。无论用什么工具，关键在于收集、整理、用自己的话重写并建立连接，还要用结构化笔记组织内容结构。总之，卡片笔记写作法不仅能提高效率，还能让我们的想法更好地建立联系，提高工作效率，解决更复杂的问题。让写作更顺畅，不再是难题！

SAR3D：3D模型极速生成新方案 𐟌Ÿ 论文标题： SAR3D: 多尺度3D向量量化变分自编码器的自回归生成与理解 𐟌Ÿ arXiv链接： 2411.16856 𐟌Ÿ GitHub链接： cyw-3d/SAR3D 本文提出了一种名为SAR3D的框架，旨在通过多尺度3D向量量化变分自编码器（VQVAE）和自回归模型，实现3D对象的快速生成与深入理解。自回归模型在自然语言处理和2D内容生成中取得了显著成就，但在3D领域尚未得到充分探索。 SAR3D框架通过预测多尺度潜在空间中的下一个scale，而非单个token，显著提升了3D对象的生成速度，并保证了生成质量。此外，该框架还能够利用层次化的3D信息丰富的标记，对预训练的大型语言模型进行微调，使其能够理解和描述3D模型。实验结果表明，SAR3D在速度和质量上均超越了现有的3D生成方法，并能够为3D对象生成详细的描述。尽管SAR3D展现了卓越的性能，但目前仍依赖于两个独立的自回归模型，未来的工作将探索开发能够处理融合文本和3D信息的真正多模态模型，以进一步提升3D内容生成和理解的能力。

牛津论文秘籍：数据分析 1. 𐟓Š 关键背景信息：提醒读者关键背景信息，例如“这个群体这样做，但那个群体不这样做”。 𐟔 让数据易于访问：确保你的数据易于访问！以任何人都愿意阅读的方式呈现你的数据。不要简化，但要清晰解释。复杂编码的数据分析往往没有帮助。 𐟓š 连接方法与之前的研究：重要的是将你的方法与之前的研究联系起来。基于之前研究者的发现来设计你的方法！ ✏️ 适时优化方法论：随着研究的进行，适时调整你的方法论。如果你发现新的信息，用它来改进你的方法。 𐟑堨 ”究对象参与：让你的参与者参与进来！他们参与研究是有原因的。不要忽视他们的观点，他们能为你提供更广阔的研究视角。 𐟓ˆ 用多种方式分析数据：以不同的方式分析你的数据！积极的结果需要验证。改变因素并再次检查。

#大模型日报# ai前沿动态【LLM知道的比表现出来的多：LLM幻觉内在表征研究】链接：论文概述：本文研究了大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，通过分析模型的内部表示来深入理解LLM错误的产生机制，并探索改进错误分析和缓解策略的方法。本文发现了LLM关于真实性的信息集中在特定词元（特别是精确答案词元），并利用这一特性显著提升了错误检测性能；揭示了LLM的真实性编码并非普遍存在，而是多方面的，具有技能特异性；并发现LLM的内部表示可以预测其错误类型，从而指导开发更精准的缓解策略；最后，发现了LLM内部编码和外部行为之间的差异，即模型可能编码了正确的答案，但却持续生成错误的答案。

#大模型日报# ai前沿动态【用动态词元化方法改造(大型)语言模型】链接：论文概述：本文提出了一种基于超网络的动态词元化方法，显著提升了语言模型的效率和跨语言公平性，并通过两种不同策略分别解决了编码器和解码器模型中的动态词元化问题，尤其是在解码器中，利用百万级词表和近似最近邻搜索实现了高效的自回归生成。

警惕学术不端！合同造假真相 𐟔 Contract Cheating，即学生从其他学生或论文写作、编码网站购买或委托部分或全部作品，并将其作为自己的提交。这种行为严重违反学术道德，可能导致严重的后果。 𐟓œ 根据《学生纪律条例》，使用这些服务的学生可能会受到纪律处分和制裁，甚至被开除出大学。此外，向学生提供和宣传这些服务是非法的，使用这些服务的学生有被勒索的风险，包括威胁要向大学举报。 𐟓⠨﷦𓨦„社交媒体上的论文或代码编写支持广告。这些组织经常利用社交媒体来吸引学生。 𐟤” 在使用任何服务之前，请务必考虑这些服务是否符合大学的学术不端政策。如果不确定，请咨询所在部门的工作人员（例如，个人导师）寻求建议。 𐟛᯸ 防范Contract Cheating，维护学术诚信，是我们每个人的责任。

#大模型日报# ai前沿动态【揭示预训练在直接语音翻译中的作用】链接：论文概述：本文分析和比较了具有和不具有编码器预训练的直接语音到文本翻译系统的训练动态。没有预训练时，模型在进行预测时难以合并编码器输出，可能是因为编码器需要更多的更新来提取良好的表示。一旦编码器提取了有价值的表示，模型已经收敛到语言建模，因此难以利用编码器信息。对Transformer的修改强制从头开始的模型在整个训练过程中使用源信息，达到与预训练相当的效果。

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