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函数的论文前沿信息_论文生成器免费(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

函数的论文

KTO：单维反馈，LLM新优化 𐟔 研究背景你是否想过，如果能直接利用用户的反馈来优化大型语言模型（LLM），那会怎样？大多数现有的对齐方法，比如 RLHF 或 DPO，都需要从同一个提示中生成多个输出，然后通过学习首选的输出来改进模型。然而，在现实世界的应用中，我们通常只能收集到单维反馈，例如，用户说“好”还是“坏”。这使得在现实世界数据上使用 DPO 和 RLHF 等技术变得非常困难。KTO 方法试图通过使用对单个输出的二元反馈来简化这一过程，使其更简单，可以直接应用于现实世界的数据。 𐟧 前景理论与人类决策由 Kahneman 和 Tversky 提出的前景理论，是一种描述人们在不确定性面前如何做出决策的理论。该理论的核心是人们对损失的感知通常比对同等大小收益的感知更为敏感，揭示了人们决策中的不对称性。论文指出，尽管只是隐式地，现有的大型语言模型（LLMs）对齐方法已经在某种程度上模拟了这种人类的决策扭曲，形成了所谓的以人为中心的损失函数（HALOs）。 𐟓ˆ 人类中心损失函数论文定义了人类中心损失函数（HALOs）的概念并探讨了其特性。HALOs是指那些在设计时考虑了人类感知和偏好的损失函数。它们通常具有以下特性：相对于参考点的效用：人们评估结果的效用通常是相对于某个参考点，例如人们已有的财富或是保证获得的金额。效用的非线性：人类的效用并不是线性的，而是随着离参考点的距离增加而逐渐变化速率减小。损失厌恶：人类在损失方面的敏感度通常大于收益。 𐟔砋TO方法基于以上洞察，论文提出了新的对齐方法KTO优化，旨在通过直接最大化LLM生成的效用来对齐模型，而不依赖于最大化成对偏好的对数似然。论文将 Kahneman-Tversky 人类价值函数改造成了适应于LLM的形式。KTO损失简化了原始函数中的指数部分，并将货币奖励替换为模型生成的隐含奖励。此外，KTO 考虑了生成文本的相对好坏，将参考点设为所有可能生成下的期望奖励。 𐟓Š 实验结果使用 DPO、KTO 和 PPO 进行了 56 次实验，结果发现： KTO 的性能与 DPO 和 PPO 相当 KTO 在较大的模型上表现出更好的性能与 DPO 和 RLHF 相比，KTO 简化了数据要求需要一个平衡的二元化数据集（50% 好/50% 坏）

研究生必备8款高效工具推荐考上研究生后，以为可以松一口气，其实才刚刚开始！读研期间，自学能力尤为重要，合理利用以下几款软件，将大大提升你的科研效率： 𐟓š 中国知网国内最全的论文数据库，几乎涵盖了本科、研究生和博士各个阶段的论文。国内高校都有账号，方便使用。 𐟌 Web of Science 外文文献数据库，收录了大量的外文资料，适合需要阅读外文文献的研究生。 𐟗𚯸 XMind 一款实用的思维导图软件，免费版本已经足够满足大多数需求，帮助你整理思路。 𐟓 Endnote 广泛使用的文献管理软件，可以整理文献、写笔记、做备注，还能进行数据迁移。 𐟔 MedSci 专业词汇翻译工具，收录超过200万个专业词汇，适合各种专业领域的研究生。 𐟓– 翻译狗论文文献翻译神器，无需格式转换，即传即译，译后排版精美，翻译用语地道自然。 𐟓ˆ Origin 功能强大的画图软件，既可以满足一般的制图需求，也能进行高级的数据分析和函数拟合。 𐟓Š SPSS 全球领先的统计分析软件，适合需要进行复杂数据分析的研究生。这些软件将是你读研路上的得力助手，助你轻松应对科研任务！

科研小白如何高效复现三篇论文的秘诀作为一名有多年经验的论文复现导师，我总结了一些帮助科研新手成功复现论文的秘诀。以下是我的一些心得，希望能帮助到你！理解论文的核心 𐟓š 首先，选择与你研究方向相关的经典论文，深入理解每一个公式和算法。数量并不是最重要的，关键在于质量。了解论文的核心思想，而不是仅仅阅读大量论文却对内容模糊不清。知其然，知其所以然 𐟔 读论文的要领可以用八个字来概括：知其然，知其所以然。这意味着你不仅要理解论文的内容，还要了解背后的原理和推导过程。初次尝试可能会花费很长时间，但一旦掌握了方法，读其他论文就会变得轻松。注意细节 𐟔Ž 论文中的每一个细节都非常重要。有时候，作者可能只用简短的语言描述了一个关键点。如果你忽视了这些细节，可能会在复现论文的过程中遇到难题。因此，请仔细阅读每一篇论文，注意每一个细节！深入理解关键知识 𐟓– 对于一些你认为自己已经熟悉的知识，可能只是了解了表面。例如，论文中提到的最大似然估计参数方法。你可能以为自己已经了解了，但实际上，它可能使用的是基于Matlab的fminsearch函数实现的Nealder-Mead单纯形法。所以，既要知其然，也要知其所以然。高效搜索 𐟔Ž 学会高效搜索也是非常重要的。搜索时，我们应该尽量只搜索关键词，而不是输入一大堆无关的文字。如果搜索不到，检查你的搜索词是否为通用的学术词汇。当需要下载实验数据集时，记得你可以直接在官网免费下载。结语 𐟑‹ 如果你在论文复现的过程中遇到困难，可以寻求专业的辅导。我们有着丰富的经验和专业知识，让你的论文复现得以精益求精。

大学生必备的作业帮替代品推荐！在信息爆炸的时代，获取信息的能力决定了我们与同龄人的差距。今天为大家整理了一些适合商科生的学习工具，帮助大家打破信息壁垒！ 𐟔𙥭椹工具类（用好效率翻倍） Desmos：函数绘图工具，特别适合做微积分作业时使用。 X-mind：思维导图、鱼骨图、二维图、逻辑图等，帮助理清思路。幕布：树形思维导图，可书写成文，方便分享和展示。番茄ToDo、Forest：时间管理神器，提升效率。易我数据恢复：支持恢复误删除等原因丢失的数据。 𐟔𙨮𚦖‡科研类 Nvivo：质性研究&分析文本类数据。 Stata：计量经济学神器，数据分析&绘图。 Spss：小白数据分析软件，特别适合做回归分析。 Google：学术论文检索。 Deepl：巨好用的翻译工具，看英文文献再也不愁了。 Paperdigest：文献综述。 Vision：专业流程图绘制。 𐟔𙧽‘课&播客类小破站：微观经济学-臧日红教授、金融学-李健教授等。 MOOC（大学生慕课）。网易公开课：提供来自哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学等世界名校的公开课。小宇宙：《外部性》（强力推荐！）、《硅谷101》、《中金研究院》、《商业就是这样》、《Planet Money》（超好的经管英文播客！）。 𐟔𙩀š用证书类四六级证书：越早越好！趁还没忘记。驾照：好好准备早早拿下。计算机二级：面试加分项。托福雅思：想留学的宝一定要早早着手准备。英语专八。普通话等级证书。 GRE/GMAT。 𐟔𙤸“业证书类注册会计师考试（CPA 考试）：在财务、体制、金融、四大八大有优势。美国注册管理会计师认证（CMA 考试）：全球认可度高！金融分析师（CFA 考试）：被称为 “全球金融第一考”。 ACCA：ACCA持证人在全球500强、外企有优势。税务师。希望这些工具能帮助大家更好地学习和科研！

数学与统计学专业留学生辅导服务 𐟌Ÿ 我是一名985高校的博士研究生，专注于数学和统计学专业的辅导。我的服务包括tutoring、考试辅导、作业帮助、论文指导、工作坊、小测验等。 𐟓š 我主要用英文进行辅导，留学经验丰富，能够提供高质量的辅导服务。我的专业领域包括：线性代数数值分析高等数学商务统计应用统计数值计算 Python计算方法有限元代数拓扑多元微积分多元函数优化算法高阶偏微分方程交换代数同调代数近世代数数论欧拉拉格朗日方程解析几何泛函分析抽象代数微分几何微分方程偏微分方程解方程数学分析高等代数复分析抽样调查应用回归实分析泛函分析偏微分方程常微分方程调和分析动力系统高等概率论数理统计随机过程/随机微分方程抽象代数微分几何数值分析 ode/pde数值解数值代数最优化方法 lie群黎曼几何双曲几何微分流形基础拓扑 lie代数群论图论基础数论代数数论代数几何解析几何 c++ c++计算方法（可能是笔误，应为C++）

计算化学与人工智能的完美结合𐟒ᰟ”슦œ€近，几位计算化学的伙伴们向Kitty咨询关于如何将计算化学与人工智能相结合。他们的导师给予了他们一个充满挑战性的研究方向——计算化学＋人工智能。尽管导师没有提供太多具体的指导，但Kitty理解这种探索的渴望，并愿意分享一些相关的研究题目。 𐟓Œ 分享几个关于计算化学与人工智能的论文题目： 1️⃣ 深度学习在药物分子活性预测中的应用 2️⃣ 利用卷积神经网络优化分子动力学模拟中的势能函数 3️⃣ 人工智能辅助的高效量子化学计算方法开发 4️⃣ 基于机器学习的分子轨道能级预测模型研究 5️⃣ 人工智能在新型二维材料性质预测中的应用 6️⃣ 基于强化学习的材料结构优化算法研究 7️⃣ 深度学习在药物分子-蛋白质相互作用研究中的应用 8️⃣ 机器学习在有机化学反应机理解析中的应用 9️⃣ 基于图神经网络的化学反应路径预测研究 𐟚€ 如果你对这些方向感兴趣，或者正在寻找一个能够结合深度学习/机器学习与计算化学的课题，Kitty的科研团队可能会有适合你的机会。我们有一个正在进行的项目，涉及深度学习和机器学习在计算化学中的应用，已经有成熟的想法和实验数据，可以带领2-3位同学共同发表SCI论文。 𐟓‹ 我们欢迎以下类型的同学加入：导师放养，缺乏创新点，专业方向不一致的同学正在进行本硕博毕业论文、保研或申博的同学有人工智能完整学习路径，化学其他专业的同学也可以申请 𐟌Ÿ 让我们一起探索计算化学与人工智能的结合点，开启科研的新篇章！

研究生必备！如何独立找到研究灵感并发表论研0、研一、研二的朋友们注意啦！𐟔劊我是中科院研三的朱小小，这里有一个超级实用的小技巧，帮助我发表了两篇SCI论文，只需5分钟就能学会！那就是： ‼️从现有的论文中寻找灵感‼️ ❓哪些论文值得参考？优先级从高到低依次为： 1️⃣ 本实验室前辈的论文 2️⃣ 最近刚把代码挂出来的论文为什么选择最近的？因为太久远的论文可能已经被别人研究过了𐟘‚ 3️⃣ 近期发表的、方法简单但效果好的论文方法简单意味着没有官方代码，自己复现也不会太难 ❓具体怎么做？ 1️⃣ 认真阅读这篇论文在笔记本𐟓’上总结出这篇论文要解决的问题、具体方案、实验步骤和实验结果。特别关注论文的结论和未来工作，看看有没有提到未来可以完善的方向。如果没有写，可以直接去问或者发邮件𐟓犲️⃣ 借鉴方法和代码，复现实验就是把前辈的实验再做一遍！能够把实验逻辑理通顺，就代表你对这篇文章已经深刻领悟了！ 3️⃣ 广泛阅读同关键词的论文为了找到结合点！大树已经给你画出来了，剩下的就是找点装饰树叶！可以留意哪些论文： ✔️ 有精巧的局部设计（比如优化方法） ✔️ 有方便挪用的损失函数 ✔️ 有提升效果的某个训练方法 4️⃣ 最后！把找到的小技巧挪用到已经搭建好的大树上，努力做出一个比原先更好的结果！悄悄说𐟤，如果怕比较，可以换一个数据集 5️⃣ 编故事达人上线最后取得好结果之后，你懂的𐟌，就是润色文章了。编一个好点的故事，阐述你这么做就是天然的、有逻辑的、符合规范的！如果觉得有用，记得点个小𐟑告诉我哦！主页收藏有超多学习干货，要不要顺便看看呢？

如何高效阅读源代码：实用小技巧拿到论文源代码时，你是否感到无从下手？𐟤” 别担心，这里有一些实用的小技巧来帮助你轻松阅读和理解源代码。首先，不要以为你必须完全理解论文才能看懂源代码。实际上，两者是相互对照的。理解源代码有时能帮助你更好地梳理论文的内容。𐟓š 在开始阅读源代码之前，可以先通过一些工具（如Kimi）为代码添加注释。然后，从main函数开始，逐步追踪函数之间的调用关系，关注输入和输出。𐟔 当你逐个文件阅读完源代码后，你会发现实际上用于训练的代码文件并不多。因此，专注于那些关键文件是非常重要的。𐟑€ 最后，别忘了查看项目的环境配置。这些信息通常会在readme文件中详细说明。𐟌 通过这些步骤，你就能更有效地理解和分析源代码，从而更好地掌握论文的核心内容。𐟎‰

如何在48小时内高效复现论文？作为一名经验丰富的论文复现指导老师，我辅导过许多学生，总结了一些宝贵的经验。想要在48小时内复现一篇论文？这可不是一件容易的事，尤其是在没有开源代码的情况下。首先，你需要具备以下条件：强大的代码能力和工程技能𐟔犦‰Ž实的专业知识，能够理解和解析论文中的各种概念𐟓š 充足的时间⏳ 48小时的复现任务，至少需要投入30个小时。如果你认为两三个小时就能完成，那可能有些困难。即使你具备以上条件，论文复现还有一个客观难题——论文质量。如果论文质量不佳，观点模糊，或者故意隐藏某些核心内容，你可能永远也无法复现出来。好的学校和团队通常注重开源精神，会开源他们的代码𐟌。如果他们使用的工具和语言恰好与你所熟悉的匹配，那么48小时内复现论文是有可能的。但如果工具和语言不匹配，那么这个任务可能就会变得相当困难。复现论文的过程中，你可能会迷失在各种问题中。有时候，尽管你认为你已经做了所有应该做的事情，结果却始终没有出现。可能你查阅了大量的资料，最后发现问题只出在一个函数或一个循环上。复现论文的道路上，难关重重𐟚磀‚ 别担心！我会指导你如何建立强大的代码基础，如何理解并解析专业知识，如何有效管理你的时间⏳。我们可以一起研究开源代码，从他人的贡献中学习，提升你的技术水平𐟑颀𐟒𛰟‘袀𐟒𛣀‚一旦你有了一定的基础，你就会发现，独立复现论文并不再那么困难。如果还有任何问题，欢迎随时咨询我，我们有着丰富的经验和专业辅导，让你的论文复现得以精益求精。

MATLAB科研绘图与学术图表绘制全攻略本书是一本全面指导读者掌握MATLAB数据可视化的实用指南。全书精心编排了13章内容，旨在帮助读者了解和掌握MATLAB的数据分析和可视化功能。具体而言：第1章：MATLAB基础 𐟓š 第2章：数据结构 𐟓Š 第3章：程序流程控制 𐟔„ 第4章：函数 𐟎쬵章：数据导入与准备 𐟓 第6章：科技绘图基础 𐟎芧쬷章：单变量图形绘制 𐟓ˆ 第8章：双变量图形绘制 𐟓Š 第9章：多变量图形绘制 𐟓Š 第10章：极坐标相关图形绘制 𐟌 第11章：3D图形绘制 𐟏ž️ 第12章：地理信息可视化 𐟌 第13章：数据学术报告、论文和出版 𐟓 最后还有两个附录：附录1：MATLAB常用函数和工具箱的快速参考指南 𐟓‘ 附录2：科研论文配图的绘制与配色 𐟎芊本书从MATLAB的基础知识讲到高级数据可视化技巧，将帮助读者全面掌握科研绘图和学术图表的制作。本书不仅适合新手，也适用于有一定经验的MATLAB用户，是一本高效实用的学习工具书。

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