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论文ar最新视觉报道_免费看论文的网站(2024年12月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

论文ar

浙江大学无人机新研究：穿越窄缝的智能飞行最近，一篇关于无人机的论文在arXiv上引起了关注。这篇论文介绍了一种从像素到底层控制的纯学习方法，主要用于无人机在窄缝中穿越的任务。由于窄缝空间有限，无人机需要调整姿态才能通过，因此使用了whole-body这个词，但与之前的意义不同。这个想法让我想到了FPV飞手钻缝的场景。目前，这项研究还处于初步阶段，只是仿真演示。如果能够成功应用到实际飞行中，这可能会成为最酷炫的无人机演示之一。论文的作者是浙江大学的研究团队，其中最后一位作者是Fei Gao，他是无人机领域的新一代领军人物之一。不过，我对高老师的印象是他主要专注于传统的motion planning和无人机集群研究。论文的训练框架采用了RL-SL的两阶段方案，与之前分享的论文类似。虽然RL的性能达到了100%，但蒸馏后的策略性能有所下降。论文使用了一种特殊的RL输入形式，称为gap point，类似于点云处理，并通过了一个max pooling layer（类似于PointNet）。无人机不接受定位信息。第二阶段使用了与之前分享的工作类似的mask作为输入，整个策略是end2end的。这篇论文的特别之处在于使用了一种称为informed reset（IR）的机制，该机制可以使原本难以探索的任务变得容易探索。原理是利用传统基于模型的trajectory optimization为agent提供初始状态。作者在论文中解释了这种方法的有效性。这个方法有一定的启发性：那我是不是可以用boston dynamics的MPC提供的初始位置来让RL学会humanoid跑酷呢？仿真结果显示，通过IR机制，原本用PPO难以学会的任务得以解决。作者解释说，这是因为窄缝较小，探索难度大，且reward之间存在矛盾，导致策略收敛到一个懒惰的状态。通过增加相机对门可视性的reward，第二阶段蒸馏的结果得到了改善。如果飞机的视角乱动，看不到窄缝，那么通过像素信息无法做出正确的决策。尽管这篇论文的方法和结果令人惊艳，但目前只是仿真演示。论文承诺未来将进行sim2real的实验，期待更多精彩内容。

2024年教育技术论文获奖名单揭晓 𐟌Ÿ 2024年，教育技术领域迎来了一场盛大的论文竞赛，众多教育工作者积极投身其中，为学术界带来了丰富的学术成果。𐟓š 𐟏† 经过激烈的角逐，一份令人瞩目的获奖名单终于出炉。其中，一位教育技术领域的佼佼者凭借其卓越的研究成果和深入的学术见解，成功荣获一等奖。𐟎‰ 𐟓– 获奖论文《丰材ⷥᑥ𚏂𗦏质：AR技术赋能的第一学段图形与几何领域教学探索》以其创新性和实用性，得到了评委们的高度评价。这不仅是对该论文作者的肯定，也是对教育技术领域研究的一种鼓励。𐟌𑊊𐟏… 荣誉证书上，详细记录了该论文在浙江省教育技术论文活动中的卓越表现。这不仅是对该论文作者的奖励，更是对所有教育技术领域研究者的激励。𐟌Ÿ 𐟓Œ 让我们向这位获奖者表示热烈的祝贺，同时也期待更多教育技术领域的优秀论文能够涌现，为学术界带来更多的创新和启发。𐟌ˆ

两个网站助你轻松找到AI学术论文 𐟌Ÿ在进行AI学术研究时，除了研究领域的专门期刊，还有两个非常实用的网站可以帮助你找到所需的论文。让我来介绍一下这两个神奇的网站吧！𐟘„ 1️⃣ arXiv: 如果你想追踪最新的研究成果，arXiv绝对是你的首选！这个网站专门收录已经写好但还未被正式录用的论文，也被称为预印本。在这里，你可以找到最新的研究成果，并及时了解到学术界的前沿动态。 2️⃣ PaperWithCode: 如果你想查找已经被期刊或会议录用的论文，那么PaperWithCode是最好的选择！这个网站不仅可以免费下载论文，而且还提供了相关代码的链接（如果有的话）。对于学生们来说，这无疑是一个科研利器！你不仅可以阅读论文，还可以学习相关的代码，加深对研究内容的理解。 3️⃣ 如果你想研究深度学习的某个大方向，并且希望有代码可以学习，那么PaperWithCode是你的不二选择！你可以按照研究方向或者数据集来选择论文，并查看每篇论文在某个数据集上的指标排名。这将帮助你快速定位性能最好的模型，进行研究实验。希望这两个网站能帮助到你们！

LLM新基准！测因果推理今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。如果你对这些论文感兴趣，欢迎前往GitHub搜索llm-paper-daily，每日更新论文。如果觉得有帮助，别忘了点个𐟌Ÿ哦！ 𐟔 回到本文发表机构：MPI for Intelligent Systems, University of Washington 人工智能和因果推理领域的科学家们一直在寻找一种能够轻松进行合理因果推理并回答大规模因果问题的机器。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域引起了范式转变。尽管LLMs在复杂性能上已经取得显著进步，但它们在进行正规因果推理和精准地回答因果问题方面仍有局限性。特别是它们是否采用了摊销的因果推理（一种在机器学习中基于以往经验对新情况做出快速推断的机制）无法适用于所有场景，尤其是那些摊销偏差可能失败的反常识和无意义的因果关系案例。 𐟏… 核心贡献为了评估LLMs的因果推理能力，论文提出了CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略。挑战1：如何系统地测试和评估LLMs的正规因果推理能力为了解决这个挑战，论文提出了CLADDER数据集。这个数据集的独特之处在于，它以自然语言提出的因果问题都以符号问题和真实答案为基础，由一个符合Pearl因果推理方法的因果推导引擎（CI Engine）衍生而来。CLADDER基于一系列的因果图和三个因果关系层阶（联合、干预、反事实）构建了超过10000个因果问题。挑战2：如何引导LLMs进行正确的因果推理并解决复杂的因果问题论文启用了CAUSALCOT这一思维路径提示策略，灵感来自CI引擎。该策略要求LLM提取问题中的因果图、因果查询和可用“数据”（例如条件或干预概率）并输出正确的因果推断。实验结果表明CAUSALCOT提高了LLMs在CLADDER上的表现。总结这项研究通过CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略，测试和分析大型语言模型（LLMs）在正规因果推理上的能力。实验突显了LLMs的局限，并为未来研究提出了方向。

LK-99新进展！论文再发最近，关于室温超导体LK-99的讨论可谓是沸沸扬扬。韩国高丽大学的一个团队声称，他们的LK-99可以在一个月内被任何人复制。团队成员甚至表示，如果有人在制作过程中遇到问题，他们会提供指导。更令人惊讶的是，韩国团队还计划在八月中旬将第一份样本借给美国合作的实验室。今天，韩国团队将重新发布一篇论文到arXiv上，让我们拭目以待这篇论文会带来什么新的信息。之前，华中科技大学的一个团队也在直播中复现了LK-99，他们的结果显示，华科的LK-99具有抗磁性，并且在323K（约50摄氏度）左右发生了超导相跳变现象。不过，有观点认为韩国团队可能隐藏了关键步骤，比如加氧气和震荡的操作方式。看完韩国高丽大学六名教授的宫斗故事后，我对LK-99的真实性更有信心了。最新更新显示，美国国家实验室（LBNL）的结果支持LK-99作为室温环境压力超导体。五分钟前在arXiv上发布的模拟结果也支持LK-99作为现代材料科学和应用物理学的圣杯。总的来说，我个人认为LK-99可能真的存在。让我们拭目以待更多实验结果和论文的发布吧！

Meta 上周开源了一个端到端的语音模型 Spirit LM。「ai」这个太重要了，居然没注意到。这个模型有两个版本：基础版：适合进行一般的语音识别和生成，不包含情感变化。高表现力版：可以捕捉语音中的情感特征，能够生成包含快乐、愤怒或兴奋等情感的语音。主要特点有： Spirit LM 直接使用语音标记、音高标记和声调标记来保留语音中的表现力要素，不需要先转文本描述。能够在不需要大量数据的情况下，完成自动语音识别、文本转语音和语音分类等复杂任务。项目地址：speechbot.github.io/spiritlm/ 论文：arxiv.org/pdf/2402.05755歸藏的AI工具箱的微博视频

Zotero智能推送每日arXiv新论文 𐟎‰好消息！科研小伙伴们，这里有个超棒的新项目推荐给大家：TideDra/zotero-arxiv-daily。这个项目可以根据你的Zotero数据，每天推送与你研究领域相关的最新arXiv论文。是不是很方便？𐟘 𐟓橡𙧛𙯼š 完全免费！不需要安装任何东西，直接fork就能用。部署在Github Action上，轻松薅羊毛。 LLM生成TLDR，帮你快速筛选重要论文。 𐟔如何使用：只需fork这个仓库，并在Github Action页面设置环境变量，就能快速部署。项目会根据你的Zotero图书馆数据，推送你可能感兴趣的arXiv论文。 𐟓‹功能介绍：每天自动推送相关论文，省时省力。 LLM生成的TLDR，让你快速了解论文重点。论文列表按相关性排序，方便你快速找到目标论文。 𐟚€快来试试吧，让你的科研之路更加高效！

AI+物理会如何？Augmented Physics将静态的物理图变的动起来，能让物理更容易理解！「ai」「物理」增强物理Augmented Physics：从静态教科书图表创建交互式嵌入式物理模拟动画。这是一种机器学习集成创作工具，旨在从静态教科书图表创建嵌入式交互式物理模拟。利用计算机视觉领域的最新进展，例如 Segment Anything 和多模态 LLM，基于 Web 的系统使用户能够半自动地从物理教科书中提取图表，并根据提取的内容生成交互式模拟。这些交互式图表无缝集成到扫描的教科书页面中，促进了跨各种物理概念（例如光学、电路和运动学）的交互式和个性化学习体验。论文：arxiv.org/abs/2405.18614 「ChatGPT超话」黄建同学的微博视频

语言模型缩放新探𐟧 论文名称：Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws 论文地址：arxiv.org/pdf/2401.00448 相关领域：模型结构改进本文的主要研究内容是修改了Chinchilla缩放定律，并计算了在给定推理需求和质量下，训练和部署语言模型所需的最佳参数数量和预训练数据大小。研究结果表明，对于那些预计会有大量推理需求（约10亿次请求）的语言模型研究者来说，应该训练比Chinchilla-optimal更小更长的模型。

ChatGPT插件，研究神器！许多ChatGPT用户花费20美元开通PLUS会员，却只使用了GPT4功能。实际上，如果不使用PLUS的插件功能，至少浪费了10美元。这些插件不仅能帮助你更深入地了解学术研究，还能提供更多相关的研究资料和代码地址。下面介绍三个强大的学术插件： Scholar Assistant𐟓š：这个插件可以帮助你搜索学术研究论文并回答你的问题。它提供相关论文的摘要，并根据你的问题从给定的PDF中提取答案。 Scholar AI𐟤–：这个插件可以从开放获取的科学文献中搜索和检索内容。它不仅提供文章摘要，还能提供更详细的内容，甚至帮你将引文保存到参考管理器中。 txyz.ai𐟌：这个插件可以帮助你与arXiv.org上的论文进行对话。你可以通过它提出问题，并得到关于论文内容的答案。在这三个插件中，Scholar AI的使用体验最佳。它不仅能解释一篇文章的内容，还会推荐相关的研究，并帮助你找到相关的代码地址。搜索范围也不仅限于arXiv网站，还能搜到IEEE等知名学术出版商的文章。需要注意的是，Scholar AI的免费版本有使用限制，每周只能对话25次。总之，如果你对学术研究有浓厚的兴趣，这些插件无疑是你的最佳助手。希望这些推荐能为你带来帮助！

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