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论文信息检索权威发布_cnki有哪几种检索方式(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

论文信息检索

等效仿真加速项目复盘：成功与不足在先进封装领域，焊球和电路走线的尺寸与芯片整体尺寸相比，差距巨大。这导致芯片仿真所需的网格数量大幅增加，仿真时间也随之延长。因此，提升芯片仿真效率，降低仿真时间，成为提升芯片设计效率的关键。我们的项目组因此开展了等效技术的研发。项目初期的不确定性与挑战 𐟚€ 在项目初期，我们只知道业务方需要仿真加速，但具体作用以及在业务流程中的位置并不清晰。缺乏与业务方的深入交流，导致我们对项目的整体需求和目标理解不足。合作老师的介入时机 𐟕𐯸 北京大学的合作老师在项目启动阶段介入较晚，而他们在该领域的理论水平较高。然而，他们的工程能力不足以支撑项目，面对项目难点时，他们并不适合进行理论创新。反而，我们需要帮助他们完成合作项目。项目组的表现 𐟌Ÿ 项目组的人员非常优秀，同事们的代码能力和论文信息检索能力都很强。这使得项目前期进展迅速，但我们因此对项目目标产生了过分乐观的情绪。项目风险与范围意识 ⚠️ 在项目规划阶段，业务方要求将不成熟的技术项目转换为完整的交付项目。这使得我们同时承担了技术探索和业务落地的双重责任，项目风险暴露不充分。此外，我们没有意识到要构建完备的验收用例集、验收指标体系和参数泛化空间。干系人管理 𐟑劦𒡦œ‰及时联系所有项目的干系人，包括早期探索人员和项目完成后使用人员，导致沟通不足。此外，早期没有建立起自动化脚本工具集，这也是因为前期验收指标没有完全确定的结果。项目变更与挑战 𐟔„ 在项目实施阶段，我们遇到了难以处理的问题。业务方的高级领域专家甚至明确表示，他们检索了很多论文，发现没有理论支持可以这么做。我们初期拖延了50多天，连第一个用例读精度都无法达标。根据物理直觉，我提出了适用于此场景的新理论，从理论层面指出了算法优化方向。然而，这个理论并不完全精确，仍有很多调参工作。最终，算法整体实现了业务方的要求，但网格软件实现延期，使得算法的易用性大打折扣，业务方对算法使用并不积极。总结 𐟓 在等效仿真加速项目中，我们取得了一些成功，但也遇到了一些挑战。通过这次复盘，我们认识到在项目管理、风险控制、干系人管理以及理论创新方面还有待提升。希望这些经验能为未来的项目提供参考。

解决语言模型幻觉问题的三种方法最近在AI圈子里，语言模型的幻觉问题可是个大热门。大家都想找出办法来解决这个问题，毕竟谁也不想自己的模型总是胡说八道嘛。所以，我也来分享三篇我觉得还不错的论文，看看它们是怎么搞定这个问题的。 Factuality Enhanced Language Models for Open-Ended Text Generation 𐟓š 这篇文章提出了一种不用增加额外信息检索的方法来提高模型描述事实的能力——持续训练。简单来说，就是模型在生成文本时，由于top-p抽样引入的随机性，可能会导致一些幻觉。为了解决这个问题，作者建议在生成token时重新计算其概率，引入一个decay value 奇少随机性，同时保证生成的多样性不会太低。这样一来，模型的输出就更接近事实了。 Inference-time intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model 𐟕𕯸‍♂️ 这篇论文发现了一个有趣的现象：模型有时候知道答案，但却没能正确表达出来。为了解决这个问题，作者提出了“inference time intervention”。他们发现模型在处理事实相关信息时，某些中间层的中间头最活跃。于是，在推理时，他们取top-k个最活跃的head来修正attention层之后MLP之前的hidden states。这样一来，模型的答案就更接近事实了。 DOLA: Decoding By Contrasting Layers Improves Facuality In Large Language Models 𐟧銨🙧–‡章认为模型产生幻觉的原因是因为给没见过训练数据的句子赋予了非零的概率。因此，用next token prediction训练出来的LM可能只会用语言知识来生成通顺的句子，但并没有真正意识到现实世界的真相。为了解决这个问题，他们发现正确的回答的概率会随着layer变高而变高，所以他们用这个规律去找正确的token，而不是单纯地选择概率最高的那个token。这样一来，模型的答案就更接近事实了。总的来说，这三篇论文各有千秋，都从不同的角度解决了语言模型的幻觉问题。希望这些方法能给大家一些启发，毕竟解决这个问题可是迫在眉睫啊！

𐟓š 文献排版小白也能轻松上手！ 𐟓– 增强论文可信度：参考文献为作者的观点和结论提供了有力的支持，增加了论文的可信度和说服力。 𐟓 精简论文篇幅：通过引用参考文献，可以避免重复描述已有研究成果，从而精炼文字，节约篇幅。 𐟒ᠥ𐊩‡他人劳动成果：参考文献注明了被引理论、观点、方法、数据的来源，体现了作者对他人劳动成果的尊重。 𐟔 提供论文价值信息：参考文献的引用反映了论文的学术背景和研究深度，为编辑部、审稿专家和读者提供了鉴别论文价值水平的重要信息。 𐟔— 便于信息检索：参考文献为读者和审阅专家提供了与论文有关的文献题录，便于检索，达到信息资源共享。 𐟌𑠦Ž襊襭槧‘发展：参考文献的引用可以促进不同领域之间的交流和合作，为科技进步做出贡献。参考文献在学术论文中具有重要作用，帮助作者更好地表达自己的观点和结论，提高论文的学术价值。

如何高效搜索论文文献？我的经验分享在论文写作中，信息检索能力的重要性不言而喻。好的检索方法不仅能让你更全面地了解选题，还能大大提升写作效率。下面是我总结的一些信息检索经验，希望对大家有所帮助❤️： 1⃣️ 利用同义词和词语重组。将论文选题的关键词进行同义词替换和重组，可以扩大搜索范围。同一领域内，不同话题的侧重点不同，用词方法也不同。了解相关学术词汇是帮助扩大文献检索的第一步，否则可能会错过一些重要信息。 2⃣️ 通过“被引”和“发表时间”筛选文献。在论文检索时，以知网为例，可以根据“被引”和“发表时间”进行文献筛选。前者能帮助你找到大部分权威文献，后者则能让你看到最前沿的选题关注点和创新点。 3⃣️ 挖掘重要文献的参考文献。除了直接搜索相关文献，学会查看重要文献的参考文献也是获取研究材料的重要途径。有时候，你能从这些参考文献中找到一些被忽视的重要文献，它们可能不是直接相关，但却能构成你论文的思想来源。同时，通过参考文献也能了解同一领域大牛们的写作思路，非常值得学习。 4⃣️ 不要忽视谷歌和百度等搜索引擎。很多小伙伴容易忽略这一点，认为学术论文写作只能在专业网站上进行文献搜索。其实，利用谷歌和百度等搜索引擎进行相关问题搜索，可以找到一些意想不到的信息。比如，有些学者发言或访谈类的文章经常出现在网页报道上，或者一些学校的官网、公主号上，这些文章和信息往往很具有时效性，或者有更贴近大牛思想核心的内容。按照以上方法进行一番搜索，基本就能网罗到论文所需的大部分材料了𐟫𖰟𛣀‚希望这些经验对大家有所帮助！

京东何晓冬博士的论文在CIKM上大放异彩，荣获了最佳时间检验奖！𐟎‰ 这可不是一般的奖项哦，它可是信息检索和数据挖掘领域的顶级荣誉呢！说到何晓冬博士的DSSM模型，那可是深度学习界的扛把子！它在搜索引擎检索、广告相关性、问答系统等领域简直是如鱼得水，大放异彩！𐟔堦ƒ𓨱ᤸ€下，当你搜索一个关键词，DSSM模型就能迅速从海量信息中找到最符合你需求的答案，是不是超酷？但DSSM模型的潜力可不止这些哦！在我看来，它还能在更多领域发光发热，比如音乐推荐、电影推荐，甚至是智能客服领域！𐟤” 想象一下，未来的智能客服不仅能听懂你的话，还能根据你的喜好和情绪，给你提供最贴心的服务，是不是超期待？何晓冬博士的这次获奖，不仅是对他个人努力的肯定，更是对整个AI行业的鼓舞！𐟒ꠥ‘Š诉我们，只要有创新，有勇气，就能在科技的世界里创造无限可能！那么，你觉得DSSM模型还有哪些潜在的应用领域呢？快来评论区分享你的看法吧！让我们一起探讨AI的无限可能！𐟒젣何晓冬论文获CIKM最佳时间奖# [copilot]

𐟌𓦠‘型RAG模型论文解读𐟓– 𐟎‰探索AI新领域！今天，我们将深入解读一篇引领潮流的论文：《RAPTOR: RECURSIVE ABSTRACTIVE PROCESSING FOR TREE-ORGANIZED RETRIEVAL》。𐟓š 𐟌𒠒APTOR，一个创新的文本检索方法，通过递归嵌入、聚类和总结文本块，构建了一个多层次的树形结构。这不仅是一个高效的检索模型，更是对知识理解和信息检索方式的一次深远变革！𐟌Ÿ 𐟔 论文的亮点在于其递归摘要能力，能够构建从底层到顶层的不同抽象级别的树形结构，显著提升多个任务上的传统检索增强型语言模型表现。更令人惊叹的是，当与GPT-4结合使用时，在QuALITY基准测试上的准确率惊人地提高了20%！𐟚€ 𐟛 ️ RAPTOR运用了多项先进技术，如SBERT嵌入为文本块生成向量表示，软聚类实现更灵活的文本分组，以及降维技术UMAP和高维空间中的文本语义结构保持。贝叶斯信息准则(BIC)则智能地确定了最佳聚类数。𐟒ኊ𐟓 论文在NarrativeQA、QASPER和QuALITY三个数据集上进行了严格的测试，与传统的SBERT、BM25和DPR方法相比，RAPTOR展现了卓越的性能。这无疑为信息检索领域设立了新的性能基准。𐟏† 𐟔 展望未来，RAPTOR不仅优化了传统检索方法，更预示着信息检索新时代的到来。我们期待这项技术能进一步推动AI研究和应用的进步。𐟌ˆ 𐟒젤𝠥﹒APTOR模型有何看法？你认为它将如何影响AI领域的发展？欢迎在评论区留言讨论！𐟒쀀

研究生三年：如何高效做科研？大家好，我是帆仔，目前在北京某211大学读工科硕士，热爱学习𐟘Ž。作为即将毕业的研三学生，我想和大家分享一些我在研究生期间的学习方法和经验，希望对你们有所帮助。信息检索网站推荐首先，找到好的文献检索网站是非常重要的。以下是一些我常用的网站：知网、万方、Science Direct和Web of Science。这些网站资源丰富，覆盖了各个领域。检索方法在搜索时，除了关键词，还可以尝试搜索领域大咖的名字或者相关高校的名称。如果你的课题比较新颖，可以搜索相近的专业词汇或者所属的科学大类。经验分享我个人觉得，SCI论文的阅读价值最高，尤其是英文水平不错的同学，可以多看英文文章。其次是985高校的博士论文，这些论文通常比较完整，相当于一本专业书。最后是中文核心期刊，了解国内的发展现状。另外，文献中引入的参考文献也是你研究领域的相关内容，一篇文献可以当作多篇来用，这样就能建立海量的知识库。阅读过程中可以用Endnote来整理文献，非常方便！论文写作框架写作法先通过PPT或者思维导图软件Xmind写好论文框架，就像中学生写提纲一样。这样每段的主旨就清楚了，剩下的部分就是填充内容了𐟤—。画图能力可视化分析图的质量是论文录用的一大决定性因素。我一般先用Excel处理数据，再用PPT画图。个人觉得PPT的色调比Origin好看𐟒ꣀ‚ 语言描述对于理工科学生来说，结果描述是一个痛点。很多人通篇句式都一样，审稿人难免审美疲劳。我建议从别人的文章中多摘抄好词好句，套用于不同结果段落，多积累多看文献𐟑。时间轴建议研一：积累文献和上专业课阶段别逃课，在专业课老师那里多留印象分对研二开题和研三答辩有好处，并且学习成绩靠前是有奖学金的𐟤飀‚ 研二：开题和出成果阶段找一个安静固定的地方，每天有规律地科研，一定会有研究成果！定期复盘和总结很重要𐟥𓣀‚ 研三：实习和证书阶段暑假一定要实习！对秋招非常管用！另外，计算机二级、英语六级、入党、教师资格证、工程类注册基础课、各类专业考试能考的尽量都在这三年通过，对未来大有帮助𐟧。以上是我结合自身专业分享的一些学习经验，希望对大家有所帮助！如果大家有其他科研学习生活问题，欢迎评论交流～

留学生必备8大论文检索神器 𐟌 留学生活中，论文检索是学术研究的关键。以下是8个必备的论文检索神器，助你轻松找到所需文献： 1️⃣ ScienceDirect：涵盖自然科学、医学、工程技术等领域的高质量期刊和书籍，为科研人员提供丰富的文献资源。 2️⃣ PubMed：专注于生物医学领域的文献搜索，包括医学期刊文章、研究报告和临床试验数据。 3️⃣ scihub：提供免费获取学术文献的服务，用户可以通过该网站获取付费文献的全文。 4️⃣ Google 学术：提供广泛的学术文献搜索服务，包括期刊文章、学位论文、会议论文等，侧重于综合性搜索和引用分析。 5️⃣ Proquest：集成了多个学术数据库，涵盖人文社科、医学、科技等领域的期刊、报纸、论文和报告，提供全面的信息检索服务。 6️⃣ Web of Science：以引文索引为特色，收录全球顶级期刊和会议论文，注重文献引用分析和学术评估。 7️⃣ IEEE Xplore：重点收录工程技术领域的期刊、会议论文和标准，是电气工程、计算机科学等学科的重要资源。 8️⃣ ChatGPT 的插件 Consensus：它拥有一个论文数据库，可以在数据库中查找论文原文，不会凭空捏造，方便用户直接获取论文出处。 𐟓š 这些工具涵盖了广泛的学术领域，无论你是科研人员还是学生，它们都是你学术研究的重要助手。

RankZephyr：超GPT-4重排 𐟎Š覜𚯼š论文旨在缩小开源和专有大型语言模型（LLMs）在信息检索中的重排（re-ranking）性能差距，解决依赖不透明的专有模型限制了结果可复现性的问题。 𐟔젦–𙦳•：研究团队开发了RankZephyr，一种最新的开源LLM，用于列表式零样本重排（listwise zero-shot reranking）。这个模型不仅能够与GPT-4媲美，某些情况下还能超越它。为了达到这一效果，作者们做出了精明的训练选择，并确保模型对初始文档顺序和重排文档数量的变化有很强的韧性。 𐟑 优点：RankZephyr为开源社区提供了一个可以与专有模型竞争的工具，提高了研究的透明度和复现性。它在多个数据集上的综合评估表明了其有效性，并且在新颖性评估测试集（NovelEval）上超越了GPT-4，这意味着对于训练期以外的查询和段落也有很好的表现，降低了数据污染的担忧。 𐟑Ž 缺点：尽管它在某些方面超越了GPT-4，但无法保证在所有情况下都有最好的表现，且需要进一步的测试和社区验证。 𐟌꯸ 一句话总结：RankZephyr是一股开源界的“清风”，它强有力地挑战了专有语言模型GPT-4在信息检索领域的霸主地位，并有望提升整个领域的透明度和创新速度。𐟚€

【AI前沿：从被动学习到自我对齐】本期节目带你深入解密动态子集调优、自动自我对齐的语言模型、AI在信息检索中的应用、智能四足机器人运动控制，以及如何挑战AI安全机制。两位主持人用通俗易懂的语言，带你轻松掌握前沿AI技术，激发你的无限想象！在线收听：网页链接「人工智能」「播客」「论文」

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