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上采样论文前沿信息_免费生成论文的网站(2024年11月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-26

上采样论文

来自北京航空航天大学的王帆教授、刘保磊助理教授以及钟晓岚教授的科研团队在Light: Science & Applications上发表论文，创新性的提出了一种基于电致变色滤光片的微型计算光谱仪，为解决这一难题提供了潜在的解决方案。该技术通过电压变化来调控滤光片的光谱响应，在少量滤光片阵列的前提下，有效增加光谱仪的采样数，进而实现了更高的光谱分辨率。实验结果表明，这种方法能够提高光谱分辨率，在电致变色的调控下，重建光谱和参考光谱之间的误差从1.61 nm减小到0.29 nm。此外，由于电致变色滤光片具有高透明度和均匀性，可以作为附加滤光片直接应用于高光谱成像。Light | 基于电致变色调制的微型片上光谱仪「Light: Science & Applications」「电致变色滤光片」「计算光谱仪」

卡内基梅隆暑研，速来！嘿，大家好！今天我要给大家介绍一个超棒的机会——全球顶尖的卡内基梅隆大学（CMU）教授亲自带队的数据科学与统计学暑期科研项目！这个项目可是专门为人工智能、数据科学和统计学等专业的学生设计的哦。 𐟓… 项目时间： 2024年7月6日开始，持续一段时间，具体时间安排大家可以关注官方通知。 𐟓š 课程内容概览：这个项目的内容非常丰富，主要包括以下几个部分：核心概念与基础理论介绍：带你从零开始理解多臂强盗问题的基本原理。随机模型的深入分析：通过具体的例子来理解随机模型的工作方式。上置信界（UCB）算法：介绍这个算法的原理和应用场景。贝叶斯强盗策略与汤普森采样算法：详细解析这两种算法的运作方式。实施算法的策略与性能分析：教你如何在实际系统中应用这些算法，并分析它们的性能。现代系统中的应用探索：探索这些算法在现代系统中的实际应用。学术研讨与交流：深入讨论与交流学习成果。项目成果展示与分享：展示大家的研究成果，互相学习。学术论文辅导：指导大家如何撰写和发表高质量的学术论文。 𐟓Œ 项目背景介绍： “多臂强盗”问题不仅是概率论中的一个经典问题，也是深度强化学习领域的关键组成部分。通过这个项目，大家可以深入了解这个问题的本质和解决方法。 𐟑袀𐟎“ 导师资质介绍：这次项目的导师是Osman教授，他是卡内基梅隆大学计算机科学学院的终身正教授，是该领域的权威专家。能有机会和他一起工作，真的是非常难得的机会！ 𐟏† 项目收获：推荐信：大牛导师的推荐信，绝对是你们未来求职的一大加分项。论文发表：有机会在国际会议上发表论文，提升你的学术影响力。 7周在线小组科研+5周不限时论文指导：这段时间里，大家可以全身心投入科研，导师也会提供充分的指导。具体项目名称以海报为准哦~ 赶紧抓住这个机会，和一群志同道合的小伙伴一起在卡内基梅隆大学度过一个充实的暑假吧！

英国留学生毕业论文攻略：从选题到查重这篇文章不是纯学术性的建议，而是针对英国留学生写毕业论文的一些实用建议。虽然具体专业会有差异，但这些建议可以作为一个大致的框架来参考。 𐟓–关于Proposal Proposal是大部分学校都会有的课程，关键是要搞清楚方法论，包括定性和定量研究。在选题时，注意以下几点：不要写已经被很多人研究过的题目。虽然这些题目在文献上有很多参考，但创新性和批判性思维难以体现，导师可能也不感兴趣。不要写几乎没人研究过的题目。这样的题目参考文献少，研究难度大，导师可能会一脸问号。 𐟓–关于Dissertation 1⃣️文献综述引用规范：注意引用规范，改写后查重容易通过。关联性：阐述所用文献与自己论文的关联性。批判性分析：对相关文献进行批判性分析。研究空白：总结目前研究空白需要本文填补的地方。 2⃣️方法论方法论理由：提出方法论的理由，需要使用文献支持。数据收集方法：描述数据收集方法，包括问卷、访谈等，以及抽样方法、样本数量、采样标准等。道德研究：讨论确保道德研究而采取的步骤。有效性：讨论研究方法的有效性、可靠性和可信度。 ⚠️注意：关于数据，尽量找容易搜集到的数据，比如中国留学生普遍愿意搜集国内的数据，因为一些实地数据在英国可能很难拿到。最后，反思研究方法的局限性。 3⃣️Findings 定量研究框架：Demographics𐟑‰𐟏𛄥scriptive analysis𐟑‰𐟏𛒥liability analysis𐟑‰𐟏𛃯rrelation analysis𐟑‰𐟏𛈹pothesis testing 定性研究框架：通常使用thematic analysis，需要进行coding。 ⭕️文章查重提交之前自己回头多看看，有问题就多改，不要马虎！格式要求这些基本的不能丢分的地方，都要规范注意起来。 ⭕️与导师的沟通不要自己闷头写，不懂就问。每一次导师给的feedback都要认认真真看和思考，每次见面都要积极沟通，把握好自己论文的每一步进展。最后，祝大家论文都顺顺利利，人人冲distinction！

大模型推理增强：6篇论文带你入门在大模型领域工作的朋友们，或者打算踏入这个领域的朋友们，大家都知道，推理能力是大模型的核心指标，其他能力都比不上它重要。自从OpenAI发布了o1推理增强模型后，Google等公司也在积极跟进。最近很多人问我，关于LLM推理增强和o1闭源模型，有哪些相关论文可以看。正好赶上国庆假期，是一个充电的好时机，我和业内大厂的技术同学一起整理了6篇关于LLM推理增强的论文，很有可能分别对应o1背后用到的几种技术。现在一次性分享给大家，欢迎一起讨论！ 1️⃣ OpenAI o1系统卡这篇论文对o1模型进行了粗略介绍，虽然没有透露技术秘方，但从参考文献中可以推测出可能用到的技术。 2️⃣ 自一致性这是Google去年早期发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。 3️⃣ STaR和Quiet-STaR 这两篇论文分别是Stanford在2022年和2024年初提出的推理数据合成方法。它们可以自动合成数据，针对答案明确的推理任务，LLM可以根据prompt和answer自动补全中间的思维链，这个方法高效且自动化。 4️⃣ RLHF：过程监督 OpenAI去年提出的过程监督技术，与ORM不同，ORM只对最终答案进行打分，而PRM则对推理过程中每个步骤进行打分，更为细腻科学。我们也可以看到o1技术报告的引用文献中有PRM，推断大概率o1模型用到了这个技术。 5️⃣ GenRM：生成式验证器 Deepmind团队今年提出的生成式RM（generative verifier），与OpenAI发布的CriticGPT是同一种技术。不同于现在业界所用的判别式RM，生成式RM能做token级别的预测，而不是预测一个整体分数。 6️⃣ 自我一致性这是Google今年发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。祝大家节日快乐，一起进步，享受这个假期吧！

MIT何凯明新作：自监督图像生成新范式论文标题：Self-conditioned Image Generation via Generating Representations 总结评价：这篇文章提出了一种名为RCG（Representation-Conditioned image Generation）的图像生成框架，其结构与latent diffusion模型有些相似。RCG利用预训练的自监督图像编码器形成的表征空间，通过先验知识在表征空间中进行图像生成。 - 研究背景：这篇文章探讨了自我条件化图像生成的问题，即利用自监督学习方法从无标注的数据中提取图像表示，并用它们作为条件来生成图像。这种方法旨在弥合有条件和无条件图像生成之间的性能差距，同时充分利用大量的无标注数据。 - 方法：RCG由三个主要组件组成：一个预训练的自监督图像编码器，一个表示生成器，和一个像素生成器。表示生成器使用一个全连接网络作为骨干，采用扩散模型的方法来建模和采样表示空间。像素生成器则使用一个并行解码的生成模型，根据给定的表示来合成图像像素。 - 贡献：这篇文章的主要贡献是提出了一种新颖的自我条件化图像生成方法，利用自监督表示作为条件来指导图像生成过程，而不需要任何人类注释。这种方法在无条件图像生成的性能上显著超越了现有的方法，甚至达到了或超过了有条件图像生成的水平，缩小了这两个任务之间的差距。此外，这种方法还可以无缝地集成分类器无监督的引导，进一步提升图像生成的质量。这种方法还具有通用性和可扩展性，可以与不同的图像生成模型结合使用，且计算成本较低。 - 数据集：这篇文章在ImageNet 256㗲56数据集上进行了评估，该数据集是图像生成的常用基准数据集，包含了1000个类别和130万张图像。 - 实验总结：这篇文章的实验结果表明，RCG在ImageNet 256㗲56上达到了3.31的FID和253.4的IS，这些结果不仅显著改善了无条件图像生成的最新水平，而且与当前领先的有条件图像生成方法相媲美。这些结果证明了RCG的有效性，也展示了Self-Conditioned图像生成的巨大潜力。

10月9日，谷歌在《Nature》上发表论文，展示量子计算领域的重要突破：只要量子计算机低于噪声阈值，经典计算机就无法超越量子计算机。这是量子计算迈向“量子优越性”时代的关键一步。谷歌通过一项名为“随机电路采样”（RCS）的量子算法，使用Sycamore处理器运行测试，找到了量子计算机超越经典计算机的条件。当处理器的噪声降至某一阈值以下，谷歌的Sycamore量子芯片的计算能力便会急剧增强，复杂到全球最快的经典超级计算机也难以模拟。而经典计算机需要10万亿年才能完成Sycamore同样任务。但Sycamore无法像普通计算机那样执行常规操作，例如存储照片或发送邮件。因此这一突破并不意味着量子计算机可以完全取代经典计算机。这项突破性发现为量子计算领域提供了新的发展方向，有望为抗量子密码领域提供更多的选择和可能性。因此，加快开发更为可靠的加密算法以应对潜在威胁就变得尤为迫切。除了基于格、编码、哈希或多变量的密码学方法，未来的研究可能会探索基于同态加密、同源密码学等新兴数学难题的抗量子密码技术，以适应量子计算带来的新威胁。「量子计算超话」「量子计算机」「量子密码」「抗量子密码」安全419的微博视频

#大模型日报# ai前沿动态【利用自生成Token弥合大语言模型中的训练-推理鸿沟】链接：论文概述：本文提出批量调度采样(BASH)和基于参考答案的校正(RAC)两种方法，通过巧妙地利用模型自身生成的标记来弥合LLM训练和推理之间的鸿沟，有效缓解了暴露偏差问题，并在多个任务上取得了显著的性能提升，尤其RAC的自我纠错机制和BASH的离线高效设计是其最吸引人的亮点。

【每日大模型论文】港大、字节团队提出分钟级长视频生成模型 Loong 生成内容丰富的分钟级长视频依然充满挑战。在自然语言处理领域，自回归大语言模型（LLM）在生成连贯的长 token 序列方面取得了巨大成功，而自回归 LLM 在视频生成方面的探索却仅限于生成几秒钟的短视频。在这项工作中，来自香港大学和字节跳动的研究团队深入分析了阻碍基于自回归 LLM 的视频生成器生成长视频的挑战。根据观察和分析结果，他们提出了一种新的基于自回归 LLM 的视频生成器——Loong，其可以生成分钟级长视频。具体来说，他们将文本 token 和视频 token 建模为自回归 LLM 的统一序列，并从头开始训练模型。他们提出了从短到长的渐进式训练和损失再加权方案，从而缓解长视频训练中的损失不平衡问题。他们还进一步研究了推理策略，包括视频 token 重新编码和采样策略，以减少推理过程中的错误积累。结果表明，Loong 可以在 10 秒视频上进行训练，并可扩展到生成以文本提示为条件的分钟级长视频。 #知识分享# #大模型# #论文#

大语言模型推理技术论文精选清单 𐟓šAwesome-LLM-Inference：这个清单汇集了精选的大语言模型（LLMs）推理技术论文，并提供了配套代码。涵盖了多种前沿技术和工具，如TensorRT-LLM、vLLM、streaming-llm、AWQ、SmoothQuant、WINT8/4、Continuous Batching、FlashAttention、PagedAttention等。 𐟓–LLM Algorithmic/Eval Survey：对大语言模型算法和评估方法的全面调查。 𐟓–LLM Train/Inference Framework：介绍大语言模型的训练和推理框架。 𐟓–Weight/Activation Quantize/Compress：权重和激活量的量化压缩技术。 𐟓–Continuous/In-flight Batching：连续批处理和飞行中批处理技术。 𐟓–IO/FLOPs-Aware/Sparse Attention：输入输出感知、浮点运算感知和稀疏注意力机制。 𐟓–KV Cache Scheduling/Quantize/Dropping：键值缓存调度、量化和删除技术。 𐟓–Prompt/Context Compression：提示和上下文压缩方法。 𐟓–Long Context Attention/KV Cache Optimization：长上下文注意力和键值缓存优化技术。 𐟓–Early-Exit/Intermediate Layer Decoding：早期退出和中间层解码策略。 𐟓–Parallel Decoding/Sampling：并行解码和采样技术。 𐟓–Structured Prune/KD/Weight Sparse：结构化剪枝、知识蒸馏和权重稀疏技术。 𐟓–Mixture-of-Experts(MoE) LLM Inference：混合专家模型在大语言模型推理中的应用。 𐟓–CPU/Single GPU/Mobile Inference：在CPU、单GPU和移动设备上的推理性能优化。 𐟓–Non Transformer Architecture：非Transformer架构的探索。 𐟓–GEMM/Tensor Cores/WMMA/Parallel：GEMM、张量核心、WMMA和并行计算技术。 𐟓–Position Embed/Others：位置嵌入和其他相关技术。

OpenAI发布了全新扩散模型方法：sCM，仅需2步就能生成与当前模型媲美的高质量图片和3D模型，速度提升50倍例如，通过用sCM训练一个15亿参数的模型，在单个A100 上，无需任何推理优化，0.11秒内就能生成内容 sCM通过设计新的TrigFlow框架简化了扩散过程的数学表达，采用连续时间训练替代离散时间步长，使模型只需2步采样就能达到原本需要几十到上百步才能达到的生成质量这为图像、音频、视频等各个领域的实时生成提供了很大的价值博客：网页链接论文：网页链接「openai」

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