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基准论文最新视觉报道_成人大专函授毕业论文(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：2024-12-03

基准论文

研一新生必看！学基准模型𐟔 𐟓š 确定基准模型后，如何开始学习呢？这里有一些实用的建议： 𐟔 精读基准模型论文和代码：仔细阅读基准模型的论文，理解整个研究范式和数据处理的流程。逐行阅读代码，熟悉各类数据处理方式和深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）。 𐟧 掌握深度学习基础知识：通过精读基准模型，掌握深度学习的基础知识，包括各种模型和算法。理解深度学习框架的工作原理和作用，以便更好地应用和改进。 𐟒ᠦ𗱥…姐†解基准模型：能够拆分基准模型的每个处理过程，理解每个步骤的原理和作用。看到其他基于基准模型的改进模型时，能够快速理解改进点和思路。 𐟓ˆ 逐步提升能力：通过精读基准模型，逐步提升对深度学习框架和数据处理方式的理解。只有把基准模型看透，才能更好地进行后续的改进和创新。通过以上方法，研一新生可以更好地入门深度学习，掌握基准模型的学习方法和技巧。

实证分析的工具大家好！今天给经管研一的同学们分享一下如何在一周内快速掌握Stata。无论你是学习Stata还是Python，技术类工具的学习不建议看太多课程，因为效率不高。不同的研究问题可能侧重不同的工具，方法以使用和驾驭为主，不要纠结具体的过程。建议通过文献学习来补充方法，看看主流文献用的是什么方法，然后进行学习。具体来说：一、前期准备数据来源：确定你的数据来源，这是实证分析的第一步。合并数据：如何合并不同来源的数据。二、Stata实操这部分的目的是学会Stata数据处理的过程，理解Stata代码，并能够输出论文中的数据表格。 Excel数据导入：如何将Excel数据导入Stata。数据清洗：包括Winsor缩尾处理、取对数操作、删除行等操作。描述性统计：进行基本的描述性统计分析。相关性分析：计算变量之间的相关性。基准回归：进行基准回归分析。中介效应检验：检验中介效应。调节效应检验：检验调节效应。输出表格：将分析结果输出为表格。三、论文复刻并形成自己的代码库这部分的目的是对实证论文的进一步深化，结合文献进行论文复刻，并形成自己的代码库，补充基本的计量经济学知识。下载文章及代码：从中国工业经济官网下载文章及代码，导入至Stata进行论文复刻，可以修正自己的代码形成代码库。这一部分会比前一部分复杂一点，包括异质性分析、平衡趋势检验、稳健性检验等。结合文献：把每一部分的模型看懂，明确实证分析的几个部分。参考书籍《计量经济学及Stata应用》。小结实证分析相对来说还是比较简单的，小白上手会觉得有点困难，但入门之后就会发现其实很简单。这一部分也是所有经管实证论文的基础，速速学起来，不管是小论文还是毕业论文都用得到！

教师职称制度在中国的教育体系中，一度被视为评价教师学术水平和专业能力的标准。然而，这种以行政级别和论文数量为基准的晋升机制，却往往忽视了教育教学的实际效果和教师的工作质量。随着教育理念的进步，该制度被批评为过于僵化、缺乏灵活性，甚至成为一些教师追求晋升而非提升教育质量的动力。近年来，有观点呼吁废除这一制度，以更科学、更全面、更注重实践的评估体系来替代，以真正促进教师的专业发展和学生教育质量的提升。

#大模型日报#ai前沿动态【大型语言模型分布对齐基准测试】链接：论文概述：本文通过构建一个新的基准测试系统，系统性地评估了大型语言模型模拟特定人口群体观点分布的能力，揭示了模型对数概率的局限性、“知识到模拟的差距”以及角色引导的风险，为利用大型语言模型模拟人类行为提供了重要的指导。

11 月 12 日 AI 早报 1. 微软GRIN MoE大模型通过SparseMixer-v2改进专家路由梯度估计，克服传统MoE梯度反向传播问题；摒弃专家并行，采用数据、pipeline和张量并行避免token丢弃，显著提升训练效率；GRIN MoE在编码和数学基准测试中表现出色，具备高计算扩展潜力，与密集模型相比实现超过80%的训练效率提升。 2. Scaling Law撞墙，OpenAI被曝遭遇瓶颈，大改技术路线；Orion改进放缓尤其在代码能力上，成本高且进步有限，无法重现GPT-3到GPT-4的显著跃升；Scaling Law面临数据匮乏和收益递减的挑战，互联网数据枯竭迫使OpenAI探索新的数据处理方法；AI推理过程可增强模型表现，但需增加计算资源，使其具备更长时间“思考”能力，推动AI推理新维度发展。 3. GitHub超火开发者路线图库的AI学习路线，star近30万；GitHub上的developer-roadmap资源库新增了AI学习路线图，覆盖AI工程、数据科学、提示词工程等多个主题；该资源库提供每一步学习资源，包括论文、视频、代码示例等，帮助开发者系统化学习，减少探索成本；社区支持AI生成和自定义路线图，但生成路线图不受欢迎，人工创建的AI路线图仍是主要参考。 4. FrontierMath让LLM集体几乎“交白卷”：正确率不超过2%；FrontierMath评估显示，现有LLM在高级数学推理上表现不佳，正确率不足2%，暴露了其深层次的推理和创造性不足；传统数学基准因数据污染而偏向高分，FrontierMath通过全新未公开问题避免这一问题，测试LLM真实能力；FrontierMath揭示出莫拉维克悖论，表明LLM擅长结构化封闭问题但难以自主完成长链推理，突显AI在人类式灵活思维中的局限。 5. 字节推出图像编辑模型 SeedEdit，主打通过文本描述P 图；SeedEdit是一个可实时精准文本编辑图像的模型，无需涂抹区域即可增删元素、替换背景并实现风格转换；基于Diffusion架构，SeedEdit在保持原图细节与生成新内容间平衡，支持多轮连续编辑，显著提升图像编辑质量与效率；SeedEdit在理解指令、细节保留方面优于DALL-E3和Midjourney，展示了图片生成领域的技术创新能力。 6. 自动驾驶界秋名山车神！CoRL杰出论文让自驾车学会漂移；CoRL杰出论文展示了通过扩散模型改进自动驾驶系统，使其在极限操控条件下安全漂移，为自动驾驶在复杂环境中的应用提供新思路；PoliFormer利用强化学习和Transformer技术在导航任务中表现卓越，实现了机器人在多种环境中的高度泛化，提升了目标导航成功率；其他提名论文涵盖机器人视觉-语言-动作（VLA）模型、少样本模仿学习等领域，推动了机器人在复杂任务中泛化和操作效率的提升。 7. 黄仁勋：SaaS 平台不会被颠覆，还将诞生数百万 AI 智能体；黄仁勋认为传统SaaS平台不会被AI颠覆，反而将成为特定智能体的创新温床，并助力AI普及；英伟达正通过全栈式架构优化，将数据中心转变为生成AI内容的“AI工厂”，以低延迟和高吞吐量支持AI生成需求；AI及智能体应用将推动科学和工程领域的创新，使各行业从生产到服务的自动化进程加速发展。 8. 改进蛋白突变稳定性预测，清华AI蛋白工程模型登Nature子刊；清华龚海鹏团队开发的GeoStab-suite套件通过GeoFitness预训练模型提高了蛋白质突变后”G和m预测的准确性；GeoStab-suite基于几何学习并结合图注意力网络，能有效整合蛋白质序列和结构信息；基准测试中，GeoDDG和GeoDTm在Spearman相关系数上分别超过最先进方法30%和70%，显示出优异的性能。 9. OpenAI & Anthropic CPO：发展受限于评估方法而非智能水平；当前AI模型的局限在于评估方法而非智能，模型的能力可以更广泛，但缺乏精准评估标准；AI产品经理需掌握编写评估标准和提示工程的技能，使产品质量不再依赖传统设计，而在模型调优中优化；模型未来将趋向“主动性”和“异步性”，从被动响应转向预见性帮助用户处理事务，并实现按需处理复杂任务。

考古中的“距今”是怎么算的？𐟔 在考古学中，我们经常会看到“距今（BP）”这个词。你知道这个“距今”是依据什么来计算的吗？是距离现在，还是某个特定的年份呢？首先，这个“距今”的计算基准其实是1950年。也就是说，所有的“距今”年份都是从1950年开始计算的。所以在将“距今”转换为公元前（BC）时，我们通常会用1950年作为基准。不过，有时候这个计算并不那么直观。特别是在日常交流中，有些人会简单地用2000年来代替1950年进行计算。但在写正式论文时，我们还是需要按照1950年这个基准来精确计算。怎么样，现在你是不是对“距今”的计算有了更清晰的认识呢？𐟓š

JudgeLM：新标杆，评LLM 𐟓š 大模型（LLM）是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，能够执行各种任务，包括文本总结、翻译和情感分析等。 𐟔 面临的问题：在开放场景下评估大型语言模型（LLMs）存在困难，因为现有的基准和指标无法全面评估它们。 𐟛 ️ 解决方法：这篇论文提出将LLMs作为可扩展的评判者（JudgeLM）进行精调，以便在开放场景中有效评估LLMs的性能。 𐟓ˆ 这篇论文介绍了一个大规模、高质量的全面数据集，用于精调高性能的评判者。作者从7B、13B到33B参数的不同规模进行JudgeLM的训练，并系统分析了其能力和行为。 𐟔 论文分析了将LLM作为评判者进行精调时的关键偏差，包括位置偏差、知识偏差和格式偏差，并提出了一系列技术来增强评判者的性能，如交换增强、参考支持和参考舍弃。 𐟏† 结论：JudgeLM 在PandaLM基准测试和作者提出的新基准测试上都取得了最先进的评判者性能。JudgeLM 高效且易于使用，JudgeLM-7B 只需要 3 分钟，仅使用 8 个 A100 GPU 即可对5K个样本进行评判。JudgeLM 与教师评判者的意见一致性很高，超过90%，甚至超过了人和人之间的共识。

#大模型日报# ai前沿动态【压缩注意力：加速长上下文LLM推理】链接：论文概述：本文提出了一种名为“压缩注意力”的创新方法，通过离线语义聚类和在线质心查找，显著加速了长上下文LLM推理，尤其在固定上下文场景下取得了显著的性能提升和资源节省，并提出了一个新的基准数据集PreFixQA用于评估此类方法。

基于直接光度的3D多目标跟踪方法 𐟓š 论文地址： 𐟏려𝜨€…单位：慕尼黑工业大学 𐟓‹ 项目页面： 𐟔 直接法在视觉里程计和SLAM的应用中表现出色。在这项工作中，我们提出了一种利用直接图像对齐和滑动窗口光度BA结合的DirectTracker框架，用于3D多目标跟踪任务。该框架基于稀疏滑动窗口点云进行估计，并使用基于优化的代价函数进一步细化，结合3D和2D特征以确保图像和世界空间的一致性。 𐟚— 我们提出了一种新的在线MOT方法，有效地检测和跟踪3D汽车。基于最近引入的HOTA指标，我们建议将3DGIoU作为相似度度量，以公平地评估基于立体的跟踪方法的性能。 𐟓Š 我们对3D跟踪进行了广泛的评估，并在KITTI跟踪基准上展示了具有竞争力的结果。 𐟌Ÿ 本文的主要贡献包括： 1️⃣ 提出了一种新的在线MOT方法，有效检测和跟踪3D汽车； 2️⃣ 改变了3DMOT任务的评估协议，将3DGIoU作为相似度度量，公平评估基于立体的跟踪方法； 3️⃣ 在KITTI跟踪基准上进行了广泛的评估，并展示了具有竞争力的结果。

阿里巴巴、人大开源的一款无需OCR的文档处理模型：mPLUG-DocOwl 1.5，它可以原生理解文档、网页、表格、图表，看得懂复杂的商业报告、网页截图、数据表格特点： 1、可以解析文档结构，理解各个部分的关系 2、能将表格和图表转换成Markdown格式 3、可以定位和识别图片中的文字，整段文字或单个词都可以 4、能回答关于文档内容的问题，可以给出简短答案，也能提供详细解释在类似大小的通用模型中，DocOwl 1.5在DocVQA、VisualMRC、DeepForm、InfoVQA等10个基准中性能领先论文：网页链接 github：网页链接「文档处理模型」「表格识别」「截图识别」

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