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论文lm最新视觉报道_免费期刊文献网站(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：2024-12-03

论文lm

【每日大模型论文】清华、微软团队：通过优化控制为大语言选择数据本研究探讨了如何从海量语料库中选择高质量的预训练数据，以提高语言模型的下游使用能力。来自清华大学和微软的研究团队将数据选择表述为一个广义的最优控制（Optimal Control）问题，该问题可通过庞特里亚金最大化原理（Pontryagin's Maximum Principle，PMP）从理论上求解，并得出一系列必要条件，这些条件描述了最优数据选择与 LM 训练动态之间的关系。基于这些理论结果，他们提出了基于 PMP 的数据选择（PDS），这是一个通过求解 PMP 条件来近似实现最优数据选择的框架。在实验中，他们采用 PDS 从 CommmonCrawl 中选择数据，结果表明 PDS 选择的语料库加快了 LM 的学习速度，并在各种规模的下游任务中不断提高其性能。此外，PDS 的优势还扩展到了在 ~10T tokens 上训练的 ~400B 参数模型，测试损失曲线的 Scaling Laws 也证明了这一点。当预训练数据有限时，PDS 还能提高数据利用率，将数据需求降低 1.8 倍，从而缓解可用网络抓取语料的快速耗尽问题。 #知识分享# #大模型# #论文#

香港理工大学IGDS专业就读心得昨天终于结束了oral exam，来总结一下在香港理工大学IGDS专业的就读体验吧。关于学校 𐟏능œ𐧐†位置：PolyU的地理位置真的是八大高校中最棒的之一。离海港城只有20分钟步行距离，屯马线开通后只需要坐一站地铁。环境：学校的建筑楼随便一拍都很好看！我只去过CityU，相比之下Poly的面积更大一些。食堂：食堂的价格非常亲民，一般30港币就能吃饱，而且种类丰富。推荐烧鸭饭、米线和奶茶！每次在图书馆赶作业的时候，我都会跑去食堂吃下午茶。（周日食堂不开）图书馆：包玉刚图书馆的位置很多，我一般会去三楼或者四楼。这里还有专门的Quiet Study & Group Discussion Areas、i-Space、Studios@Library和24-Hour Study Centre，可以在官网上预约。关于课程 𐟓š 课程选择：一共有九门课可以选，外加一篇毕业论文。SCLM有核心课程（必修）。一般来说，1.5到2年可以拿到毕业证，具体看你交毕业论文的时间。授课方式：大部分课程是由Warwick的老师来上，所以近期肯定是网课。Poly的老师和Guest speaker的课可以选择线下。授课方式是集中式的，一周从早上到晚，每门课都包含了group work、4000字左右的assignment，大部分也需要做pre，所以一周下来会挺累的。老师体验：IGDS的每个老师都超级nice，从面试、授课到论文，我碰到的老师们都超级温柔负责，体验感超棒！建议 𐟒኱.5年的时间，说长不长，说短也不短。单单靠课堂内容也很难实现自身质的飞跃，还是需要我们学会利用资源来付出努力。所以还是要做好规划，拓展知识，多多实习，来提高自己的核心竞争力。总的来说，PolyU的IGDS专业是一个不错的选择，虽然课程比较紧凑，但老师们都非常负责，学习氛围也很棒。希望大家都能在这里度过一段难忘的时光！

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。

NotebookLM 读论文，搞科研，写摘要，谷歌发布的 AI 助理可轻松拿捏 NotebookLM 是一款实验性产品，旨在利用大语言模型的强大功能和前景，结合现有的内容，更快地获得关键内容。我们可以将其视为虚拟研究助手，可以总结事实、解释复杂的想法并集思广益。 NotebookLM 与传统 AI 聊天机器人之间的一个主要区别是，NotebookLM 可将语言模型“固定在”自己的笔记和材料来源中。来源固定可有效创建精通与相关信息的个性化 AI。用户可以将 NotebookLM 固定在选择的特定 Google 文档中。上传 PDF 文件、网站、YouTube 视频、音频文件、Google 文档或 Google 幻灯片后，NotebookLM 会对其进行总结，并在主题之间建立有趣的联系，这一切都得益于 Gemini 1.5 的多模态理解能力。#人工智能#

华威大学SCLM专业全解析𐟓š 今天想和大家聊聊我在华威大学供应链和物流管理（SCLM）专业的就读体验，希望对你们有所帮助！课程设置𐟓š 这个专业的课程设置还是挺丰富的，由7门必修课和2门选修课组成。课程内容涵盖了供应链管理的方方面面，从整体供应链管理到具体的采购、库存控制、仓储和交通运输都有涉及。选修课则包括一些创新和财务类的课程，选择还挺多的。上课模式𐟎“ 平时上课的模式和其他WMG学院的专业差不多，都是集中授课。教授们有的是从企业聘请的讲师，有的是校内的教师和大牛。必修课程通常在一个大教室上课，每门课都有100多名学生，不过有些课程师生比会小一些。因为部分教授是从外面聘请的，所以课程中会有很多模拟游戏和案例研究，整体上会比较有趣。比如，课程会讲到COVID和苏伊士运河堵塞对供应链的影响，内容非常与时俱进。每门课会连续上一周甚至更久的时间，从早上9点到晚上6点。考试安排𐟓 SCLM的课程在结束之后没有考试，都是教授指定题目的结课论文PMA（Post Module Assignment）。PMA决定了该门课程的全部分数，截止日期大多在课程结束后的1-2周内。所以写论文的同学需要合理安排时间，否则赶due会很困难。总的来说，华威大学SCLM专业的课程设置丰富，上课模式灵活，考试安排合理，是一个不错的选择。如果你对供应链和物流管理感兴趣，可以考虑一下这个专业！

ai那个最好用 𐟓š 谷歌推出的NotebookLM工具，真的是阅读论文的好帮手！ 𐟓„ 可以上传文档、网页链接、YouTube视频链接，或者直接导入Google Drive中的doc和slides，操作非常方便。 𐟔 它能自动帮你概括文档的重点，或者你可以直接提问，让它定位到具体的内容。甚至可以喂给它教授的slide，它会自动生成课程笔记。 𐟎砦œ€酷的是，它能把文章转换成播客形式。AI会生成一男一女的对话，把上传的文章内容生动地聊出来。两个人像唠嗑一样，还会笑。最多可以上传十篇文章，但一直都是同样的两个人的声音，希望以后能有更多选择。 𐟕𐯸 我尝试了不同类型的论文，信息量不同，生成的播客时长也会有所不同。有个20页的质性研究生成了二十几分钟，但有的四五十页的论文只生成了十分钟左右。 𐟓š 在阅读大量文献时，它能精准概括最重要的重点。我喜欢在做家务时放着，结束后再凭记忆针对性地让它生成我需要的文字重点。 𐟔砧𜺧‚𙦘硫𐥜觚„UI界面不太友好，老是找不到之前的页面，感觉跳来跳去的。另外，我尝试让它分析视频网站文章以及部分论文时，觉得有点太重点了，还不如自己去看原文。

IGDS毕业论文选题与写作全攻略嘿，大家好！今天我想和大家分享一下IGDS毕业论文的选题和写作经历。虽然现在IGDS已经全面转为线下教学，但这些信息可能对你们还是有些参考价值的哦～毕业论文工作坊：从选题到写作首先，IGDS会组织一个毕业论文工作坊，主要目的是介绍论文的结构、研究方法以及选题方向。这个工作坊从早上八九点开始，一直到下午三点左右。根据你分配到的老师，可能会有些拖堂的情况哦～（下午的工作坊是分成几个组，由不同的老师来介绍）选题与写作：各老师风格迥异每个老师介绍的内容都不一样。有的老师会让你马上想出一个大概的毕业论文题目，而有的老师则会详细说明每个部分应该写多少字。不过，工作坊里会有详细的文件介绍，还有一些往届的题目和proposal样本供你参考。如何选择导师？每位老师只有八个名额，而且很多都是EBM方向的老师，SCLM方向的老师比较少。所以，建议大家根据自己的需求尽早提交proposal给老师抢名额。听说上一届很多人抢Nick老师的名额，原因不太清楚。抢老师的方法有三种：直接交给办公室，由办公室分配。写完proposal后，交给你想选择的导师，并询问是否还有名额，是否愿意做你的论文导师。确定论文主题后，马上发邮件给想要的老师，告诉他你的想法，询问是否愿意做你的导师，并和他约定一个交proposal的日子。推荐导师：Nick、Choy和Franklin 听说Nick老师上一届特别抢手，具体原因不清楚。Choy老师的普通话很好，如果你没有思路或者方向，他会告诉你怎么写。还有一位Franklin老师，是一位老爷爷，专做研究，好像来自英国。他的办公室在理工楼，提交proposal如果有问题他会直接帮你改。结语以上就是我对IGDS毕业论文的一些分享啦！希望这些信息对你们有帮助。如果有其他问题或者想法，欢迎大家留言讨论哦～𐟘Š

SCI高级配色指南 𐟎芥˜🯼Œ大家好！今天我想和你们分享一些关于SCI论文高级感配色的心得。毕竟，好的配色不仅能提升论文的视觉效果，还能更好地传达你的研究结果。让我们一起来看看吧！第一幅图：科学之美 𐟌ˆ 首先，我们来看看这张图。它展示了不同颜色对应的科学意义。比如，#F1AEA7代表基因表达，#ED6F6E代表蛋白质水平，而#9D9ECD则代表基因突变。每种颜色都有其特定的含义，通过合理的配色，你可以更清晰地展示你的研究结果。第二幅图：MD-LM2与MD-Par的比较 𐟔 接下来，我们看看这两者的比较。在这张图中，我们可以看到MD-LM2和MD-Par在不同条件下的表达差异。通过对比这两种细胞的表达情况，我们可以更深入地了解它们之间的差异。第三幅图：多细胞类型的比较 𐟓Š 这张图展示了多种细胞类型在不同条件下的表达情况。通过这些数据，我们可以更全面地了解不同细胞类型在特定条件下的反应。这种配色方式不仅美观，还能清晰地传达你的研究结果。第四幅图：HNRNPC和NQO1的CLIP分析 𐟔슨🙥𜠥›𞥱•示了HNRNPC和NQO1在不同条件下的CLIP分析结果。通过这些数据，我们可以更深入地了解这些基因在特定条件下的表达情况。合理的配色使得这些数据更加直观和易于理解。第五幅图：MDA-LM2与其他细胞的比较 𐟌Ÿ 最后，我们来看看MDA-LM2与其他细胞类型的比较。在这张图中，我们可以看到MDA-LM2在不同条件下的表达情况，并与其他细胞类型进行对比。通过这种配色方式，我们可以更清晰地展示你的研究结果。希望这些配色心得能对你有所帮助！如果你有更多的配色问题或想法，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

无文本语音模型：让对话更自然流畅 𐟎™️ 最近有一篇NLP论文特别火，叫做《Spoken Language Modeling》。论文里提出了一种叫dGSLM的模型，直接用原始音频作为训练数据。这个模型基于cross attention和transformer的双塔结构，训练了整整2000小时！这个模型最牛的地方在于，它不需要文本就能生成非常流畅自然的语音。你可能会问，没有文本怎么生成语音呢？其实，这个模型通过捕捉音频中的非语言信息，比如笑声、语调等，来生成更加自然的对话。这样一来，生成的语音不仅听起来更自然，还能更好地模拟人类对话的时间和逻辑信号。不过，这个模型在语义连贯性上还有待提高。虽然它生成的语音非常流畅，但在表达复杂语义时还是有点力不从心。未来，研究者们可以考虑将这个模型和文本LM结合起来，或者扩大词表，以获得更加自然和有意义的对话系统。总的来说，这篇论文为我们提供了一个全新的视角，让我们看到了无文本语音模型的巨大潜力。未来的发展方向也非常值得期待！

𐟓šNotebookLM：颠覆学习方式！ 𐟎‰发现了一款超酷的学习神器！谷歌新推出的NotebookLM，正在重新定义我们的学习方式！𐟚€ 𐟓–你有论文、文档或PPT看不懂？别担心，NotebookLM来帮你！只需将它们丢给这个智能工具，它就能为你消化、分析并总结关键信息。𐟒ኊ𐟒즜€后，它还会以生动的两人对话形式，将复杂的内容呈现出来，让你轻松掌握知识点！𐟎“ 𐟎禃𓨱ᤸ€下，在通勤路上，你可以轻松地通过播客学习新知识，而不再是被繁琐的论文所困扰。这是不是很棒？✨ 𐟒𛦃𓨦体验这款神奇的学习工具吗？只需访问官网即可免费试用！部分地区可能需要翻墙哦～𐟌 𐟎ˆ赶快行动起来，让NotebookLM成为你学习路上的得力助手吧！𐟒ꀀ

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