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回溯性论文前沿信息_免费看论文的网站(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

回溯性论文

人工智能与艺术的碰撞：深度解析 𐟓œ 论文标题：《人工智能艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗？》 𐟌Ÿ 一、艺术的创新本质艺术创作的核心：创新，超越既有经验和分类。 𐟌Ÿ 二、深度学习的原理人类智能的泛化：将人类智能转化为信息处理系统，模仿人工智能。经典人工智能算法：归纳建模，需要输入规律，被称为“白箱”。深度学习卷积神经网络：通过大量数据样本训练，拟合离散样本间的外在联系，被称为“黑箱”。——预设：新样本可被旧样本归类，时间上新但本质上重复。 𐟌Ÿ 三、AI与艺术的本质差异人工智能：利用深度学习处理海量历史样本，建立预测模型，处理新样本。艺术：新样本不能被深度学习完全拟合，才算艺术创作。借鉴但不重复经验。 “随机性”虽弱化否定性，但不符合艺术意向性，AI无意向能力。 𐟌Ÿ 四、形而上学与心灵哲学人工智能：基于训练样本。人类智能：意识/不依赖于前因而行动的动因体，突破有限性向无限性开放。心灵哲学：计算主义和功能主义。 𐟌Ÿ 五、AI在艺术领域的应用 𐟌Ÿ 六、结论深度学习本质是经验回溯，艺术本质是创新。前者源于有限样本，后者源于自由意志。涉及深层次心灵哲学（意识是什么）。艺术概念和深度学习原理决定二者不相容。AI和人类艺术作品形而上学来源不同。否定这一点需诉诸计算主义，解构艺术常识。但AI有辅助价值，助艺术家聚焦创造和内在价值。

学科语文论文阅读指南：别瞎看！大家好！今天我想跟大家聊聊学科语文论文阅读的那些事儿。相信很多同学都有过这样的经历：每天漫无目的地看论文，虽然看起来很努力，但效果却不尽如人意。其实，看论文也是有技巧的，下面我就来分享一下我的一些心得。 𐟌𘠤𛻥Šᩩ𑥊诼š明确目的首先，你得搞清楚自己为什么要看这篇论文。比如，如果你是为了考研，那你可能更关注那些热点话题，然后把一些好的观点和案例应用到答题中。再比如，你现在要教《芣苢》这篇课文，那你就会集中看关于这篇课文的论文。总之，不要每天毫无目的地看，效果真的不好。 𐟎 注意广度：多元输入这里说的广度，不仅仅是看论文。比如，我最近要教《芣苢》这篇文章，我不仅会看论文，还会收集各种有用的观点和资料，比如知网论文、知乎、小破站、微信文章、教案设计、名家讲解等等。然后我会对这些资料进行数据处理和分析，以达到教好一节课的目的。 𐟌𜠨𞓥‡𚤸𚧎‹：检验学习成果看论文的最终目的是输出！比如，你可以把收集的内容转化成上课的内容，这就是一种输出。你还可以进行仿写、写论文、做学术性读书笔记等，这些都是输出。通过输出，你可以检测自己的学习成果，同时也能再回溯输入，不断矫正和完善，才能迫使自己进步。以上就是我的一些个人观点，欢迎大家探讨和交流！希望这些方法能对你们有所帮助。加油！𐟒ꀀ

一家人看牙看走了“一辆车”？合理。因龋齿有遗传性、传染性。一篇国家重点口腔疾病研究实验室发布的论文。发现父母、祖辈如果一口烂牙，宿主表观遗传能够准确而迅速地改变基因表达，其牙齿的晶体、结构不致密等遗传因素下，子女牙齿质量直接影响；又因龋齿属细菌感染，那亲子关系密切，在饮食、生活和亲昵过程中，口腔菌群情况也会传给孩子。当一家人拉大队“龋”了，孩子补牙、父母根管治疗、祖辈种植牙，“一辆车”没了按现今看牙费用来看，太合理了。提到“根管治疗”估计不少人脑子发麻了吧？躺在小小手术椅上，医生的电钻刺耳又凶猛地在牙上磨啊磨啊，粗针再插进牙齿里捅了又捅把牙神经坏死，虽当下麻醉没有痛感，但是体感必是一种折磨。回溯根本，口腔清洁不佳是一个又一个“蝴蝶效应”元凶。我还专门去咨询了口腔科的同学，口腔清洁就绝对不是拿着牙刷蹭点牙膏无规则哈喇几遍就完事的，要遵循： 1）“刷对手法”：巴氏刷牙法； 2）“刷够时间”：2-4分钟； 3）“刷全牙面”：牙齿表面、缝隙，还有大牙窝沟面。如没有达到基础的清洁标准，也建议尝试专业、高效且安全的电动牙刷工具，毕竟基因决定了牙齿的上限，专业称手的工具却能决定牙齿的下限。牙齿问题虽有遗传性，但基础差的牙齿质量，抑或说正常的，都可通过清洁好牙齿卫生得到防御，防止口腔细菌的感染，衍生出牙齿低质的基因轮回。

从2024年开始山东晋升副主任医师论文要求提交原始数据？现行的医疗职称晋级制度中，多个地区已将提供论文原始数据作为晋升副高级或正高级职称的关键要求。此规定的旨在核实论文的原创性和作者的真实性，保障研究的可靠性。鉴于一些医务人员在早期发表的论文可能并未保留全部原始数据，他们可能需进行数据回溯以重建相关数据。随着晋级标准的提高，无法提供原始数据的论文可能被认定为学术不实，甚至已经发表在高层次期刊上的论文也可能遭受撤稿处理。因此，医务人员必须高度重视原始数据的保管，以防止在职称评审过程中遇到不必要的问题。原始数据要注意： 1⃣每篇论文数据不同，编写出来的都不一样 2⃣原始数据没有明确的格式要求 3⃣假如以前的原始数据没保存，可以倒推还原 4⃣现在晋升职称和杂志社对论文原始数据已是硬性条件。 ✅会编写原始数据的抓紧自己整理，实在不会编写的，后台私信只回复我“模板”2个字即可，不然消息太多看不到，我已为大家整理好，直接参考着写就行（如图）

百度上的经济探讨：过时了吗？《资本论》这本书，虽然已经有200年的历史了，但真的过时了吗？我觉得这个问题挺有意思的。首先，历史本身是没有过时这一说的。理解经济的底层逻辑，没有对历史的纵深理解和哲学思维，基本上只能学到表面的东西。我记得有一次在大私塾里讨论东大小论文题目时，有个博士毕业生拿经济学中的劳动力供求理论、价格的市场自动调节原理等来套用，试图解释日本经济长期萎靡不振的现状。他谈到技术突破可以提高生产力，人口减少工资也可能提高等等。但我就问他，日本少子高龄化、劳动力人口不足等问题这么严重，为什么长期工资不涨，物价指数也低迷？然后就没有然后了。其实，各种细节并不重要，除非是为了应试。真正重要的是回溯到历史的背景和演变过程中，理解经济的底层逻辑。比如，目前主流的经济学理论真的正确吗？对立的理论是什么？正义的部分和理由又是什么？然后再学习各种理论，包括计量经济学理论等。毕竟，所谓的经济学理论和分析、统计等都有其缺陷和局限性。在宏观经济理论层面存在根本性的对立和矛盾时，拿着微观经济理论去理解和分析当然回答不了最单纯且基本的问题。比如，日本经济长期萎靡不振的问题，工资待遇提不上去的问题等，本质解决方法主要有两个方面：最核心的还是以科技技术突破来实现新的需求并把经济蛋糕做大。但为了做到这个，还有两个很关键的阻碍：各种制度限制和企业文化中的终身雇佣等部分。这些所谓的「構造改革と規制緩和」，打破既得利益的这个那个口号的就是安培经理里的第三只箭，但一直打不出来。毕竟这个还要回溯历史中的欧亚关系等等才能真正理解。有时不是不想做也不是不会做，更多是不敢做。剩下的也有，比如人才方面、国际化等等。所以，写东大小论文时，很重要的一点是要专注基本原理部分，比如套进全要素生产性（TFP）的核心要素这里，但同时要理解包括经济体量、GDP计算等之间的因果关系中，最重要的部分是理解TFP是相关科学技术的！所以我的肤浅理解还是上面的粗黑大字的内容。在小论文的解释中，因为没有归类和归纳到全要素生产性（TFP）的各个要素内，看着杂乱无章，实际上是用表格里写的，但需要表格里的各个概念和解说都需要要安某一个经济学的基本理论中套进和分类才好，但这不是单纯解释方法的问题，还是因为没有本质理解的问题。

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

「AI」「人工智能」「论文」南京大学与南栖仙策团队提出了一种通用的世界模型构建范式 WHALE，通过引入行为条件化机制和回溯推演技术，提升了世界模型的分布外泛化能力并提供了可靠的不确定性估计。该方法具有强大的分布外泛化能力、良好的可扩展性和可控生成能力，在机器人控制领域具有广泛的适用性。文章链接：网页链接

#大模型日报# ai前沿动态【Transformer能进行逻辑推理吗？SAT 解题研究】链接：论文概述：本文研究了大型语言模型（LLM），特别是解码器仅有的Transformer，是否能够进行逻辑推理，重点关注布尔可满足性问题（SAT）。这对LLM来说是一个出乎意料的挑战性任务，因为LLM经常出现幻觉。作者从理论上构造了一个decoder-only的Transformer，它可以使用回溯和链式思维（CoT）来解决SAT问题。他们通过证明其与DPLL算法的轨迹等价性来证明其正确性。表明一个看似专注于语言的模型可以执行形式逻辑运算。本文还介绍了一个新的编译器PARAT，它可以将高级序列操作（类似于NumPy）转换为Transformer模型权重。这使得能够对理论构造进行实证验证。这弥合了LLM研究中理论与实践之间的差距。

如何快速提升科研能力？掌握这些技巧！ 𐟌Ÿ 什么是SOP？ SOP，即Standard Operating Procedure，简单来说就是标准作业程序。把复杂的工作流程标准化，每次按照这个步骤来执行，效率自然会提升。无论是日常工作、学习还是生活，只要是重复性的任务，都可以梳理成SOP。通过不断实践和优化，让工作效率不断提升。论文写作成长规划SOP 读书：先读一两本论文写作的经典教材，建立起自己的写作知识体系。拆文：每天花30分钟拆解高水平期刊论文，深入了解论文写作的技巧。搭建：建立论文写作的文献库，包括知识库、术语库和论点库。搜集：关注学科高水平期刊的重点研究领域，搜集相关文献。结合：结合自己感兴趣的研究领域，深入思考研究论题。勤写：每天写两页糟糕的东西，把研究中学到的内容应用起来。论文写作执行SOP 明确研究问题：搞清楚自己要研究什么。文献综述：看看别人是怎么说的。创新之处：找出自己的创新点。研究设计：为了解决问题，需要怎么做。论文框架：如何体系化地展示解决问题的过程。自我判断：判断解决方案是否合理，不合理就修改。高效阅读SOP 带着问题阅读：明确自己要了解什么。站在一定高度阅读：先看题目和摘要，提取总体框架。有所取舍地阅读：只看需要的章节，其他可以跳过。笔记：建立知识库、论点库、术语库、结构库和灵感库。回溯：读完后回溯题目和摘要，写作时回溯文章。复盘SOP 回顾事情：做了什么？过程分析：怎么做的？效果评估：做的怎么样？总结经验：哪些做的不好？想3个改进方法，实在想不到就请教别人。给导师汇报SOP 工作总结：完成情况+存在问题+下一步计划。工作汇报：进展情况+存在困难+下一步计划+需要解决的问题。通过这些步骤和方法，你可以显著提升自己的科研能力。加油吧！𐟒ꀀ

深度学习工具推荐：从入门到进阶嘿，大家好！作为一个深度学习的新手，我在这个领域摸爬滚打了两年，虽然目前只发表了两篇CVPR和一篇2区的论文，还有几篇在投（TIFS、TCYB、TPAMI、CVPR2024），但我还是有一些小小的经验可以分享的。最近事情比较多，先来聊聊工具篇吧～工具推荐：Wandb 大多数新人在刚开始接触深度学习时，往往会感到一头雾水。看了很多入门教程后，虽然对一些工具有了了解，但不一定是最适合自己的。今天，我就来聊聊一个我觉得非常实用的工具——Wandb。 Wandb，全称Weights & Biases，类似于TensorBoard，但比它更全面且简单。以下是一些它的优势：实验参数追踪：Wandb可以记录和追踪实验的超参数、模型配置和数据集信息，使得实验复现和调参更加方便。模型训练监控：通过Wandb提供的API，可以轻松地记录训练过程中的指标、损失和学习曲线，以及模型的性能和验证结果。可视化结果展示：Wandb支持多种图表和可视化工具，可以帮助用户更好地理解和展示实验结果，比如学习曲线、混淆矩阵、特征重要性等。实验比较和版本控制：Wandb允许用户比较不同实验之间的结果，并提供版本控制功能，方便回溯和对比不同模型、算法或超参数的性能差异。我个人主要用Wandb来看loss下降和eval结果等。关键是所有数据都可以在网站上查看，而且可以绑定Slack进行程序监控。一旦程序崩溃，就会自动发送Slack或邮件通知，非常方便。小结每个人的学习习惯不同，这些工具推荐仅供参考。希望这些信息对大家有所帮助，也欢迎大家在评论区讨论和分享经验！

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