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学术提出模型权威发布_主题活动分为五个类型(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

学术提出模型

深度学习的四个阶段，你在哪个阶段？深度学习可以分为四个阶段，每个阶段都需要掌握不同的技能和知识。让我们来看看你目前处于哪个阶段吧！入门级 𐟚𖢀♂️ 在这个阶段，你能够掌握基础技能，比如如何搭建一个简单的神经网络，或者如何使用常见的深度学习框架。你可能会开始了解一些基本的概念，比如激活函数和损失函数。进阶水平 𐟏ƒ‍♀️ 进阶水平并没有一个明确的分界线，但在这个阶段，你能够处理更大的数据集，使用更高级的网络结构来处理自定义模型。你可能已经开始尝试不同的优化算法，或者了解一些新的网络架构。熟练水平 𐟏… 在熟练水平，你需要掌握更加丰富的数据集处理方法，并学会如何加速模型训练。你可能已经开始使用一些高级的技巧，比如梯度下降的变种，或者学习率调整策略。专家级 𐟎“ 到了专家级，你不仅掌握了前沿的学术模型的发展，还知道自己的兴趣所在，并能提出新的模型。你可能已经开始参与一些研究项目，或者在某个领域内成为专家。深度学习不仅是算法岗位面试的重点，也是人工智能的核心技术。通过解决深度学习问题，你可以展示你的创新思维、问题解决能力和创造力。同时，由于深度学习领域的快速发展，你需要持续关注行业动态和趋势，以及具备良好的学习能力和适应能力。

LongLoRA：LLM微调提速最近，来自香港大学和MIT的研究人员提出了一种名为LongLoRA的大模型微调方法。这个方法可以大大提高长上下文LLM的微调效率。LongLoRA主要通过两个方面来加速LLMs的上下文扩展：稀疏局部注意力：即使在推理过程中需要密集的全局注意力，LongLoRA也能通过稀疏的局部注意力进行有效且高效的微调。它提出的“平移短注意力”（S2-Attn）方法，能够在保持相似性能的同时，带来计算上的节省。参数高效微调：LongLoRA还重新探讨了上下文扩展的参数高效微调问题。它在各种任务上展示了显著的实证结果，同时扩展了模型的上下文，保持了原始架构的完整性，并与大多数现有技术兼容。此外，研究团队还收集了一个用于监督微调的数据集LongQA，并在GitHub平台上公开了相关的代码、模型、数据集和演示。 LongLoRA不仅在学术研究上有重要贡献，还能在实际应用中提供更高效、更准确的LLM微调方法。

论文写作指南：轻松掌握底层逻辑想要在论文写作中游刃有余？跟随以下步骤，掌握论文写作的底层逻辑，让你的论文脱颖而出！✨ 1⃣ 确定论文结构：摘要：简洁明了地概述研究目的和内容。引言：介绍研究背景、意义和目的。正文：分章节展开论述和分析数据。结论及建议：总结研究结果，提出建议。参考文献：列出所有引用的文献。致谢：感谢对研究提供帮助的人和机构。 2⃣ 突出论文独特性：在理论、主题、方法、模型或观点上体现独特性。可以通过提出新观点、新方法或新数据来展示创新性。✨ 3⃣ 严谨的写作步骤：选题：选择具有研究价值且符合个人兴趣的题目。𐟒ኩ˜…读文献：搜集相关文献，了解前人研究成果和研究方向。𐟓š 选定模型：根据研究目的和数据情况，选择合适的分析方法或模型。𐟓 寻找数据：通过调查、实验或公开数据库获取可靠的数据。𐟔 进行模型计算：运用统计分析、模拟等方法，得出研究结果。𐟒𛊦’𐥆™论文：按照论文结构，有条理地撰写各个部分，注意语言的准确性和学术性。𐟓œ 进行论文排版：按照期刊或学校要求的格式进行排版和编辑。𐟓 4⃣ 降重小技巧：使用知网、维普、PaperPass等查重工具进行检测，了解重复率情况。𐟔슩€š过变换句式、同义词替换或删除高重复率的句段来降低重复率。𐟔„ 5⃣ 查找最新文献资料：利用知网、Google学术和Sci-Hub等资源，搜索相关文献。𐟌 阅读最新文献，了解研究进展和前沿趋势。𐟔Ž 6⃣ 获取可靠数据来源：查询国家统计局、Wind、CSMAR、CCER、RESSET等官方或专业数据库获取可靠数据。𐟓 确保数据的准确性和时效性，进行数据清洗和分析。𐟔 7⃣ 遵循学术性、职业性、流畅性和逻辑性原则：使用科学术语和规范用语，避免口语化和俚语。保持行文流畅，避免冗长和复杂的句子结构。遵循逻辑严密的论述方式，合理安排论点和发展层次。𐟒ᢜ耀

LLM、机器人与大模型时代的创业机遇最近有机会去芝加哥参加了Prof. Rafaello D’Andrea的研讨会。D’Andrea是谁？简单来说，他是Amazon Robotics的创始人，ETH Zurich的教授，引用次数超过2万次，同时也是艺术家、企业家和发明家。说他是当代的达芬奇一点也不为过。 D’Andrea的演讲内容非常实用，简单总结一下：传统的控制系统：过去几十年里，传统的控制系统大多是基于模型的。虽然学术界提出了很多无模型的方法，但在工业应用中，基于模型的方法更能解决问题。例如，D’Andrea创立的Kiva Systems（后被亚马逊以8亿美元收购，更名为Amazon Robotics），使用移动机器人进行仓库货物搬运，每一行代码都是基于模型控制编写的。模型与现实：一个停留在理论中的想法和能够在实际中解决问题的方案是两回事。为什么选择模型-based approach？以仓库货物搬运为例，我们希望机器人在一个确定性的环境中运行，因为robustness的重要性往往被忽视。强化学习：强化学习当然有很多优点，可以解决很多问题，但目前大部分方法都是从上往下（top-down）的，而未来机器人发展的方向会更多注重从下往上（bottom-up）。现场演示：最后，D’Andrea做了一个现场演示，用强化学习的方式控制一个有两个自由度的迷宫模型，让小球从起点滚落到终点，而不掉进洞里。目前，D’Andrea是Verity的创始人兼CEO，这家公司使用小型无人机进行仓库库存管理，最大客户是IKEA。这次演讲让我深刻体会到，无论是在学术研究还是创业中，找到合适的方法和方向至关重要。

大模型微调新方法：知识遗忘不再是问题 𐟓š 在人工智能领域，大语言模型的应用越来越广泛，其中微调（fine-tuning）是一个重要的技术手段。通过微调，我们可以让模型在特定领域或任务上表现更佳。然而，微调过程中常常会出现一个问题：模型可能会忘记之前预训练中获得的知识。为了解决这个问题，香港大学的研究人员提出了一种新的微调方法，并开源了新的模型LLaMA Pro。 𐟔 领域相关：这项研究涉及RAG（Retrieval-Augmented Generation）和大模型的应用，以及知识遗忘的问题。 𐟓标ithub地址：相关代码可以在Github上找到。 𐟓… 会议：这项研究的相关成果会在未来的学术会议上展示。 𐟓 论文方法：微调大语言模型时，通常会改变模型的预训练结果，即更新预训练参数，以适应特定领域的数据集或任务。然而，这种做法可能导致模型忘记之前学到的知识。为了解决这个问题，香港大学的研究人员提出了一种新的微调方法。这种方法可以在保证模型原有能力的基础上，提升其在特定领域任务上的表现。因此，他们开源了LLaMA Pro模型，以供学术界和工业界使用。通过这种方法，研究人员希望能够在微调过程中保持模型的知识完整性，同时提升其在特定任务上的性能。这种方法为人工智能领域的研究和应用提供了新的思路和工具。

解决任何问题的9个关键步骤你是否对生活中的重大决定感到困惑？是否在寻找解决复杂问题的方法？如果是这样，这个决策模型可以帮助你优化思维，找到你需要的答案。大多数人经常被生活中的重大决策、工作业绩、失业、家庭关系、心理焦虑、人际关系等问题困扰。如果你也遇到过类似的问题，这里有一套通用的决策模型，无论大小事，都能通过这套模型来优化思维，找出解决问题的办法，让人生更加顺利，并打造吸引金钱的体质。确定问题是什么 𐟧 首先，要明确问题是什么。能清晰地定义问题通常就解决了一半，并确认这个问题对你的计划的重要性。收集问题资讯 𐟓š 通过网络、学术论文、技术人员、朋友、前辈等资源，收集更多关于问题的信息，了解问题的本质。拟定解决方案 𐟓 从上述资源中整理出解决方案。通常在问题出现后就会有常见的解决方案，所以重点在于不受任何限制地提出解决方案，细心体察更多可能性。参考各方观点 𐟑劥𐆦‰€有列出的方案给与问题相关的人员，并记录下各方的反馈意见。再聪明的人也会有盲区，通过交叉比对能让问题与解决方案更清晰。排定解决方案的优先顺序 𐟎€‰择最有可能成功并满足最紧迫需求的第一方案。如果第一方案不行，就退而求其次选择第二方案，直至第一方案的障碍被排除。执行解决方案 𐟚€ 细化解决方案的步骤，确保每一步都执行到位。监控KPI 𐟓Š 定期监控解决方案的关键绩效指标，保持进展。调整计划 𐟔„ 根据成效或是环境的变化调整计划。错误的计划必须及时调整。成效评估 𐟌Ÿ 将这次的经验记录下来，未来遇到相似的问题可以更快更精准地判断。这是最重要的一环，因为我们会在人生中不断遇到重复的问题，这或许是一种考验。如果一直学不会解决问题，它就会不断地来考验你。通过这九个步骤，你可以更好地应对生活中的各种问题，让生活更加顺利，打造吸引金钱的体质。

克劳地ⷦ‰˜勒密（Claudius Ptolemy）被认为是天文学界一个极具争议的人物，他的天文学著作影响了整个天文学领域，并且在中世纪欧洲的学术界产生了长期的影响。 ? 古希腊时期，天文学家们开始用观测和数学方法来解释天体的运行，亚里士多德（Aristotle）提出了一个地心宇宙模型，即所有星体都围绕地球运动。这个模型在后来的希腊天文学中占据重要地位，然而，随着时间的推移，一些天文观测结果无法被这个模型解释，为此，托勒密提出了一种修正版本。 ? 托勒密的贡献在于他提出了一种被称为“地心说”的天文模型，该模型在《天文学大成》中得到了详细阐述。 ? 根据这个模型，地球位于宇宙的中心，而其他星体则沿着复杂的轨道在地球周围运动，尽管这个模型在今天看来是错误的，但在当时却是一种令人信服的解释，能够解释大部分天文观测结果。 ? 为了支持自己的理论，托勒密在《天文学大成》中运用了大量的数学和几何方法。他引入了“等中心”和“等周角”的概念，以解释行星在天空中的运动。 ? 这些方法在当时的学术界引起了广泛关注，并且被后来的天文学家广泛采用。尽管托勒密的模型在某些方面存在问题，但他的方法奠定了天文学研究中数学和观测相结合的基础，这种方法至今仍然被广泛应用。 ? 托勒密的影响远不止于他的著作。他的天文学理论在中世纪欧洲的学术界产生了深远的影响。在这个时期，基督教教会对科学研究有着重要影响，而托勒密的地心说被认为与宗教教义相符合。 ? 因此，他的天文学模型成为了中世纪天文学的主流观点，并在教育和研究中占据重要地位。 ? 然而，随着文艺复兴时期的到来，人们对天文学的研究态度发生了变化。尼古拉ⷥ“姙𝥰𜯼ˆNicolaus Copernicus）提出了日心说模型，即太阳位于宇宙的中心，而行星则围绕太阳运动。这一理论挑战了托勒密的地心说，最终在科学界获得了认可。 ? 尽管如此，托勒密的贡献仍然无法忽视。 ? 他的方法和数学技巧为日后的天文学发展提供了重要的基础，而他的地心说模型在历史上仍具有重要意义。 ? 托勒密的希腊天文学传统与学术影响是天文学史上的重要篇章之一。他的《天文学大成》不仅在当时引领了天文学的发展方向，也在中世纪欧洲的学术界产生了深远的影响。 ? 尽管他的模型在今天已经被否定，但他的方法和思想依然对天文学的发展产生着持久的影响，通过深入分析和举例，我们可以更好地理解托勒密的贡献及其在希腊天文学传统中的地位。 ? 托勒密的观测数据解释方面的贡献是不可忽视的，在他的天文学著作中，他系统地收集了当时的观测数据，包括行星的位置、亮度以及其他天体的运动特征。 ? 然后，他利用这些数据来构建他的地心说模型，通过复杂的轨道和循环来解释天体的运动。这种基于观测数据的方法为当时的天文学提供了一种有力的解释框架，使人们能够更好地理解天体的运动规律。 ? 与观测数据解释密切相关的是托勒密引入的数学方法。他引入了“等中心”和“等周角”的概念，这些概念使得他能够用几何方法精确地描述行星在天空中的运动。 ? 通过这些方法，他能够预测天体的位置和运动轨迹，与实际观测结果相符合。这种数学方法的应用为天文学的发展开辟了新的道路，促进了天体运动规律的更深入研究。 ? 托勒密的希腊天文学传统影响还表现在他的理论在中世纪和文艺复兴时期的影响上。在中世纪欧洲，天文学研究受到基督教教会的影响，托勒密的地心说被视为与宗教教义相符合的模型，因此在教育和研究中被广泛传播。 ? 这一时期的学者通过研究托勒密的著作，进一步发展了他的方法和理论，为中世纪天文学奠定了基础。 ? 然而，随着文艺复兴时期的来临，人们对科学的态度发生了转变，开始质疑托勒密的地心说模型。尼古拉ⷥ“姙𝥰𜧚„日心说模型引发了天文学界的变革，逐渐取代了托勒密的模型。 ? 这种变革并不意味着托勒密的贡献被抹去，相反，他的方法和数学技巧继续为新的天文学理论提供了基础。 ? 托勒密的希腊天文学传统与学术影响在天文学史上具有重要地位。 ? 他在观测数据解释和数学方法应用方面的贡献，以及他的理论在中世纪和文艺复兴时期的影响，都为天文学领域的发展做出了深远的贡献。 ? 通过详细的分析和举例，我们更好地理解了他对天文学传统和学术的影响，以及他在天文学史上的地位。

如何用BIM技术评估绿色建筑？最近，建筑信息模型（BIM）在学术界引起了广泛关注。特别是对于绿色建筑评估、智慧城市建设和建筑全生命周期管理，BIM技术都是一个非常有前景的研究方向。今天，我想带大家拆解一篇关于BIM的论文，看看它是如何从研究问题到方法，最终得出结论的。研究背景与意义 𐟌🊊首先，文章介绍了当前建筑行业能耗和污染问题的严重性。传统的绿色建筑评估方法不仅复杂，而且缺乏可视化支持。因此，提出一种新的评估方法显得尤为重要。研究目的 𐟎文章的核心贡献在于提出了一种基于中国最新绿色建筑评估标准的评估框架。并通过一个实际案例研究，验证了该框架的可行性。研究方法 𐟔슊文章将绿色建筑评估指标系统分为五个主要方面：安全、照明、热环境、声环境和风环境。通过将BIM模型与各类仿真软件相结合，实现了建筑性能的精确评估，并优化了建筑设计。案例分析 𐟏늊文章应用自己提出的框架，通过对一座大学教学楼的BIM模型进行安全疏散、照明、热环境、声环境等多个方面的仿真，得出了建筑的绿色性能评分，并提出了优化建议。结论总结 𐟓Š 总结案例研究结果，通过BIM技术结合仿真软件，可以显著提高绿色建筑评估的效率和准确性。案例建筑的绿色建筑评分为74分，属于二级标准，表明该建筑在节能和热环境优化方面仍有较大提升空间。希望这篇文章能给你一些启发，让你的研究更加与时俱进！

具身智能与大模型的未来：三大挑战与机遇最近，李飞飞提出的空间智能概念引发了学术界的广泛关注，这标志着embodied AI和mllm交叉领域的研究进入了新的阶段。虽然具身大模型和空间理解的发展趋势日益明显，但目前学术界仍面临几个短期内难以解决的挑战。首先，构建能够理解三维世界的大模型或世界模型仍然是一个难题。目前，高质量的三维场景数据严重不足，这限制了模型的泛化能力。相比之下，二维多模态大模型的表现更为出色。其次，小脑部分的研究也面临挑战。如何流畅地执行基础动作是一个关键问题。尽管模仿学习、强化学习和扩散模型等流派都有所尝试，但目前还没有一个公认的解决方案。数据不足和难以统一是主要的瓶颈。最后，如何连接大脑与小脑，并与场景进行交互也是一个关键问题。这将意味着将世界理解转化为实际行动。可以预见，未来几年学术界将在这几个方向上进行探索。等到工业界看到稳定可行的解决方案后，可能会转向规模化落地。

玛鲁斯ⷦ‰˜勒密是古代天文学和数学领域的杰出学者，他的工作对后世的天文学发展产生了深远影响。 ? 他最著名的工作之一是《大阿尔玛格兰》（Almagest），这部巨著成为了古代和中世纪天文学的标志性著作。 ? 在这本书中，他提出了一个地心模型，描述了行星和恒星的运动，以及日食、月食等现象的预测方法。 ? 这一模型持续影响了数个世纪的天文学家，成为了当时关于宇宙结构的权威理论。 ? 托勒密的地心模型在古代和中世纪天文学中占据了主导地位。 ? 这个模型解释了天体运动的观测现象，尽管它后来被哥白尼的日心模型所取代，但在其统治地位期间，它影响了天文学的研究方向和方法。 ? 许多后来的天文学家，包括克劳德ⷧš˜（Claude Ptolemy）和约翰ⷥ𜀦™’（Johannes Kepler），都基于托勒密的模型进行了进一步的研究和改进。 ? 托勒密不仅提出了理论模型，还发展了观测方法和数据处理技术，他强调了精确观测的重要性，以及如何处理观测误差和数据不确定性。 ? 这些方法对后来的天文学家产生了重要影响，为精确的观测和数据分析奠定了基础。 ? 托勒密的学术影响延续了几个世纪，尤其是在欧洲文艺复兴时期，当时的天文学家试图将古代的天文学理论与新的观测数据相结合，以发展出更准确的天文模型。 ? 尼古拉斯ⷥ“姙𝥰𜧚„日心模型就是在托勒密的地心模型基础上进行改进的，这种继承和改进的学术传统在天文学的发展中发挥了关键作用。 ? 玛鲁斯ⷦ‰˜勒密的学术影响是天文学发展史上的一个重要章节，他的地心模型、观测方法和数据处理技术成为了古代和中世纪天文学的基石，影响了后世的天文学家和科学家。 ? 托勒密的工作不仅对天文学产生了深远影响，还在古代文化传承和哲学思考方面发挥了作用。 ? 他的方法强调了观测数据的重要性，并提出了如何将观测数据与理论模型相结合的方式，这种实证观测与理论模型的关系思考成为了后来科学方法的一个关键要素。 ? 他的作品也在中世纪的学院哲学中起到了桥梁作用，将古代科学传统与基督教神秘主义相结合。 ? 尽管托勒密的地心模型已经过时，但他的工作仍然对现代天文学有一定影响，他的观测方法和数据处理技术的基本原则仍然适用于今天的天文学研究。 ? 尤其是在观测和数据分析领域，托勒密的方法为科学家提供了处理观测误差和不确定性的框架。 ? 他的理念在现代的大规模天文观测项目中得到了体现，这些项目需要处理庞大的数据集并精确测量宇宙的性质。 ? 最重要的是，托勒密的学术方法启发了科学方法的演进，他的强调观测数据与理论模型的相互作用以及精确观测的重要性，为后来科学家提供了一种思考科学研究的方式。 ? 这种实证主义思想成为了现代科学方法的基石，强调观察、实验和数据分析的重要性。 ? 玛鲁斯ⷦ‰˜勒密的学术影响不仅限于古代和中世纪，它延伸到了现代天文学和科学方法的发展中。 ? 托勒密对天文观测方法进行了改进，并提出了一种精确的星历计算方法，这些方法在古代和中世纪的天文学研究中得到广泛应用，为观测和预测行星、恒星和天体的位置提供了便利。 ? 他的方法在欧洲和阿拉伯世界的天文学研究中都有影响，成为天文观测的标准。 ? 最重要的是，托勒密的作品激发了后世天文学家的研究热情，尽管他的理论模型后来被哥白尼和开普勒的日心模型所取代，但他的方法和观点对后来的科学家产生了深远影响。 ? 他的强调精确观测和数据分析的思想在现代天文学中仍然具有重要价值，尤其是在天文观测和天体物理学领域。 ? 玛鲁斯ⷦ‰˜勒密的学术影响远远超越了他所生活的时代，他的工作不仅对古代和中世纪天文学和地理学产生了深远影响，还激发了后世科学家的研究激情。 ? 他的观测方法、恒星目录、地理学成就以及强调精确观测和数据分析的思想，为人类认识宇宙和地球提供了重要的基础。 ? 托勒密的学术遗产将永远在科学史上闪耀着光芒，为人类对自然界的探索和理解贡献了不可磨灭的财富。

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