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泛化学术概念权威发布_刺激辨别与刺激泛化(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：2024-11-30

泛化学术概念

论文选题五大禁忌，你踩过几个？写论文时，选题可是关键中的关键。选不好，整篇论文可能都白搭。今天就来聊聊那些论文选题中常见的五大忌讳，看看你中招了没。不具有科学探索倾向 𐟚늨ﾩ☥𞗦œ‰明确的理论指导，还得有研究假设和不确定性。说白了，就是要有点冒险精神，有点探索的味道。如果课题太死板，没有探索意义，那写出来的论文也就没啥价值了。课题过于肤浅 𐟓Š 有些调查研究只停留在表面，用百分比描述一些细小环节，完全没有深入探究变量之间的关系和因果关系。比如说，很少有实验采用交互作用设计，很少有调查采用多元统计分析。原因很简单，研究问题太表面了。所以，选题一定要有深度，有科学探索的意义和实用价值。课题重心太高 𐟏™️ 有些选题太大，从“小”做起很重要。片面追求宏大，用“战略”、“对策”、“发展”堆砌空中楼阁，结果就是“倒金字塔”和“空泛化”。选相对小的课题更有助于专注探索。课题笼统空泛 𐟌미 论题必须用准确的概念表达，否则就流于空泛了。有的作者认为论题广内容就多，其实不然。论题大写作难度也大，面面俱到常常是面面俱不到、不深刻。还有的论题用词不准确，概念含糊，经不住推敲。选题缺乏学术意义 𐟓š 学术性是对论题的限定之一。论文的读者群是护理人员，这就决定了在学科范围内进行的传播交流的热点问题应是学术问题，一些有关政策法规内容不适宜作为学术论题出现。作为一篇学术论文的课题必须具有开拓性和先进性。选题的四大原则：开拓性：前人没有专门研究过或虽已研究但尚无理想的结果，有待进一步的探讨和研究。先进性：硕士毕业论文要有新的见解，博士毕业论文要做出创造性成果。成果的必要性：所选课题应有需要背景，针对实际的和科学发展的需要，即应有实际效益或学术价值。成果的可能性：课题的内容要有科学性，难易程度和工作量要适当，充分考虑到在一定时间内获得成果的可能性。希望这些提醒能帮你避开论文选题的坑，顺利完成你的学术之旅！𐟚€

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。

女生被疑偷筷，自证清白？ 6月24日，东海职业技术学院发生了一件引人注目的事情：一位女生在食堂门前免费发放了10000双筷子。这究竟是怎么回事呢？原来，在6月20日，这位女生在食堂买了两份饭，拿了6双筷子，却被食堂工作人员指责为“偷窃”。为了证明自己的清白，女生选择了在食堂门口发放筷子。这一事件引发了网友的热议。有些网友想到了“刨腹验粉”的剧情，认为女生不该这样做。然而，相比强调“不要自证清白”，或许我们应该更关注如何保障自证者的权益，扩大和强化“自证清白”后的效果和收益。这样做更符合求真务实的精神，也更有利于学生权益。首先，女生在遭到指责后选择自证清白，这体现了学术价值观：“学术要经得起质疑”。这种价值观通过教育、课堂和学校传递给学生，并泛化到学术之外，成为学生价值观的一部分。尽管事情发生在一所技术学院，这种价值观依然广泛存在。其次，谎言是广泛存在的，所以许多时候证明确实是必要的。学界之所以秉持“要经得起质疑”的价值观，就是因为假命题比真命题多得多。因为学生倾向于自证，而许多时候证明又是必要的，所以重点不是“不自证”，而是如何保障自证者的权益，扩大和强化“自证清白”后的作用和效益。回到“刨腹验粉”的剧情，比被害人“刨腹验粉”更大的痛点，是质疑者在刨腹验粉之后称“没人在意他吃了几碗粉”。首先，被怀疑对象不使用诸如“刨腹验粉”这种极端的验证方式，而应使用其他伤害较小、较为合理的验证方式。更重要的是，若最终证实怀疑者的怀疑是错误的，其基于该怀疑的相应推论失效，同时也需要为此负责。这是既符合求真务实的精神，又有利于学生权益的。真正该批判的，不是“自证清白”，而是“没人在乎他吃了几碗粉”。这次，女生选择了相对来说成本可控、有利于同学的证明方式，我想说，好样的。接下来事情如何发展？让我们拭目以待。

机器人领域最具挑战性的方向揭秘在过去的一年多里，大语言模型等技术的发展令人瞩目，而机器人领域尤其是人形机器人项目也在如火如荼地进行着。具身智能这个早在1950年就被提出的概念开始被广泛讨论，许多年轻人对这一方向充满好奇，想要探索其中的小方向。具身智能可以分为两个部分：locomotion（移动能力）和manipulation（操作能力）。无论是双足、轮式还是轮足等移动方式，我们暂时不讨论，主要关注操作能力。在我看来，操作能力是更为重要的部分。大语言模型等的成功提升了机器人的交互能力和高级推理能力，但受限于多数机器人任务需要3D、动态的表示以及规划、低级控制等技术，我们还有很长的路要走。我们已经看到许多令人振奋的演示，如Figure AI的Figure 01、Tesla Optimus的Gen2、斯坦福的Mobile Aloha、谷歌的RT2以及1X的EVE等。这些演示在视频中展现了强大的操作能力，似乎家务被轻松解决，给人一种机器人已经可以走进千家万户做家务（达到L4级别的具身智能）的错觉。然而，这些数据收集成本非常高，学到的技能对特定任务过拟合，泛化能力很弱。由于数据收集成本高，数据集缺乏多样性，多为巨头公司花费数月时间采集，数据壁垒高。希望未来工业界能多与学术界共享数据。在仿真环境中训练再迁移到真实世界中似乎是个很好的训练方法，因为数据获取低成本、可扩展、可复制。学术界和工业界提出了多个操作的仿真平台，如英伟达的Isaac Sim、MimicGen、斯坦福的RoboTurk和UCSD的ManiSkill等。当然，仿真的缺点也比较明显，如sim2real的差距，难以模拟复杂现实场景的物理交互，对非刚性物体和表面的特性也很难模拟。

重新理解“实践”：从认知到行动马克思曾说过：“哲学家们只是用不同的方式解释世界，问题在于改变世界。”马克思主义哲学将“实践”理解为改造社会和自然的有意识的活动。然而，这种理解虽然有道理，却过于狭隘。首先，解释世界本身也是一种实践。这种实践是理论创造活动的体现。实践的本质在于与对象建立深度关系，包括认知和行动。不要误以为行动就是行动，认知和行动是同步的，而不是先后发生的。在传统的理解中，认知和行动被割裂开来，认为理性认知指导感性行动。但实际上，理性认知往往无法直接指导感性行动。相反，只有将理性认知转化为感性认知，才能同步地转化为感性行动。因此，我们需要重新理解“实践”。实践可以分为三个层次：理论、评论和现实，分别对应学术界、媒体界和政商界。解释世界是理论层次的实践活动，这种实践的认知是通过阅读和思考完成的，是纯粹理性的。书写就是这种层次上的行动，综合构成实践。费曼曾说过：“凡我不能创造的，我都不能理解。”有一次，一位历史学家采访费曼时说，看到费曼的笔记本时，非常高兴能够看到“费曼思维过程的精彩记录”。费曼反驳道：“这些不是我思维过程的记录，它们就是我的思维过程，实际上我的思维活动都是在纸上进行的。” 只有从泛化角度理解实践，“实践出真知”才是成立的。知行合一看似与现代脑科学相悖，因为人们容易将这里的“知”理解为“理性认知”，这并非王阳明的本意。王阳明强调的是“当下呈现”，这里的“知”不是理性的。因此，需要说明的是，上述对知行合一的泛化应用。最近，我在传递“实践理性”的概念。它的要义不仅仅是通过纯粹理性的认识直接指导感性的行动，而是学会将实践理性锤炼成直觉，让高维认知同步到行动中。有读者说我的文章对他们的启发很大，我心理没说的话一直是：可能价值也就是“启发”二字。没有经历课程的练习、没有在自己的领域应用，获得不了“血泪淬炼”：你根本无法想象我为了将日常语言中的概念考察清楚，然后重新用它们观照与推演现实世界所花费的心力与脑力。

SCI论文选题五大忌讳，你知道吗？ SCI论文选题是文章成功的关键，一个好的选题能为文章打下坚实的基础。然而，选题时需要注意一些忌讳，避免出现以下五大问题： 𐟚렧𜺤𙏧瑥�Ž⧴⧲𞧥ž 选题时，科学探索是必不可少的。需要明确理论创新、研究假设、可变性和风险性等。如果没有这些，选题就失去了探索的价值，文章也难以发展。 𐟚련☨🇤𚎨‚䦵… 选题应具备科学探究的实际意义，而不仅仅是描述性的、没有普遍意义的小片段。避免只停留在表面，使得文章内容缺乏深度。 𐟚렩€‰题过于宽泛选题不宜过于宽泛，应从小而具体的角度出发，避免呈现倒金字塔化倾向和空泛化倾向。论题必须用有正确意义的概念来表现，否则论题就会空洞无物。 𐟚렧𜺤𙏥�œ濾义选题应具有学术性，适合学术交流的热点问题。避免将政策法规等内容作为学术论题，因为这些内容不适宜作为学术研究。 𐟚력𜕧”視‡献级别过低选题中的问题验证需要引用相关专业权威性的文献作为支撑，这样才能让人信服。避免大量引用低档次的成果或“浅谈”文章，以提高选题的权威性。总之，SCI论文选题需要谨慎考虑，避免以上五大忌讳，才能为文章的成功打下坚实的基础。

霍普金斯大模型教程：AI研究者的必读指南霍普金斯大学最新推出的大模型教程，涵盖了从基础到进阶的所有关键知识。这份教程不仅详细介绍了大模型的基本概念，还深入探讨了模型的构建、训练、评估与改进，以及在安全、隐私、环境和法律道德方面的考量。 𐟓š 适合人群该教程特别适合人工智能、自然语言处理和机器学习领域的研究者和从业者，以及对大型语言模型感兴趣的学术界和产业界人士。 𐟔 课程内容数据准备：如何有效地准备和处理数据，以优化模型性能。模型构建：从零开始构建大模型，掌握关键技术和方法。训练策略：探索不同的训练策略，提升模型的训练效率。模型评估与改进：通过实验和数据分析，不断优化模型的性能。 𐟓– 教程亮点详细讲解了预训练语言模型（PLM）和大型语言模型（LLM）的区别和联系。介绍了如何通过微调（fine-tuning）将预训练模型应用于特定任务。探讨了大型语言模型在多任务、多语言环境下的应用潜力。 𐟌 应用场景预训练语言模型（PLM）：适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。大型语言模型（LLM）：具备更强的泛化能力和多任务处理能力，适用于复杂的应用场景。 𐟒ᠦ•™程结构第一部分：为什么大模型与传统模型不同？第二部分：大模型的构建方法。第三部分：热门改进技术。第四部分：高级主题的快速概览。 𐟌Ÿ 总结这份教程不仅提供了全面的大模型知识，还通过丰富的实践案例和实验数据，帮助读者深入理解大模型的原理和工作机制，掌握在实际应用中的关键技术和方法。对于希望在大模型领域取得突破的AI研究者来说，这是一份不可或缺的宝贵资源。

上海AI实验室招募多模态大模型研究精英嘿，人工智能爱好者们！如果你对多模态大模型感兴趣，那么上海人工智能实验室的OpenCompass团队绝对值得你关注。我们正在招募实习和全职员工，机会难得，千万不要错过哦！团队概览 𐟓š OpenCompass团队专注于多模态大模型的研究与开发，目标是提升模型在真实世界复杂任务中的处理能力和泛化性。我们主要研究多模态大模型的推理能力、创造能力和具身场景能力，通过对大模型机理的分析和理解，探索创新算法。团队影响力 𐟌Ÿ 我们的团队在多模态大模型领域有着显著的影响力，积极参与国际顶级学术会议和期刊，发表了多篇高质量论文。我们希望吸引更多有志于在该领域做出贡献的人才加入我们。开放职位：多模态大模型评测工程师 𐟓Š 职责：负责多模态大模型评测框架的开发与维护负责多模态大模型榜单交付，及评测体系影响力建设为特定多模态任务或能力构建相应评测基准分析整理实验结果，清晰有效地报告和展示研究成果要求：硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化等相关专业扎实的机器学习基础，至少在计算机视觉/机器学习/自然语言处理等顶级会议期刊上发表过一篇论文优秀的代码能力，熟悉Python，掌握Pytorch等机器学习框架，有过较大规模项目开发及维护的经历开放职位：多模态大模型研究实习生 𐟎“ 职责：为前沿多模态能力构建评测及对齐数据，以推动多模态大模型的能力演进深入研究多模态大模型方向的前沿技术，重点关注评测、对齐等相关方向参与研发多模态大模型相关前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利要求：扎实的数据结构和算法设计基础，熟练掌握Pytorch深度学习框架，有大型开源项目经验优先熟悉大模型基础架构，算法基础扎实，了解LLM和VLM前沿进展、微调训练、性能评估及其下游应用优先以第一作者身份在国际顶级学术会议发表过至少一篇学术论文一周实习4-5天，持续6个月以上，有良好的英文读写能力和扎实的数学基础其他信息 𐟓 工作地点：上海（线下）如果你对这两个职位感兴趣，赶紧联系我吧！我们期待你的加入，一起在多模态大模型的领域探索更多可能性。让我们一起为人工智能的未来努力吧！𐟚€

27岁青年科学家张林峰任上海交大博导近日，中国农业大学信息与电气工程学院网站发布的一份学术报告信息显示，1997年出生的张林峰，今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向聚焦于高效的人工智能（Efficient AI），涵盖大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等领域。张林峰在学术界成果斐然，已在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，论文被引用超过2000次。他曾任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个国际顶级学术会议的审稿人，并荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）等多项荣誉。尤为值得一提的是，张林峰在2019年提出的自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。该算法因其在泛化性和效率上的显著优势，受到国际学术界的广泛认可。此外，张林峰的研究成果还在多个实际场景中得到了应用，如二维检测、三维检测等，为人工智能技术的落地应用做出了重要贡献。张林峰选择放弃多家企业的高薪聘请，毅然加入上海交通大学人工智能学院，致力于科研与教育工作。他的加入，无疑为上海交大的人工智能研究注入了新的活力，也为中国青年科学家树立了榜样。#27岁清华博士任上海交大博导#

27岁张林峰，交大新宠！最近，学术界和科技界都被一位年轻的学者震惊了——张林峰，这位1997年出生的年轻人在今年6月从清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，竟然直接跳槽到上海交通大学人工智能学院，担任助理教授和博士生导师！高效AI研究者 𐟌 张林峰的研究方向是高效的人工智能（Efficient AI），主要涉及大模型、图像视频生成模型以及人工智能数据集的压缩与加速。他的研究成果在学术界和工业界都引起了广泛关注。学术成就 𐟌Ÿ 张林峰在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表了二十余篇第一作者和通讯作者论文，被引用超过2000次。他还担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。张林峰曾获得北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。自蒸馏算法的提出者 𐟒እ€𜥾—一提的是，张林峰在2019年提出了自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示：“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率。”麻省理工学院的韩松副教授也在他的课程中专设一小节介绍自蒸馏算法。实际应用的潜力 𐟏튥𜠦ž—峰的研究成果不仅在学术上有重要价值，在实际应用中也展现出了广阔的前景。他将知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中，并在实际业务中进行了部署应用，使得人工智能可以真正服务于人们的生活。上海交通大学人工智能学院 𐟏늤𘊦𕷤𚤩€š大学人工智能学院是学校顺应发展趋势、对接国家战略、服务城市先导产业而成立的实体学院，是举全校之力组建的特区学院。该学院创新人才引进培育机制，吸引汇聚了人工智能及交叉领域的国内外顶尖师资，包括两院院士2名，外籍院士1名，IEEE Fellow 14名，国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才66人次，“四青”人才110人次。全校有700余位从事人工智能及相关领域研究的博士导师（含医学院），覆盖多个专业方向。张林峰的加入无疑为上海交通大学人工智能学院注入了新的活力，期待他在未来的科研与教育工作中取得更多突破性的成就！

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