论文引用查询权威发布_论文查询入口(2024年11月精准访谈)
AI模型生成文本的“幻觉”究竟从何而来? 最近,大家都在讨论一个有趣的现象:AI语言模型在生成文本时,经常会冒出一些“幻觉”。比如说,在书籍和论文的引用上,这些模型经常会编造一些根本不存在的引用。你可能会问,这些引用在训练数据里不是有吗?其实,很多时候这些引用根本就没有出现在训练数据里。 不过,有意思的是,尽管这些引用是虚构的,但AI模型却能通过黑盒查询来识别它们。你可能会想,这到底是为什么呢?为了搞清楚这个问题,科学家们进行了一系列实验。他们发现,直接查询生成的引用标题是否真实,和间接查询(比如问书籍的作者)来确认引用是否真实,这两种方法的一致性检查在一定程度上能判断引用是否为幻觉。 更有趣的是,科学家们还发现,在独立的会话中查询时,GPT系列模型会对虚构的引用提供不同的作者,而对真实引用的作者则能做出一致的识别。这可能暗示着幻觉可能更多的是生成技术的结果,而非底层表示的问题。 那么,什么是幻象呢?简单来说,幻象就是AI模型在生成文本时,由于某些原因而产生的虚构内容。这些内容虽然在训练数据中不存在,但模型却能“编造”出来。科学家们将幻象分为两种:开放域幻象和封闭域幻象。开放域幻象是基于训练数据进行编造,而封闭域幻象则主要发生在文本总结与翻译中。 评估模型的“诚实性”和“事实性”也是科学家们关注的重点。前者关注模型是否遵循训练数据(即使训练数据是错的),而后者则关注模型是否基于事实进行生成。在这篇文章中,科学家们更看重前者,即模型跟随训练数据的能力。 为了评估这一点,科学家们比较了两种黑盒查询策略:直接查询和间接查询。直接查询是“是/否”类问题,而间接查询则要求模型回答具体的信息。通过这些方法,科学家们发现,模型幻象可能不完全是由于模型训练所达成的底层表示。换句话说,通过变换模型的生成过程或许能缓解问题。 总的来说,这篇文章给我们提供了一个全新的视角来看待AI模型的“幻觉”问题。虽然这个问题仍然有很多谜团需要解开,但至少我们知道了这些“幻觉”并不完全是底层表示的问题。未来,我们或许可以通过调整模型的生成过程来减少这些“幻觉”的发生。
如何选择适合自己的毕业论文导师 选择一个适合自己的导师对于研究生来说,真的是一件头等大事。毕竟,导师不仅会影响你的研究方向,还会对你的职业发展产生深远的影响。那么,如何找到那个“对的人”呢?让我来给你一些实用的小建议吧! 导师的专业背景和兴趣 首先,你得看看导师的研究方向和兴趣是否和你的吻合。毕竟,兴趣是最好的老师,如果你们的研究方向不一致,那你可能会觉得研究很枯燥。同时,看看导师能不能提供相应的研究资源和指导,比如实验室设备、数据资源等等。 导师的经验和成果 导师的带教经验和研究成果也是衡量导师的重要标准。你可以看看导师发表的学术论文、申请的专利、参与的科研项目等等。这些都能反映导师的实力和水平。 导师的性格和管理方式 导师的性格和管理方式也很重要。你需要看看自己和导师能否相处融洽,能否在学术上保持独立的思考。一个好的导师应该能够给予学生足够的自由空间和独立思考的机会。 导师的口碑和学术声誉 你可以通过查询学术论文引用量、影响因子、学术机构排名等方式来了解导师的口碑和学术声誉。这些数据虽然不能完全代表导师的能力,但也能给你一些参考。 面谈导师 最后,一定要和导师进行面谈!这样可以更直观地了解导师的研究兴趣、合作方式、工作重心等。你还可以通过询问其他研究生的反馈来了解导师的带教情况。 其他小建议 ከ焥自己的研究方向和目标:在选择导师之前,你需要明确自己的研究方向和目标。了解自己的兴趣和擅长的领域,并找到对应的导师进行指导,可以更好地推进研究工作。 寻找合适的导师候选人:了解学校或研究机构的教师团队,查阅他们的研究方向和成果,看看是否有与自己研究方向相符合的导师。 咨询其他研究生和学者的意见:与其他研究生或已经毕业的学者交流,了解他们与导师的合作经历和感受,可以为你选择导师提供宝贵的参考意见。 研究导师的工作量和可用性:了解导师的工作量和任务分配情况,确保导师有足够的时间和精力进行指导,并且能够提供必要的支持和资源。 及时沟通:选择导师之后,要及时与导师沟通,确定研究方向和目标。制定详细的研究计划,包括具体的时间表和阶段性目标,并与导师一起制定研究计划。 吸取经验和教训:与导师合作期间,应该学会吸取导师的经验和教训,认真听取导师的建议和批评,并进行适当的反思和改进。 保持热情和动力:研究生阶段的工作较为繁琐和困难,需要不断调整自己的心态,保持研究的热情和动力。可以通过阅读文献等方式扩大自己的知识面,找到灵感和动力源泉。 充分利用资源:在研究生期间,学校和研究机构提供了丰富的资源,如图书馆、实验室、专业软件等。研究生需要充分利用这些资源,并与导师和其他研究生进行交流和合作,扩大自己的研究领域和能力。 总之,选择一个适合自己的导师是一个重要的决策过程。希望这些小建议能帮到你,祝你找到一个理想的导师,顺利完成你的研究生学业!
如何选择适合自己的毕业论文导师? 选择一个合适的导师对你的研究生生涯和职业发展有着至关重要的影响。以下是一些建议,帮助你找到最适合自己的导师: 了解导师的研究方向和资源 首先,你需要了解导师的研究背景和兴趣是否与你的研究方向相符。导师能否提供必要的资源和指导?这包括实验室设备、数据支持以及相关领域的专家指导。 导师的带教经验和成果 查看导师的学术论文、专利申请和科研项目,了解他们的带教经验和研究成果。这些信息可以通过学术机构排名、学术论文引用量和影响因子等来获取。 导师的性格和管理方式 选择一个性格相合、管理方式得当的导师非常重要。导师是否能够给予你足够的自由空间和独立思考的机会?你们能否愉快地相处并共同推进研究工作? 导师的口碑和学术声誉 通过查询学术论文引用量、影响因子和学术机构排名等方式,了解导师的口碑和学术声誉。这些信息可以帮助你判断导师在学术界的影响力和认可度。 与导师进行面谈슥一次与导师的面谈,更直观地了解导师的研究兴趣、合作方式和工作重心。同时,询问其他研究生的反馈,了解导师的带教情况。 规划自己的研究方向和目标詀择导师之前,你需要明确自己的研究方向和目标。了解自己的兴趣和擅长的领域,并找到对应的导师进行指导,可以更好地推进研究工作。 寻找合适的导师候选人袀늤磥 ᦈ研究机构的教师团队,查阅他们的研究方向和成果,看看是否有与自己研究方向相符合的导师。 咨询其他研究生和学者的意见劤𘎥 𖤻研究生或已经毕业的学者交流,了解他们与导师的合作经历和感受,这可以为你选择导师提供宝贵的参考意见。 研究导师的工作量和可用性⏰ 了解导师的工作量和任务分配情况,确保导师有足够的时间和精力进行指导,并且能够提供必要的支持和资源。 及时沟通并制定研究计划 选择导师之后,要及时与导师沟通,确定研究方向和目标。制定详细的研究计划,包括具体的时间表和阶段性目标,并与导师一起制定研究计划。 吸取导师的经验和教训 与导师合作期间,应该学会吸取导师的经验和教训,认真听取导师的建议和批评,并进行适当的反思和改进。 保持研究热情和动力劧 究生阶段的工作较为繁琐和困难,需要不断调整自己的心态,保持研究的热情和动力。可以通过阅读文献等方式扩大自己的知识面,找到灵感和动力源泉。 充分利用资源 学校和研究机构提供了丰富的资源,如图书馆、实验室、专业软件等。研究生需要充分利用这些资源,并与导师和其他研究生进行交流和合作,扩大自己的研究领域和能力。 培养交流和合作能力 在研究生期间,要注意培养交流和合作的能力,与导师和其他研究生进行积极的交流和合作,取得更好的研究成果。建立团队协作和学术合作的习惯,在研究和职业发展中都非常重要。
学术不端那些事儿:如何避免和应对? 学术不端这个话题,真的是让人又爱又恨。很多人可能都听说过,但真正遇到的时候还是一头雾水。今天咱们就来聊聊这个事儿,看看怎么定义学术不端,以及遇到这种情况该怎么办。 常见的学术不端行为 首先,咱们得知道哪些行为算是学术不端。常见的几种情况包括: 抄袭:这个最常见了,比如直接复制粘贴网上的文献,没改写也没引用,纯属“拿来主义”。 自我抄袭:比如你抄袭了自己以前提交过的作业或论文内容,这也算学术不端。 数据/引用造假:自己编造数据或者引用,比如说实验数据是编的,或者引用别人的文章但没标注。 找了代写:比如说你找了代写公司,代写公司把你的论文发给多家期刊,或者语言风格和之前的作业完全不一样。 如何发现学术不端? ♂️ 学校和老师发现你的学术不端行为主要有两种途径:外部因素和内部因素。外部因素包括被他人举报、学校随机抽查或者使用专门的查重软件检测出来。而内部因素则是因为你自己的原因造成的,比如: IP地址异常:比如说你的论文从没见过的地方提交,或者从公共网络提交。 作业文件属性不对:文件属性不属于你,编辑时间过短。 重复率过高:大段复制粘贴,没有改写。 引用堆砌:列了很多reference,但文中根本没用到。 伪造数据:比如说你伪造了实验数据。 如何避免学术不端? 学术不端要防患于未然,特别是毕业论文,这可是关乎学位的大事儿。如果你担心自己有学术不端行为,最好在考试论文结束初期就提交特殊情况申请,以免除后续指控的惩罚。拖到最后老师阅卷完毕,等到了打分阶段就太迟了。 补考申请后如何查询补考时间? ⏰ 很多同学还问到,申请补考后如何查询补考时间。如果补考申请批了,那你就得在规定时间里去补考。这个时间一般会在申请批了之后的几天里定下来,你可以在学校官网上查具体什么时候补考,提前做好准备。 总之,学术不端是个大问题,大家一定要重视。平时多注意,避免踩坑,毕竟学位和未来可是息息相关的。
德语论文写作必备:高效文献管理工具 在撰写德语论文时,选择合适的文献查询和引用工具至关重要。经过多次尝试,我发现Zotero与Google学术的组合是最佳选择。 首先,我的论文文献引用主要集中在理论基础的阐述和科学发展背景的介绍上。因此,我主要收集了前沿技术新闻网页、学术论文和科技论坛的相关文献。 我通过搜索并收藏了有用的网页,这些网址可以在Zotero的网页版中生成所需的引用格式。对于学术论文和科技论坛文献,我利用关键词在Google学术或直接在搜索引擎中进行搜索,并将相关信息输入到网页版Zotero中。 在网页版Zotero中,我可以生成一个包含所有文献的列表,并选择不同的引用格式,如德国DIN标准。这个列表可以直接导入到桌面版Zotero,形成自己的文献库,方便后期调整格式。 由于某些文献可能无法通过Zotero搜索到,我会使用Google学术进行补充搜索。在Google学术中,我直接点击“引用”按钮,选择所需的格式,如APA格式。 在收集完所有需要的文献引用后,我会在桌面版Zotero中进行进一步整理,如调整引用顺序、格式和字体等。操作非常简单,大家可以自行研究。 ️ 在撰写正文时,我会提前标记好引用的地方,然后在正文中统一使用Zotero插入引用标记。下载桌面版Zotero后,可以在Word文档中看到插件,将光标放到引用处,点击Zotero搜索并插入即可。 最后,从Zotero中复制粘贴到论文里就完成了引用部分的写作。我的导师对文献引用的格式要求不高,提供了多种格式选择。完成写作后,记得检查一遍是否有遗漏或格式错误。 通过这种方式,我可以高效地管理论文中的文献引用,确保写作过程顺利进行。
网页链接 以前,RAG 系统是从文档中检索信息的标准方法。但是,如果您不重复查询同一文档,使用长上下文 LLM 可能更方便、更有效。例如,Llama 3.1 8B 和 Llama 3.2 1B/3B 现在支持最多 131k 个输入标记,如果您的硬件可以处理,它们就是可行的替代方案。 无论哪种情况,使用 LLM 来回答问题的一个很大的限制是无法提供引用。 我刚刚阅读了一篇有趣的论文,旨在解决(或改进)使用细粒度引用的信息检索,“LongCite:使 LLM 能够在长上下文 QA 中生成细粒度引用”(网页链接)。 在本文中,研究人员使用现成的 LLM 生成一个由长上下文 QA 实例和精确的句子级引用组成的数据集,然后使用该数据集微调一个开放权重的 LLM 以生成带有引用的答案。与 GPT4o、Llama 3.1 等相比,由此产生的 LongCite 8B 和 9B 模型出奇地好。 这是如何工作的?以下是生成指令微调数据集的 4 步过程: (a) 从长文本或文档开始,他们的方法使用现有的 LLM 使用 Self-Instruct (Wang 等人 2023;在我之前的一篇文章中讨论过) 生成问答数据集(查询及其相关答案)。 (b) 接下来,他们使用答案从输入文本中检索几个 128 个标记的块,以进行粗粒度引用。 (c)然后,LLM 会在这些块中寻找相关句子,以提供更细粒度的句子级引用 (d)研究人员过滤掉答案中不到 20% 的陈述没有引用的问答对 然后使用生成的数据集以传统(SFT)方式训练 LLM。
英文论文写作必备网站推荐,效率翻倍! 终于完成了8000字的论文,感觉整个人都轻松了不少!分享一下我在一周内搞定这篇论文的必备网站,真的是效率神器。 查找文献 Google Scholar:输入关键词就能找到相关论文。如果需要权限下载,可以试试institutional login,看看自己的学校有没有权限。 本校线上图书馆:同样可以输入关键词查询并下载文献。 Connected Paper:如果你已经有了一篇文献,想找类似的或者写文献综述,可以上传文献的DOI号,它会生成一个相关文献的关系图网,展示相关信息。 阅读文献 Paper Digest:只需3分钟就能读完一篇论文。输入目标文献的DOI号,AI会生成该文献的总结报告。不过要注意,数据库不全,有些文献可能查不到。 OCR Space:识别图片或PDF上的文字,结合翻译软件使用,阅读起来更方便。 翻译工具 Google Translator:满足简单的翻译需求。 彩云小译:可以上传PDF翻译,还支持网页翻译。 DeepL翻译器:支持文件上传翻译,翻译质量很高。 引用生成 Cite This for Me:输入文献名或DOI号,选择目标格式自动生成引用。 Scribbr:和Cite This for Me差不多,随便选一个都能用。不过要注意,好像有免费限额,Cite This for Me是15条。 ️ 改写工具 Article Rewriter Tool:时间紧张时可以用它来改写和降重。输入需要改写的内容,它会自动改写。不过,有时间的话还是尽量自己改写吧,人工智能毕竟不如智慧的小脑袋。 纠错和查重 Grammarly:粘贴复制原文,检测词汇语法问题。 PaperRater:和Grammarly类似,还支持查重。 Turnitin:和部分学校的查重系统一致,真的是yyds! 这些网站真的是写论文的好帮手,效率提升了不少!希望对大家也有帮助!
如何在读博期间成为科研大佬? 1. 学会查找文献 读文献的第一步是找到本领域质量最高的综述性文章。查找到综述后,不要急于广泛撒网查询文章。因为大量检索可能做很多无用功。 深入阅读文献 在读一篇文献时,你需要从文献中学习到以下几点: 作者做了什么? 做这件事有什么意义? 作者用什么方法做的? 这个方法的具体操作步骤是什么? 每一步的目的是什么? 解决了一个什么样的小问题? 过程中有哪些难点,作者是如何解决的? 作者得到的每一张图、每一张表、每一个结果,都说明了什么问题? 学会写论文 创新点可以通过以下三种方式获得: 新瓶装旧酒:用创新方法研究老问题。 旧瓶装新酒:用老方法研究新问题。 移花接木:用解决A问题的方法解决B问题。 写论文时,可以将一篇科研论文看作是由“前言”、“方法”、“结果”和“讨论”四部分组成,每个部分有固定的逻辑。 ᠧ篧 关键词是搜索到想要文献的关键。善用引文,很多领域内的好文章可以通过综述引用找到。 把握领域核心脉络 找到最棒的切入点和方向,需要把握前沿和热点,这是资深研究者才具备的能力。 看得比其他人远 站到巨人的肩膀上,可以看得比其他人远。 通过以上方法,你可以在读博期间成为科研大佬。
论文查重降重全攻略:轻松搞定毕业论文! 论文创作路漫漫,查重降重不犯难! 你是否在为论文查重时的高重复率而焦头烂额?是否在降重过程中苦苦挣扎,无从下手?别慌!这里有一份独家秘籍等你来取。 精准选择查重系统 与其在众多查重平台间徘徊,浪费时间与金钱进行杂乱无章的检测,不如一步到位,直接选用学校交稿所指定的系统。这不仅能节省资源,更能确保结果的准确性与权威性,让你的论文初审之路更加顺畅。 明晰查重规则差异 不同的查重平台有着各自的特点。维普查重以规则严格著称,犹如中考考场的严密监考,不放过任何细微的重复之处;而知网则凭借其庞大的文库体量,涵盖广泛的学术资源。了解这些差异,能帮助你在查重时做到心中有数,有的放矢地进行修改。 正确应对引用标注 论文中合理且格式正确的引用内容,在查重报告中不会被标红,而会以绿或黄的标识显示。若出现目录与参考文献被标红的情况,要么是格式出现偏差,要么是所使用的查重系统不够精准。当你对参考文献标注感到困惑时,不妨依据查重报告进行逆向操作,精准修正格式,确保引用部分得到正确识别。 深入理解重复判定 查重并非单纯考量连续重复的字数,而是累计重复字数。将重复字数除以总字数,便得出复写率,且引用率也会计入总重复率之中。例如,维普通常累计七个字重复便会标红,知网则是累计十三个字重复标红。同时,维普会对标题进行标红处理,但对表格内容中低于一百字的重复不予查重。知晓这些判定规则,能让你在修改时有更明确的方向与策略。 善用高校自建库资源 知网、万方、维普等与众多高校合作,许多高校都设有自建库。老师提供的资料往往源自往届学生的成果,校外无法查询到这些内容。因此,在撰写论文时,切勿照搬照抄这些资料,以免在学校查重时“触雷”。 ᠩ重实用方法 语序调整巧变身:针对重复率较高的句子,巧妙地插入逻辑关系词,改变整个句子的逻辑架构,如将先因后果的表述改为先果后因,以此打破原文的重复模式,让句子焕然一新,又不失原意。 多语言翻译大挪移:选取原文中重复率较高的语句,借助英、日、德、俄等多种语言进行翻译转换,循环三次以上效果更佳,最后再翻译回中文。你会惊喜地发现,语序得到重新排列,词汇也发生了变化,虽然个别句子可能不够通顺,但相比苦思冥想的修改方式,效率显著提高。常用的翻译工具如Deepl翻译器、搜狗翻译、有道翻译等,都是你降重的得力助手。 同义替换妙用词:利用反向词典(wantwords.net),将原文中的词语替换为相同含义的词汇,同时确保专有名词保持不变。通过这种方式,既能降低重复率,又能使文章表述更加丰富多样。 语句打乱巧拆分:运用被字句、把字句、之所以…是因为、由于、导致等逻辑关系词,打乱并颠倒语句顺序,或者将一句话拆分成若干句,灵活变换主动与被动语态,使原文的表述结构发生根本性变化,从而有效降低重复率。 文字标点来助力:知网检测系统会将连续13个字符重复且超过该段落阈值5%的内容视为抄袭并标红。此时,我们可以巧妙地添加文字和标点符号,打乱原文的文字排列,避免连续字符重复的问题,让论文顺利通过查重检测。 栥🅥䇧𝑧뙤𘎥𗥥 𗦎訍 在论文查重降重的征程中,一些实用的网站和工具不可或缺。维普与万方为应届生提供免费查重一次的机会;PaperYY、PaperGe、PaperAsk、PaperWord、论文狗等平台每日均可免费查重一次;Paperpro能提供高质量的免费改论文服务;Paperccb可用于润色增亮点;Deep实现多国语言转换;秘塔写作猫可免费降重5000字;A智能降重与火龙果写作分别可免费降重3000字;写篇论文可免费查重5次;超星尔雅不限时间免费查重;
论文赏金计划:每篇最高奖励2.8万元! 漏洞赏金计划 —— 一项名为“评估研究可靠性和稳健性”(ESTIMATING THE RELIABILITY & ROBUSTNESS OF RESEARCH,简称ERROR)的计划在伯尔尼大学(University of Bern)的资助下启动。该计划邀请专家对高引用论文进行审查,并支付高额奖金。 𘠤𘓥〦夸篇论文,可获得高达1000瑞士法郎(约7945人民币)的基本费用。如果发现论文中的任何错误,还将获得额外奖金。发现的错误越严重,奖励越丰厚,最高可达2500瑞士法郎(约2万元人民币)。 目前,项目组已向75篇论文的作者发出接受论文审查的邀请。如果作者接受审查,也会得到奖励:250瑞士法郎(约2千元人民币)用于准备文件或回答审稿人查询所需的工作。如果他们的工作中没有发现错误(或只有小错误),则另外奖励250瑞士法郎(约2千元人民币)。 ERROR项目在2月已经启动,至少运行四年。感兴趣的朋友可以关注一下~
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