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内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

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拓竹这场面试真是让人心跳加速，整整70分钟，感觉像是在坐牢。让我来分享一下具体的经历吧。自我介绍 𐟎䊩斥…ˆ，我简单介绍了一下自己，然后聊了聊我在网易实习的经历，主要是做智能NPC相关的。面试官说他之前也在网易伏羲工作过，然后就开始问我业务背景、模型训练的参数、数据优化等等，问得非常细致。第一个项目介绍 𐟓Š 接下来，我介绍了一下我的第一个项目，是一个基于RAG（Retrieval Augmented Generation）的项目。我先整体介绍了一下，然后面试官开始提问。他问了我数据构建、向量库的构建、使用的数据库以及召回机制等等。还问了我对比解码的原理，以及如果有优化RAG的想法，我有什么思路。论文情况 𐟓„ 然后，面试官问我有没有论文发表。我想了一下，说有三篇在简历上写着呢。他问我是不是水论文，我说不算太水吧。感觉这话题有点聊不下去了呀。科研讨论 𐟧 面试官说他当时发的是CIKM、KDD和WWW的论文，然后问我这几篇论文是不是B类的，和CIKM等级差不多。我们就讨论了一下科研相关的内容，他说现在大模型对传统研究冲击比较大，我也表示赞同，并分享了一些我的见解。手撕代码 𐟒𛊦Ž夸‹来是手撕代码环节，题目是找最大的n个元素。我之前做过一个找第k个最大元素的题目，用的是快速选择算法。我以为这个题目和那个有关联，就想着用快速选择改一下，结果面试官不让，他说了他的方法让我按他的做。我没听懂，结果僵持了半天，真是有点坐牢的感觉。反问环节 𐟤” 最后是反问环节，我问了部门主要做什么的。他说主要是做3D打印社区相关的，涉及用户推荐和问答系统。我问他问答系统用的模型是自己训练的还是调用的API，他说调用API成本高，可能这个岗位更偏重搜索推荐。总结 𐟓 总的来说，这次面试时间有点长，感觉像是在坐牢。不过听说拓竹在3D打印领域挺强的，希望这次经历能给我带来一些收获吧。

推荐系统研究热点与趋势分析 𐟓ˆ 推荐系统领域的研究一直备受关注，尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向，帮助你更好地了解该领域的最新进展。关键词趋势 𐟓Š 2022年：图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年：图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年：图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱研究方向建议 𐟓š 图神经网络：近年来，图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛，尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术（如CS224W网课）。经典任务创新：尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要，但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。实践应用导向：论文主题越来越注重实际应用，如序列推荐、新闻推荐等，以提升推荐系统的实用性和效果。资源获取 𐟓‘ 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022（ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会），收集了截至会议发布（5月14日）之前已公布的2020-2022年六大顶会（SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL）中推荐系统领域的论文，使用其标题来构建词云。通过这些关键词和研究方向的分析，你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势，为你的研究工作提供参考和启发。

「老鱼的理论法批改」「老鱼谈公法」2017年人大法理学真题：阐述指导性案例是否为法律渊源。师妹这个题把基础知识答得比较齐全了～从概念出发介绍指导性案例与法律渊源的概念，并从实际的司法活动中写清楚为什么指导性案例不是法律渊源～但师妹这个答案还是少了一步，就是解释一下为什么会有这道题出现，即指导性案例与判例为什么可以比较，是因其形式上相似，作用上也有一定的共同点。那指导性案例在我国司法过程中起着怎么样的作用呢？这就是咱们答案给的“准法律渊源”的原因，也是我们在写论文时所强调的[问题意识]。 @wwwChantey 「老鱼理论法」「法理学」「人大法学考研」

南洋理工NLP课题，速看！ 𐟔堦ƒ𓨦在人工智能领域深造的你，千万不要错过这个超级适合的科研项目！导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授，他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 𐟑€ 研究方向：人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 𐟔𕣀项目背景】自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在帮助计算机理解和使用人类语言，从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科，致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛，因为人们用语言传达了最多的信息：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训，并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 𐟔𕠔opic： 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍：学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域，并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术：OpenAI GPT等预训练语言模型 𐟔𕠩€‚合人群对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础，至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法，有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 𐟔𕠩ṧ›𖨎𗊰Ÿ‘‰ 成绩单+学术报告+结业证明 𐟑‰ 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 𐟑‰ EI/CPCI级国际会议论文发表 𐟔𕠦•™授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。（𐟔奅觐ƒ专排TOP7）他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文，在EMNLP等学术会议担任高级职务，并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。

半夜12点我在写论文 npy在厨房炖明天喝的老鸭汤幸福www

计算机新人必看：如何三个月内发表顶会论文去年在某乎上回答了这个话题，现在重新整理一下，希望能给更多新人一些参考。目前AI灌水现象严重，很多实验室都是自己闷头干，老板也不怎么指导，所以单打独斗的普通人为了喝口汤，摸清楚不同圈子的规则就能出成果。先说说我的经历吧。我的第一篇顶会论文是本科时发表在WWW上的。几年前，那还不是现在人均顶会的时代。因为这篇论文，我的各方面申请都很顺利，可惜刚好赶上疫情，只能留在国内了。好了，废话不多说，新人要发一篇顶会论文需要四个要素：方向选择 𐟧튩斥…ˆ，方向选择非常重要。如果你选了一个特别卷的方向，比如GNN，那就注定要付出更多的努力和精力。这种方向上的人太多，作为一个新手，你怎么卷得过那些早已深谙规则的大佬呢？所以，建议可以选择一个相对冷门的方向，比如日薄西山的领域。我的处女作就是选了一个比较冷门的DM方向，近半年没有人做这个topic，这种情况下审稿人很难遇到同质化严重的论文。优雅的idea 𐟒ኩdea的构建本质上就是移花接木。方向选对之后，就大量阅读这个领域的论文，然后整理成提纲，去思考他们的不足，重点参考和模仿两三篇近两年的论文。还要多阅读其他领域的文章，把他们的贡献转换为自己的。完美的故事 𐟓– 论文实验结果是一方面，更重要的是写作！说白了就是讲一个好故事，无非就是讲清楚why和how。但说得容易做起来难，迈出第一步总是很困难的。现在再翻看自己写的初稿，那叫一个烂，语法错误、漏洞百出、前后不自洽、逻辑混乱。至于如何写一篇论文，我的经验是：定基调：先写introduction的贡献，这是全文的核心，后续的写作和实验都是围绕着它的。写算法：即method部分，这是对贡献的细化，把公式、算法都罗列清楚，然后不断看别人的论文美化你的方案。写实验：一句话，结果是为方法服务的。写introduction：这是文章的核心，需要重点打磨。如果这部分写的烂，基本上没救了。 abstract：introduction的精简版。大致是如此。同时，推荐用DEPPL辅助写论文，grammarly改语法，PPT画图。希望这些经验能帮到你们，祝大家都能顺利发表顶会论文！𐟒ꀀ

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

环游计划间隔了一小段论文kpi之后终于又重新上路啦！拎着行李从住宿电梯出来迈到外面商业区，听到的第一声就是阿崽版本的起风了。哎呀。“我仍感叹于世界之大”，怎么不是当下的写照呢www 前几天写不动了就半夜列心愿单，排了一大堆城市！就这么要从苏州开启新旅途了！

「CNCC2024」「计算创造未来」「科幻电影中的科学」蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁周俊正在做特邀报告。一览计算领域深具影响力的院士及学者专家精彩报告，8点30分特邀报告开始举行，由CCF常务理事，联想集团副总裁王茜莺主持。第四位特邀报告嘉宾是周俊，蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁，报告主题是：蚂蚁集团基础AI技术的革新与应用探索讲者介绍：周俊，目前负责蚂蚁语言与机器智能的研发。先后参与过XLib（阿里通用机器学习库）、飞天（阿里分布式操作系统）、ODPS（阿里数据处理平台）、大规模机器学习平台（Parameter Server）以及PAI(阿里机器学习平台)等几大分布式系统与算法平台的开发。在VLDB、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、KDD等顶级人工智能相关会议上发表论文数十篇，提交人工智能专利和专利申请100余项，获浙江省科技进步一等奖等多个奖项。今天上午的特邀报告嘉宾及报告主题为：黄铭钧，CCF会士，中国科学院外籍院士，新加坡国立大学教授——数据价值创造：从零到一，再到无穷； Jan Peters，德国达姆施塔特工业大学教授，德国人工智能研究中心（DFKI）部门负责人——Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning；郑志明，CCF会士，中国科学院院士，北京航空航天大学教授——隐私计算；冯登国，CCF会士，中国科学院院士，中国科学院软件研究所研究员——机密计算：进展与展望；周俊，蚂蚁集团智能引擎技术事业部副总裁——蚂蚁集团基础AI技术的革新与应用探索盛克华，滴滴自动驾驶技术副总裁——让出行更美好2.0 - Robotaxi迭代之路；王小川，CCF CTO Club创始主席，百川智能创始人、CEO——通用人工智能时代的展望与百川实践我们将实时进行微博报道，同步分享CNCC的举办盛况。精彩3天的顶级科技盛宴即将开启，马上加入进来吧！

语言学笔记本更新！新变来啦！大家好呀！语言学笔记本网站终于更新完毕啦！感谢大家这么久的耐心等待，明天网站就会重新上线啦！让我们一起来看看这次更新了哪些内容吧～ 1️⃣ 网站主图更新之前有同学反映在手机端看网页会看不清，这和之前的主图配色有一定关系。现在我们已经换了新的配色，手机端看起来也不会特别扎眼或者模糊啦！ 2️⃣ 书单更新这次更新的一个亮点是解决了书单不能下载的问题。在每个入门书单分支里，我们都添加了腾讯云盘的文件夹下载链接，大家可以针对性地下载需要的书单。不过有些书实在找不到，大家可以自己想办法哦～ 3️⃣ 实用网站更新这一年里，我们还搜集了很多有用的网站，并添加到了相关页面中，比如顶级期刊网站、论文检测网站等等。大家可以找找看有哪些网站更新了更多有用信息！ 4️⃣ SSL证书现在我们的网站已经添加了SSL证书，域名也有了www帽子啦！这样大家访问网站会更安全哦～ 5️⃣ 图片补齐之前因为某些素材缺失，导致网站有些图片无法正常显示。现在已经全部补齐了，观感问题也解决了！ 6️⃣ 关于网站盈利问题之前很多人关心我们的盈利问题，非常感谢大家的关心和支持！目前网站仍然是全免费的，所有的资料大家也可以免费领取。我们的盈利点一个是语言学服务（包括语言学专业辅导、语言学文书准备、语言学期刊翻译等），另一个是zs星球，基本每天都在更新一个语言学的理论详解。虽然盈利不多，但也能保证网站的正常运营。好啦！这就是这次的网站更新汇报啦！希望这个网站能帮助到大家，也希望大家在这个网站的帮助下学语言学之路越来越顺利！由于时间关系，有些大家提的很好的意见还没更新到，但大家的每一条反馈我都有收到哦！有什么好的想法也请随时留言联系我们～❤️

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