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论文锚点最新视觉报道_免费ai写作入口(2024年12月全程跟踪)

内容来源：这家有保障所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

论文锚点

如何快速定位你的PhD申请方向 𐟎“ 在申请PhD项目时，找到自己的“定位”就像是找到正态分布的均值。虽然运气和发挥也会影响最终的结果，但定位至少给了你一个可靠的预期区间和概率。下面我分享一个两步定位法，希望能帮到你。第一步：推荐信的力量 𐟒Œ 首先，推荐信的质量几乎等于你的定位。特别是那些有海外关系的强推，比如top30的ap强推，你的定位大概就在top30左右。以下几种情况可以提升推荐信的等级，从而提高你的定位档次：业内大牛或rising star推荐超强推荐（你是实验室一年甚至几年内的最佳实习生）定向推荐给导师、学生或朋友特别是对于暑研的同学，最后一种方式获得超额收益的难度相对最小。第二步：基本面定位 𐟓Š 如果你没有海外关系，那就靠基本面来硬申。什么是基本面？我认为教育背景和科研成果（发表的论文）是最重要的基本面，其他标准化考试成绩（如GPA）则次要一些。虽然学校和论文的组合很多，但只要找到几个“锚点”，其实很容易估计自己的位置。可以参考其他定位帖，或者找学长学姐和申请咨询服务帮忙定位。常见的误区 ⚠️ 过度强调基本面，忽略推荐信：现实中，推荐信的优先级更高。例如，一个有多篇论文但没有海外关系的同学，去向很可能不如一篇论文加一封top20强推的同学。多论文不一定是强论文：尤其在AI论文通货膨胀的情况下，真正能成为强论文的，至少要有一篇文章达到以下三个标准之一：在领域内小有名气、对方老师听说甚至看过、oral presentation。最后的小建议 𐟒ኊ大家还是要多多陶瓷（除了明确不希望收陶瓷信的老师），老师的反馈是最准确的！祝大家申请顺利！

NLP分类新视角：标签词如何成为锚点？最近读了一篇很有意思的NLP论文，主要针对分类问题，探讨了上下文学习的机制。文章提出，模型在浅层时会将演示信息整合到标签中，而在深层则利用这些标签词来帮助预测。这个观点通过实验得到了验证。基于这个发现，作者提出了三个应用场景： 1️⃣ 对不同的标签词进行重新加权，这样可以调整模型对演示信息的关注度，从而提高模型的表现。 2️⃣ 由于演示信息已经整合到了标签词中，因此只需缓存这些标签词的表示，就能加速推理过程。 3️⃣ 通过比较标签词表示的相似度，可以在一定程度上分析为什么模型在ICL任务中表现不佳，从而进行错误分析。这篇文章不仅提出了观点，还通过实验证明了其有效性，并且还给出了具体的应用方法。不过，目前这些方法主要适用于分类问题。有趣的是，现在很多分类问题似乎都可以通过使用演示信息来解决，这不禁让人思考，是否这些方法与更深层次的预训练知识有关？比如常识问答，更像是通过上下文学习来定位到以前的知识，或者学习到这种定位能力。无论如何，这篇文章为NLP的研究提供了新的思路和方向。

理砂的赌局：前男友的永久标记有些人喜欢在赌桌上玩，智者们用真心做筹码，而有些人，只是为了利益而来。拉帝奥在赌，如果这世上有一个锚点，是否能牵住砂金的可能。情感这东西，可不是随便就能算出来的，再多的论文研究也给不出标准答案。 “我们博学的天才—居然也有亲自下场赌博的一天。” “筹码够多的话，也许会是……” 一辈子。 Alpha和Omega之间的永久标记，从来不仅仅是简单的终身标记。它是互相制约，互相交付一生，倾尽所有。就像是老练的赌徒，心甘情愿地将全部的筹码放上桌面进行对赌。 ————————————————————— 半原作背景的ABO设定，有剧情有肉，推荐所有人去看！！！

如何用文书打动哈佛招生官？优秀的申请文书不仅能展示学生的思想和认知变化，还能通过记叙的方式讲述个人或家人的成长故事，从而打动招生官。以下是哈佛招生官对优秀文书的评价和一些写作技巧： 𐟎㠩’饭：吸引读者的注意。招生官每天要阅读数百篇论文，因此需要立即吸引他们的注意力。可以用有趣或独特的内容开始你的文章。 𐟓Œ 锚点：连接整篇文章并赋予其意义的想法或主题。优秀的主播是发人深省的，让读者看完后感到满足。 𐟓– 故事：讲故事的黄金法则是“展示，而不是讲述”。不要只是告诉招生官你是一个多么优秀的人。相反，尝试通过你的故事向他们展示你的个性、性格和成就。 𐟌𑠦ˆ长：所有优秀的大学论文都清楚地展示了你如何从你的经历中成长。一定要强调你从你的经历中学到了什么或收获了什么。 Georgina抓住了所有四个关键要素——吸引力、锚点、故事和成长——这就是这篇文章成功的原因。希望这些技巧能帮助你写出吸引人的申请文书！

妈妈学会正念冥想后的变化在读研究生时，有一次老师提到了牛津正念冥想课程，我一直对它充满好奇。虽然知道冥想的好处，但不知道如何自己练习，如何控制呼吸和意念。正好那时我把论文修改稿交上去了，腾出了一些闲暇时间，决定满足一下自己的好奇心。不得不说，这真是一次非常特别的体验。课程基本上都在练习各种正念冥想方法。课下，我根据老师的指导进行练习。开始时只是觉得放松，但8周下来，它改变了我对如何照顾自己以及如何对待生活的很多想法。我不再过度消耗自己，而是让自己“如其所适”。我很喜欢正念冥想中的“定锚点”这个词。这是一个你身体里能够让你安住下来的点。这个点可以自己定，可以是呼吸，也可以是身体的某个部位。我的定锚点在丹田的位置，它和呼吸连接。每次我有情绪的时候，这个点都能拉住我，提醒我不可以把所有的注意力倾泻而出，保留50%的注意力在自己身上。我会感觉到自己身体因为情绪起伏产生的不适感，迅速安住下来，停止情绪产生的内耗，转移注意力或者做一些简单的冥想练习。作为妈妈，我经常会忽略自己，倾注很多精力照顾家人，在生活和工作中来回拉扯，感到疲惫时才会发泄积压的情绪，这样很伤人也很伤身。正念冥想不能说完全解决这些问题，但确实在很大程度上改善了我之前的状态。其他学员也有不同的反馈，例如改善失眠、人际关系、对待生活的态度、焦虑状态等等。所以有这方面问题的朋友都可以试试练习正念冥想。

《归葬》：魏晋南北朝的葬礼与归乡情结 𐟏𚊣€Š归葬》这本书原本是李华老师的博士毕业论文，后来经过订正才出版。作为一个历史爱好者，我推荐这本书时其实有点忐忑，毕竟我只是出于好奇买的。当时在读这段历史时，看到“东海王司马越归葬东海”这句话，我就觉得有点不对劲。人死了葬在洛阳不是更好吗？何必跑那么远回家，最后还被石勒在宁平城抓到，导致一大批晋朝宗室被杀，也算是给他陪葬了……不过话说回来，我们还是来聊聊《归葬》这本书吧。归正首丘与侨置 𐟏ኊ魏晋时期，薄葬成了时尚，人们认为厚葬不利于死者，而且不树不封、不起陵园、不用金银随葬。所谓归正首丘，就是人死后回到故乡安葬，落叶归根的来源就在于此。自从五胡乱华、永嘉南渡后，世家大族和百姓失去了故乡，只能在南方安顿下来。但门阀大族们不受朝廷管制，所以他们迁居到哪里就把那里划归为自己的故乡甚至是领地，这就是侨置。比如侨置临沂。归葬的意义 𐟏𐊊在那个年代，归葬的意义不仅仅是葬在祖坟里，而是告诉后人我们从哪里来，最终要回到哪里去。这里作为一个锚点。薄葬在南渡后出现了一种极为简陋的墓葬规制，但这些表达的意义并不是薄葬，而是想着将来能北伐成功，能够真正的归正首丘。这里只不过是个暂时的坟地，只是告诉后人将来我们要锚定回故土。只可惜一场空，但是后来的侨置变成了故土，北方迁移来的人把南朝当做了故土。宗教介入 𐟕Š️ 开始时无论是北方人还是南方人都信奉道教，从名字就能看出来，王羲之、温放之等等。在丧葬文化中，宗教也有所介入，比如在墓葬里放一个人形银片，还有盘口瓶器具。单开一页 𐟓œ 在南朝，家族一般性成员死后都会归葬于祖坟附近，但是有部分人在政绩上有所建树，或者抵御外侮时有军功，他死后在他的任所即可安葬，这就是所谓的自己单开一页。丧葬习俗的改变 𐟕ﯸ 在汉代还有所谓招魂葬：我们看过老版三国演义，周瑜死后一群人在房顶上大喊都督归来，这就是招魂葬。后来到了东晋南朝，就逐渐的没有了。而且亲友祭祀从可以进去墓穴祭拜到故旧好友只到墓葬外甚至是墓葬的山道旁边祭祀吊唁，只有血亲进入墓穴祭拜。再后来血亲也在墓葬外祭祀，故旧就在家庙中祭祀了（我说的是出殡当天）。停灵时间也从很长时间变成了很短的时间，后来变成了现在的三天。总的来说，《归葬》这本书不仅详细介绍了魏晋南北朝时期的丧葬习俗和宗教介入，还深入探讨了归葬的意义和归正首丘的来源。如果你对这段历史感兴趣，这本书绝对值得一读！

Excel表格黑科技，LLM新标杆！ 𐟓… 发布日期：2024年7月 𐟚€ 动机： Excel表格在数据管理中广泛应用，但其复杂的二维布局、多样的格式和超大规模给大语言模型（LLM）的理解和推理带来了巨大挑战。现有方法要么直接截断表格导致信息丢失，要么仅关注表格模式忽略细节，难以兼顾效率与准确性。此外，LLM在处理超长上下文时会出现推理能力下降的问题，进一步限制了其在表格数据上的表现。因此，开发一个能够高效处理复杂表格数据的框架迫在眉睫！ 𐟤– 贡献：提出了创新的表格压缩框架SHEETCOMPRESSOR，通过结构锚点提取、倒排索引翻译和格式感知聚合三大模块，有效压缩表格，提升LLM的处理效率。对多种前沿LLMs进行微调，在电子表格表格检测任务中表现优异，准确理解复杂表格布局和结构，建立新的SOTA标准，尤其在处理大表格时优势明显。提出Chain of Spreadsheet（CoS）方法，应用于电子表格问答（QA）任务，分解推理过程为表格检测、匹配和推理pipeline，在多表环境下的QA任务中表现出色，显著提高模型准确性，增强泛化能力，为智能用户交互提供新途径。 𐟎ƒ 实验结果： SHEETCOMPRESSOR将Token使用量降低了96%，实现了25㗥Ž‹缩率，显著减少计算成本。在表格边界检测任务中，GPT-4配合压缩框架取得78.9%的F1分数，比最优基线模型提升12.3%，成为新标杆。 SPREADSHEETLLM在复杂表格问答任务上实现了74.3%的准确率，比传统单表格方法Binder高出12%，展现了在多表格场景中的强大能力。 𐟓š 论文标题：SPREADSHEETLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models 𐟓Š 表格压缩框架：结构锚点提取：通过提取表格中的关键结构信息，为后续处理提供稳定的基础。倒排索引翻译：将表格内容转换为适合LLM处理的倒排索引形式，提高处理效率。格式感知聚合：对表格中的格式信息进行感知和聚合，确保LLM能够准确理解表格的复杂布局和结构。