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加速谷歌学术权威发布_た型变成する(2024年12月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

加速谷歌学术

谷歌学术镜像收费了？！还能怎么引用？大家都在用什么网站来引用英文参考文献啊？！最近发现谷歌学术镜像居然要收费了𐟘�‚一直用的这个网站突然让我开会员，真是让人有点措手不及。 𐟒ᠥ悦žœ你也在找其他免费的学术搜索网站，可以试试中国知网。虽然功能可能没有谷歌学术镜像那么全面，但基本需求还是可以满足的。 𐟓… 现在加入会员的话，可以享受无限制使用收藏文章、作者已发表论文、查看或下载引用、资源文件加速下载以及多个备份访问地址等功能。会员有效期时间不同，但所有功能都是一样的。 𐟒ᠩœ€要注意的是，会员到期后，已有数据都会保留在你的账号里，只是拓展增值功能将不再可用。比如将搜索结果添加到图书馆的功能将不再添加之前加入的收藏。 𐟓… 所有已上线功能和服务均已稳定运行，如遇问题请联系我们。总之，虽然谷歌学术镜像收费了，但还有其他选择可以满足我们的学术搜索需求。希望这些信息对大家有所帮助！

斯坦福AI报告：2024年最新趋势与挑战 𐟌Ÿ 斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI），由李飞飞联合领导，最近发布了《Artificial Intelligence Index Report 2024》。这份504页的报告涵盖了AI领域的最新研究和进展。 𐟔 AI在特定任务上超越人类，但在其他任务上仍有差距。例如，AI在图像分类、视觉推理和英语理解等基准测试上表现出色，但在更复杂的任务，如竞赛级数学、视觉常识推理和规划等方面还有待提高。 𐟏�𗥤𘚧•Œ继续主导AI研究。2023年，工业界推出了51个重要的机器学习模型，而学术界仅贡献了15个。此外，还有21个重要的模型来自工业界和学术界的合作。 𐟒𘠥‰沿模型的训练成本显著增加。例如，OpenAI的GPT-4训练成本估计为7800万美元，而谷歌的Gemini Ultra训练成本为1.91亿美元。 𐟌 美国在顶级AI模型的来源方面领先于中国、欧盟和英国。2023年，61个重要的AI模型来自美国机构，远远超过欧盟的21个和中国的15个。 𐟓 负责任的LLM评估严重缺乏标准化。新研究表明，负责任AI报告的标准化程度存在显著差异。 𐟒𜠧”Ÿ成性AI投资激增。尽管去年整体AI私人投资有所下降，但对生成性AI的资助却激增，从2022年的3.2亿美元增加到2023年的25.2亿美元。 𐟚€ AI提高工人生产力。2023年的几项研究表明，AI使工人能够更快地完成任务，并提高他们的工作输出质量。 𐟔젧瑥�🛦�› AI而进一步加速。2023年，AI在科学发现中的应用更加显著，从提高算法排序效率的AlphaDev到促进材料发现过程的GNOMEⰣ€‚ 𐟓œ 美国AI法规数量急剧增加。2023年，美国通过了25项与AI相关的法规，比2016年的1项有了显著增长。 𐟌 全球人民更加意识到AI的潜在影响，并且更加紧张。调查显示，认为AI将在未来三到五年内显著影响他们生活的人的比例从60%增加到66%。

【诺奖化学模型！谷歌开源AlphaFold3，加速新药与疫苗研发】今日，谷歌DeepMind宣布向学术界开放其蛋白质结构预测系统AlphaFold3的源代码，供非商业用途使用。值得一提的是，就在上个月，AlphaFold3的创建者Demis Hassabis和John Jumper因在蛋白质结构预测领域的卓越贡献荣获2024年诺贝尔化学奖。全球权威科学期刊《Nature》对此进行了高度推荐，认为AlphaFold3将对全球科研领域产生深远影响。生物、化学、医药等领域的科学家们现在可以在本地部署AlphaFold3，这将极大地缩短新药、疫苗等研发周期。据悉，AlphaFold3具备强大的功能，能够预测多种生物分子的结构，包括蛋白质、核酸（DNA和RNA）、小分子、离子以及修饰残基等，几乎涵盖了蛋白质数据库（PDB）中所有存在的分子类型。在药物研发领域，AlphaFold3能够帮助研究人员快速识别潜在的药物靶点，通过预测靶点蛋白的结构，揭示其活性位点和结合口袋，为药物设计提供关键的结构信息，从而加速新药研发的进程。此外，同日谷歌宣布推出新的AI洪水预报模型。该模型覆盖了10 多个国家或地区，能够向全球7亿人提前7天提供关键的洪水预报。该模型也在《自然》杂志上发表。

Alpha Fold3：谷歌DeepMind推出的AI工具Alpha Fold3，以其精准预测生物分子结构的能力，为药物研发带来了革命性的变革。这项技术不仅加速了新药的研发进程，更有可能预测生命的奥秘，包括生老病死，这无疑将在学术界掀起一场巨震。

科研神器！必备50工具在科研写作的道路上，许多研究者常常面临以下挑战：如何高效下载论文、管理文献、整理数据和绘图，以及如何润色和修改论文。𐟓š 𐟌Ÿ 论文下载工具：利用中国知网、谷歌学术、Web of Science和Sci hub，轻松获取所需文献。 𐟌Ÿ 论文阅读工具：Adobe Acrobat和CAJ viewer是阅读PDF和CAJ格式文献的得力助手。 𐟌Ÿ 思维导图工具：MindManager和XMind帮助你整理思路，规划研究。 𐟌Ÿ 论文笔记工具：Endnote、Onenote、NoteExpress和有道云笔记，让你轻松管理论文笔记。 𐟌Ÿ 论文翻译工具：DeepL、知云翻译、CopyTranslator和Google翻译，提供多语言支持，尤其是MedSci的专业词翻译。 𐟌Ÿ 论文制图工具：Viso、Origin、CorelDraw和Edraw，让你轻松制作专业图表。 𐟌Ÿ 数据分析工具：Python、Matlab、SPSS、Stata和LINGO，强大工具助你分析数据。 𐟌Ÿ 公式编辑工具：Mathpix Snipping和MarhType，让你的论文公式更加专业。 𐟌Ÿ 英文写作工具：WhiteSmoke、StyleWriter、Grammarly和Virtual Writing Tutor，提升你的英文写作水平。 𐟌Ÿ 建模仿真工具：ANSYS、Abaqus、ADAMS和COMSOL，进行复杂的建模仿真分析。 𐟌Ÿ PDF转换工具：Solid Converter V9、PDF candy和ILOVEPDF，方便转换PDF文件格式。 𐟌Ÿ 图像处理工具：Photoshop和illustrator，让你的论文图片更加精美。 𐟌Ÿ 论文查重工具：维普查重、PaperYY、Free check和学信网万方，确保你的论文原创性。 𐟌Ÿ 论文排版工具：LaTeX和Word，让你轻松排版论文。 𐟌Ÿ 卸载工具：Uninstall Tool，帮助你轻松卸载不需要的软件。利用这些工具，你可以更高效地完成科研写作，加速论文发表。𐟚€𐟓ˆ

文科衰落？金钱与实用双杀！最近，我发现一个让人心酸的现象：越来越多的精英学生不愿意再读文科了。尤其是在美国，文科专业的衰落速度简直让人瞠目结舌。让我来给你们看看几组数据吧：文科人数急剧下滑 𐟓‰ 根据统计，2022年哈佛大学的新生中，只有7%的主修文科专业。想想看，这还是哈佛啊！近15年来，哈佛的英语专业学生人数减少了约四分之三，2020年仅有不到60人。哲学和外国文学专业的情况也差不多。其他学校的情况更糟糕，比如亚利桑那州立大学（ASU）、俄亥俄州立大学、波士顿大学等，文科专业的毕业生人数都大幅减少。为什么精英大学生不再选择文科？ 𐟧 观念变化：现在，很多人认为文科专业缺乏量化标准，更关注实际问题的解决。以哈佛为例，统计学等实用性课程变得更加受欢迎，而传统的文学理论等内容逐渐失去吸引力。投入产出比：随着时间的推移，文科专业的毕业生发现职业机会变得有限，尤其是在教职领域。很多文科博士毕业生发现自己难以找到相关工作，这使得人们对文科的投入与产出之间的比例产生疑虑。根据Harvard Crimson的年度调查，哈佛2020届毕业生中超过60%进入了科技、金融或者咨询行业。名校毕业生纷纷涌入高薪行业，谷歌、Meta、BCG、高盛成为天之骄子的Dream Company. 在理科毕业后就拥有高薪的加持下，就算喜欢文科的学生最终也会走向理科专业，毕竟金钱的力量是强大的。学术研究方式的转变：另一个非常有说服力的原因是，人文学科本身的学术研究方式加速了自身衰败。过去在大学学习文学，是通过作品形式、参照、风格和作者个人标志，包括一个地铁上的读者会如何体验这本书；现在是讲述文本如何通过对风景的描述，同时达到构建和巧妙地破坏帝国父权制的效果，从而营造出一种张力。这和大多数人类读的东西有什么关系？不可逆的趋势：哥大的英文专业教授James Shapiro表示，在纸媒衰微和金钱至上的挟裹下，文科没落的趋势几乎是不可逆的. 特别是在2007年后，大学的文科专业收到的政府拨款在减少，甚至连大学本身也在有意减少文科的资金额度. 这些因素一起促成了美国文科领域的衰退，对于在教育和学术领域的未来产生了深远影响. 总的来说，文科专业的衰落是多方面因素共同作用的结果。希望未来能有更多的改变，让文科专业重新焕发光彩。𐟓œ𐟎“

𐟎“ 探秘斯坦福大学 𐟏렦–諾槦大学，这所位于加利福尼亚州的私立研究型大学，自1885年创立以来，已发展成为培养未来领导者和创新者的摇篮。 𐟌𓠦 ᥛ� 地广阔，风景如画，优雅的建筑和郁郁葱葱的花园为学子们提供了理想的学习环境。 𐟒𐠤𝜤𘺥…觐ƒ最富有的大学之一，斯坦福大学的捐赠额高达365亿美元，为学术研究提供了坚实的资金支持。 𐟓š 65个主要的本科学习领域和125个跨学科的研究生课程，为学生提供了广泛的知识选择和深入研究的机会。 𐟒ᠧᅨ𐷧š„中心地带位置，为斯坦福大学的学生提供了进入高科技产业的独特优势和无尽机会。 𐟔젤𘀦𕁧š„研究设施，如SLAC国家加速器实验室，为学术研究提供了领先的技术支持。 𐟎‰ 斯坦福大学培育了众多成功的企业家和领导者，包括谷歌、惠普和Netflix等知名企业的创始人。 𐟌Ÿ 校园内还培养了多位美国总统、诺贝尔奖获得者等杰出人物，展现了斯坦福大学卓越的教育质量。 𐟌 来自世界各地的优秀学生汇聚于此，共同创造了一个多元化、激发思考的学术环境。 ⚽ 斯坦福红衣主教队在各项运动中屡创佳绩，共获得150多个全国冠军，展现了学校的体育精神。 𐟎𕠦–諾槦交响乐团作为美国历史最悠久的学生管弦乐团，为校园生活增添了丰富的艺术色彩。

谷歌AI聊天机器人Gemini竟对用户恶语相向，还发出死亡威胁！近日，谷歌旗下的人工智能聊天机器人Gemini因为一起事件而备受关注。一位密歇根州的研究生在使用Gemini进行学术指导时，意外收到了包含极端恶意言论的回复，如“请去死吧”等，这些言论不仅否定了用户的个人价值，甚至对人类的存在意义提出了质疑。这一事件迅速引起了社会各界的广泛关注和强烈反响。许多人对此表示愤怒和担忧，认为这种恶意信息可能对用户的心理健康造成严重影响，特别是对于那些处于孤独或精神脆弱状态的人。该研究生在接受采访时也表示，他当时被这段经历深深震撼，害怕了好几天。谷歌公司对此事作出了回应，称这种回应违反了公司政策，并采取措施防止类似情况再次发生。然而，这并不是Gemini首次引发争议，此前也有用户反映收到过该机器人的不当回复。这不禁让人担忧，人工智能的发展是否应该更加注重道德和法律底线，以保障用户的安全和权益。希望谷歌能够认真对待这一问题，加强监管和防范，确保用户的安全。感谢大家的观看，记得点赞和关注哦！#热点周际赛# #谷歌AI# #谷歌AI聊天机器人答错问题# #谷歌DeepMind的AI新突破# #谷歌AI机器人Bard# #谷歌重组AI部门以加快研究进度# #谷歌聊天机器人被曝胡言乱语# #谷歌AI聊天机器人答错问题# #美国司法部将推动谷歌出售Chrome# #英伟达助谷歌加快量子处理器设计#

南京大学期末用AI作弊？听证会来了！ 𐟚袥�œ露端使用人工智能"是指在学术领域中，借助人工智能技术进行作弊或违反学术诚信的行为。以下是一些常见的行为： 𐟓 自动创作：利用人工智能生成工具（如文本生成模型）直接生成文章、论文、报告等。 𐟌 人工智能翻译：使用人工智能翻译工具（例如Google翻译、DeepL翻译等）将他人的文本翻译成自己的母语，以绕过语言障碍。 𐟔⠦•𐦍ᦔ𙯼š利用人工智能技术修改或伪造实验数据，以改变研究结果或欺骗读者和审稿人。 𐟒𛠤𛣧 抄袭：在编程和计算领域中，使用人工智能生成的代码而未添加引用或注明来源。南京大学规定，如果人工智能检测出的内容超过30%，就会被要求参加听证会。因为解释不当直接被判0分的情况也是有的！所以同学们一定要重视人工智能检测出的高相似度问题，谨慎对待并正确解决，才能顺利出分，顺利毕业。 𐟓š 除了以上的内容，还有很多同学问到：申请学分抵扣可以解决哪些问题？ 𐟓ˆ 申请学分抵扣可以解决以下几类问题：加速毕业、减轻学业负担、提高学业灵活性、节省学费和成本、提高学术认可度。

Jeff Dean在哪些领域有过突出的表现？ Jeff Dean 是谷歌的高级研究员，也是计算机科学领域的知名人物。 Jeff Dean在计算机科学和技术领域有着广泛的影响力，特别是在以下几个关键领域内取得了突出的表现： 1. 分布式计算系统： - MapReduce：这是一个革命性的编程模型和软件框架，用于处理和生成大型数据集。它极大地简化了大规模数据的并行处理，对后来的大数据技术产生了深远的影响。 - Bigtable：一个分布式的、持久化的、多维度排序的数据存储系统，支持Google的许多核心服务。 - Spanner：全球首个真正意义上的分布式数据库，提供强一致性和全局时间戳。 2. 搜索引擎技术： - Jeff Dean早期在Google的工作集中在提高搜索引擎的质量和性能上。他参与开发了多个版本的搜索引擎，并且不断优化搜索算法以提升用户体验。 3. 机器学习与人工智能： - 作为Google Brain团队的创始人之一，Dean领导着公司在深度学习领域的研究和发展。这包括推动TensorFlow的发展，这是一个开源的机器学习库，被广泛应用于各种机器学习任务中。 - 他对神经网络的研究贡献巨大，尤其是在Transformer架构的推广方面，这一架构是现代自然语言处理模型（如BERT、T5等）的基础。 4. 硬件加速器： - Google Tensor Processing Unit (TPU) 的推出也与Dean密切相关。TPU是一种专门为机器学习设计的专用芯片，能够大幅提升训练和推理的速度，为AI应用提供了更强大的算力支持。 5. 多模态人工智能： - Gemini项目是一个代表性的例子，该项目致力于创建能够理解和生成多种类型数据（文本、图像、音频等）的AI模型。Dean认为这样的多模态模型对于实现更加全面和智能的应用至关重要。 6. 学术贡献与行业影响： - 除了实际的技术创新外，Dean还经常在顶级学术会议和期刊上发表论文，分享他的研究成果，并通过公开演讲来传播知识，激励下一代工程师和科学家。 - 他在促进开放源代码文化方面也发挥了重要作用，倡导共享技术和最佳实践，帮助推动整个行业的进步。 Jeff Dean不仅以其深厚的技术专长闻名，而且他持续不断地探索新领域，如量子计算、健康医疗中的AI应用等，展示了其对未来科技发展的远见卓识。他的工作不仅塑造了今天的互联网和计算环境，也为未来的技术发展奠定了坚实的基础。

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