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用模型论文前沿信息_用模型论文的意义(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

用模型论文

如何用技术接受模型写传播学论文？大家好！今天我想和大家聊聊一个在传播学、心理学、经营学等领域都特别火的理论——技术接受模型（Technology Acceptance Model，简称TAM）。虽然这个模型听起来有点老派，但只要用得好，照样能发高分论文！什么是技术接受模型？ TAM最初是由戴维斯（Davis）在1989年提出的，后来还进行了不少扩展。这个模型主要是基于心理学和认知行为理论，来解释个体在接受新技术时的决策过程。简单来说，它就是用来研究人们为什么接受或者拒绝新技术的。如何在论文中应用TAM？介绍TAM模型：首先，你得介绍TAM的基本概念和理论假设。解释清楚这个模型是怎么解释用户对新技术采纳的决策过程的。变量和测量：接下来，描述一下你在研究中使用的关键变量，比如“感知有用性”和“感知易用性”。这些变量是TAM的核心，决定了用户是否愿意使用新技术。研究假设：然后，阐述你的研究假设。这些假设通常涉及新技术的采纳和使用与感知有用性和易用性之间的关系。实证研究：描述你的实证研究方法，包括样本、数据收集和数据分析技术。用适当的统计方法来验证或反驳TAM的假设。研究结果：提供你的主要研究结果，包括与TAM相关的发现。这可以包括用户对新技术的态度、采纳意愿等。分析和解释：分析和解释你的研究结果，特别是与TAM模型的一致性或不一致性。讨论为什么结果符合或不符合TAM的预测。建议和未来研究：最后，根据研究结果，提供一些建议，比如如何改进新技术采纳研究，以及可能的未来研究方向。小贴士在应用TAM时，一定要注意确保测量变量的有效性和可靠性，以及采用适当的分析方法来验证模型。最重要的是，要清楚地传达TAM在研究中的作用和意义。希望这些小建议能帮到大家写论文！如果你有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！𐟓退

扩散模型：生成领域的新星最近，扩散模型在深度学习领域掀起了一阵热潮。从最初的图像生成，到现在已经广泛应用于自然语言处理、时间序列等多个领域，其效果在生成领域已经超越了GAN，成为了新的热门选择。我们团队也在业务中体验到了扩散模型带来的明显收益。扩散模型是一种生成模型，提供了一种自监督的数据建模方法。它的创新性不亚于GAN，无论是科研人员还是产业一线的机器学习从业者，都需要深入了解扩散模型。如果你更关注模型的应用，那么扩散模型的思路其实非常简单。它的核心思想是希望学习到一个“去噪器”。这个“去噪器”可以接受一个带有噪声的输入（比如马赛克图像），然后不断去噪，最终生成一个以假乱真的样本。这个过程在DDPM论文中被描述为前向过程：通过加噪音构建输入样本，然后训练去噪器去拟合加入的噪音。是不是非常直观？𐟤“ 如果你对理论更感兴趣，那么DDPM、Score based model、随机微分方程等多种建模方式需要你去认真研究。你会发现扩散模型用到的数学工具可能是当前大火模型中最多的（如SDE、Fisher divergence、Reparameterization等），因此它在理论上的创新性可能比GAN更强。总之，如果你在AI领域工作，那么扩散模型绝对值得你深入了解。

模型简单就一定不好吗？𐟤” 最近一直在琢磨一个问题：模型简单就真的不好吗？虽然我也只是个学术小白，但总觉得有些地方不太对劲。在国内的学术圈子里，论文评审时经常会听到“模型过于简单”这样的批评，但具体简单在哪里却从来不说。这让我有点摸不着头脑。其实，我和导师讨论过这个问题，发现那些发表在国际期刊上的论文，用的模型往往也不复杂。甚至有一次，我的外导直接把我的复杂模型给pass掉了。难道模型简单真的是个问题吗？简单真的不好吗？我觉得，只要能解决问题，方法简单点也没啥吧。毕竟，直接解决问题才是王道，不是吗？可能是我比较注重问题导向吧，或者也可能是我能力有限。总之，我觉得能用直接的方法解决问题，就别绕一大圈。把一堆变量堆砌在一起，中介、调节、相关不相关的都要验证一遍，不仅麻烦，还浪费资源。为了复杂而复杂，制造出一堆学术垃圾，真的没啥意义。你们觉得呢？模型简单就真的不好吗？欢迎大家讨论讨论！𐟒쀀

计量论文选题，避坑必看！在写计量实证论文的时候，很多新手在选题阶段因为没有注意到一些坑，结果开题报告一交，实际写作时才发现各种问题，搞得自己措手不及。更糟糕的是，这时候修改题目可能成本巨大，甚至不被允许。所以，我们在选题时一定要尽量避开这些坑。老师结合最近近百位新手的咨询内容和遇到的困难，总结了一些典型的坑，分享给大家：数据可得性 𐟓Š 首先，考虑数据的可得性非常重要。很多选题集中在一些比较微观的领域，数据很难在公开市场找到。比如，有人想研究气候风险如何影响银行贷款的违约，如果真的要做得好，需要拿到各个地点各种气候相关数据，还要拿到银行逐笔贷款的数据，并且要拿到这些贷款的其他关键风险指标作为控制变量。这些数据你能拿到吗？模型复杂度 𐟧补ž‹不一定越复杂越好，尽量不要选择自己不擅长的模型。有些同学看到别人用了什么复杂的模型（如状态空间模型、DCC-GARCH），或者最近流行什么模型（比如动态面板模型、复杂的中介效应），自己也想用，结果实操时把自己搞晕了。有的同学想到的是请外援帮忙，但这个行业坑特别多，没有找到靠谱的老师，结果自己也不懂原理，怎么保证老师给你做的是对的呢？数据分析 𐟓ˆ 在确定选题前，尽可能先尝试进行数据分析，看是否有符合预期的结论。有的萌新论文写到一半了，发现关键变量不显著、系数相反，调了半天也调不过来，导致陷入被动境地。这种情况多出现在因果关系在理论上就不大明确的论点上。前沿性 𐟚€ 非大神，不建议选没人写过或过于前沿的东西。比如，气候风险压力测试现在很热门，但可得到的文献不多，而且多是英文。在写之前，多去期刊论文网站查查，看前人研究是否足够多。其他坑 𐟕𓯸 至于其他坑，网上很多帖子都有，老师就不写一些跟别人重复的了。希望这些建议能帮到大家，避免在选题时踩坑，顺利完成论文写作！

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

如何用ChatGPT辅助写论文？ ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型，能够生成流畅、有逻辑和有趣的对话、编写代码，甚至是打印表格等。它的发展可以分为以下几个阶段： 𐟓… GPT模型：这是ChatGPT的前身，于2018年由OpenAI提出，是一种基于Transformer的预训练语言模型，可以在大规模文本数据上学习通用的语言知识和表达能力。 𐟓… GPT-2模型：这是GPT模型的升级版，于2019年由OpenAI发布，是当时世界上最大的语言模型，拥有15亿个参数和4000万个词汇量。GPT-2模型可以在不同的任务和领域上生成高质量的文本，包括对话、故事、摘要等。 𐟓… ChatGPT模型：这是GPT-2模型在对话领域的应用和改进，于2020年由OpenAI推出，是一种专门针对对话生成任务设计的语言模型，可以根据用户输入生成合理、连贯和多样化的回复。ChatGPT模型使用了Reddit上超过14亿条评论作为训练数据，并采用了一些新颖的技术来提高对话质量和多样性。 𐟓… Codex模型：这是ChatGPT模型的最新进展，于2021年由OpenAI发布，是目前世界上最大的语言模型之一，拥有超过1000亿个参数和约5000万个词汇量。Codex模型不仅可以生成自然语言文本，还可以生成计算机程序代码，并能够与用户进行交互式编程对话。虽然ChatGPT最早在国外发布，但目前国外的很多留学生已经熟练运用ChatGPT来提高学习和工作效率。对于有出国打算的本科生和高中生来说，ChatGPT仍然是一个“听起来很牛B”但具体能做什么还不是很清楚的概念。 𐟓š 如何用ChatGPT辅助写论文？ ChatGPT可以用于辅助写论文，尤其是当你需要快速生成一些文本内容时。例如，你可以使用ChatGPT来生成论文的引言、摘要或结论部分。首先，你需要明确你的需求，告诉ChatGPT你想要什么类型的文本。例如，你可以说：“请帮我写一个关于机器学习的论文引言。”然后，ChatGPT会根据它的训练数据和语言模型来生成一段引言文本。当然，生成的文本可能需要进行一些修改和调整，以确保它符合你的具体要求。但总体来说，ChatGPT可以为你提供一个很好的起点，帮助你快速组织你的思路和内容。 𐟒ᠦ𓨦„事项虽然ChatGPT可以生成高质量的文本，但它并不是万能的。特别是在写论文这样重要的任务中，你还是需要自己进行仔细的审阅和修改，以确保生成的文本符合学术规范和你的具体要求。此外，虽然ChatGPT在某些情况下可以帮助你节省时间，但它并不能完全替代你的思考和努力。毕竟，写论文不仅是一个技术活，更是一个需要你深入思考和不断探索的过程。总之，ChatGPT可以作为一个有用的工具来辅助你写论文，但你仍然需要自己进行审阅和修改，以确保生成的文本符合你的要求。

中国法学期刊文章DID模型错误大揭秘最近在读关于认罪认罚方面的论文时，偶然发现了一篇发表在中国法学上的文章，顿时引发了我的兴趣。然而，仔细阅读后，我发现这篇文章在DID模型的使用上存在严重问题。作为一个在法学领域有一定经验的研究者，我觉得有必要指出这些错误，希望能引起大家的关注和讨论。首先，让我们来看看这篇文章在DID模型设置上的第一个问题。吴雨豪老师在文章中使用的DID模型公式里，水平项和固定效应同时存在。根据我所了解的知识，吴雨豪老师使用的是R语言进行建模。在R语言中，使用plm包进行DID建模时，有多个选项可以选择。根据文章的公式，应该是选择了effect=twoways，model=within的设置。然而，在这种设置下，水平项和年份、地区固定效应会共线，R会自动删除共线项，只报告水平项的系数，这样的结果是没有实际意义的。其次，文章没有进行平行趋势检验。DID模型的前提之一就是平行趋势假设。这篇文章采用的是反向的DID设计，至少应该保证政策实施后是平行的，实施前有差异。然而，文章中没有任何平行趋势检验的证据，这直接影响了结论的可靠性。最后，文章没有解决认罪认罚试点城市选取不随机的问题。这个问题在所有模型中都没有得到解决。结果就是这篇文章的DID结果完全可能是选择试点城市本身导致的，无论是讨论还是计量方法都无法完全缓解或解决这个问题。总的来说，这篇文章在DID模型的使用上存在多个错误和遗漏，这不仅影响了文章的科学性，也误导了读者对认罪认罚政策效果的理解。希望这些发现能够引起法学界和学术界的关注，促进我们在研究方法上的不断进步和完善。

LLM提速新招！草稿模型上线𐟔劰ŸŽŠ覜𚯼š这篇论文的目的在大型语言模型（LLMs）领域，如何让这些智能巨头思考得更快？这就是“推测性解码”登场的时刻！传统上，我们用一个小巧的草稿模型来预测目标模型的输出，从而提速。但如果草稿模型跟不上节奏，尤其是在输入文本多样或者和目标模型水平差距大时，那提速就成了空谈。这篇文章提出了“在线推测性解码”，让我们的草稿模型上线实时更新，迎接挑战！ 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线核心点是这样的：利用LLMs服务集群里那些闲置的超强计算力，让一个或多个草稿模型学习实时用户查询数据。既然LLM的推理本质上是受内存限制的，那些多余的计算能力完全可以重新分配给草稿模型，让它们在线上复习，成本还是平的。𐟘Œ 由于LLM服务的查询分布相对简单，重训练能让草稿模型对目标模型的输出做出更准确的预测，特别是源自查询分布的数据。随着草稿模型的实时在线进化，它能实时与查询分布保持一致，有效减少分布偏移。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：草稿模型通过实时更新，提高了预测精度，加速了LLMs的推理速度。从0.1到0.65的令牌接受率大幅提升，意味着1.22㗥ˆ𐳮06㗧š„延迟降低。能够充分利用LLMs服务集群中的闲置计算资源，实现成本中性。缺点：在线更新草稿模型可能需要额外的管理和协调。对于那些查询分布复杂或者快速变化的服务，这种方法的效果可能会受到限制。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇文章介绍了“在线推测性解码”，一种利用LLMs服务集群闲置资源，实时训练草稿模型，以提高其预测精度和加速模型推理的独到方法，为我们在追求智能速度的赛道上提供了新的动能！ 𐟏Ž️𐟒耀

【每日大模型论文】Mistral AI 发布 Pixtral-12B 技术报告 Mistral AI 推出了 Pixtral-12B，这是一个 120 亿参数的多模态语言模型。经过训练，Pixtral-12B 既能理解自然图像，也能理解文档，在各种多模态基准测试中取得了领先的性能，超越了许多大模型。与许多开源模型不同的是，Pixtral 也是同类产品中的先进文本模型，并且不会因为在多模态任务中表现出色而降低自然语言性能。Pixtral 使用从零开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。这样，用户就能灵活处理图像中使用的 token 数量。Pixtral 还能在 128K token 的长上下文窗口中处理任意数量的图像。 Pixtral 12B 的性能大大优于其他类似大小的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B）。它还优于 Llama-3.2 90B 等更大的开放模型，但体积却小了 7 倍。他们还贡献了一个开源基准——MM-MT-Bench，用于评估实际场景中的视觉语言模型，并为多模态 LLM 的标准化评估协议提供了详细的分析和代码。 #知识分享# #大模型# #论文#

【每日大模型论文】Illustrious：一个 SOTA 动漫图像生成模型在这项工作中，Onoma AI 团队分享了在他们的文生图动漫图像生成模型 Illustrious 中实现“SOTA”级质量的见解。为了实现高分辨率、动态色彩范围图像和高还原能力，他们重点关注了模型改进的三个关键方法。首先，他们深入研究了 batch 大小和 dropout 控制的意义，这可以更快地学习基于可控 token 的概念激活。其次，他们提高了图像的训练分辨率，这影响了在更高分辨率下对人物解剖结构的准确描绘，通过适当的方法将其生成能力扩展到 2000 万像素以上。最后，他们提出了细化的多级标题，涵盖所有标签和各种自然语言标题，作为模型开发的关键因素。通过广泛的分析和实验，Illustrious 在动漫风格方面展示了“SOTA”级性能，超越了插图领域中广泛使用的模型，并以开源的特性推动了更简便的定制和个性化。 #知识分享# #大模型# #论文#