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问答性论文前沿信息_免费ai写作入口(2024年11月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

问答性论文

自适应RAG：智能问答新篇《Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity》这篇论文提出了一种名为“Adaptive-RAG”（自适应检索增强生成）的框架，旨在通过预先确定查询的复杂性，从而选择最适合检索增强型大型语言模型（LLMs）的策略来处理各种复杂度的查询。具体而言，Adaptive-RAG通过一个较小的语言模型（Classifier），基于自动收集的数据（模型预测结果及数据集的固有偏差）训练而成，用于估计输入查询的复杂度，并据此选择最合适的处理策略。这一处理策略的选择范围从最直接的无检索方法，到单步检索方法，乃至于多步检索方法。 Adaptive-RAG的几个主要贡献点包括：适应性查询处理：针对实际场景中查询的多样复杂性，提出了动态选取检索增强型LLMs操作策略的方法，通过预先判断查询的复杂度来实现。效率与准确性的平衡：通过判断查询的复杂性，Adaptive-RAG能在处理简单查询时提高效率，同时在应对复杂查询时保持或提升准确性。无人工标注的分类器训练方法：通过利用模型预测结果和数据集的固有偏差自动生成训练数据标签，避免了人工标注的需求，从而能够有效地训练用于查询复杂度估计的分类器。实验结果显示，与现有的单一策略相比，Adaptive-RAG在众多开放领域问答（Open-domain QA）数据集上表现出更优的准确性和效率，有效地改善了大规模语言模型在开放领域问答任务中的性能。

KAG：RAG升级，专业新选论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation' 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟓Œ 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟓Œ KAG框架的关键技术创新包括： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓„ 论文内容具有较高的实践意义，英文原文已整理好文档，阅读论文原文可以获得更多信息。

KAG：专业领域知识服务的未来论文名称：`KAG: Boosting LLMs in Professional Domains via Knowledge Augmented Generation 作者提出了一种名为Knowledge Augmented Generation（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在解决现有检索增强生成（RAG）技术在专业知识服务中的局限性。 𐟔 主要贡献包括：提出KAG框架：整合知识图谱（KG）和RAG技术，充分利用两者的互补特性，通过五个关键方面双向增强大语言模型（LLM）和KG，以提升生成和推理性能，适用于专业问答场景。验证有效性：在复杂问答任务中验证了框架的有效性，在多跳问答任务中显著优于现有方法，如在HotPotQA和2Wiki数据集上F1分数分别相对提升19.6%和33.5%。在蚂蚁集团的电子政务（E-Government）和电子健康（E-Health）两个专业知识问答任务中取得显著效果。 𐟒᠋AG框架的关键技术创新： LLM友好的知识表示（LLMFriSPG）互索引机制逻辑形式引导的混合推理引擎知识对齐方法 KAG模型 𐟓š 论文内容比较有实践意义，值得深入阅读。

考研复试准备攻略：新传专业必备4点昨天做了一场非常戏剧性的梦，梦见复试名单公布后，老师让我和另外两个人建了一个群，每天在里面练习口语。一眨眼，考研都结束一年了，今年出分的日子也越来越近了，所以我赶紧来分享一些关于复试的经验吧！ 𐟓š 复习专业书目武汉理工大学的新传专硕复试首先会让你做一个自我介绍，然后是抽题作答。抽题作答会让你从616和965两个科目中选择一个，按照去年的考纲代码来选。选完题目后，你需要报一个幸运数字，老师会把这个题目拿出来给你读一读，然后你开始作答。所以初试中那几本书的内容一定不能松懈，这段时间一定要重新捡起来，好好背诵！ 𐟔堧篧𔯧ƒ�𙤺‹件抽题作答之后就是专家问答，问题数量视情况而定，但大致是2到4题。我当时在复试时一直以为回答完一个问题就没了，结果还有一个问题。所以这个部分一切皆有可能，包括刚刚说到的原来背的五本专业课的题目，也会涵盖老师的研究方向和一些热点事件。所以关于新传的一些案例事件，最近一定要多积累一下。 𐟓– 通读导师的论文论文真的很重要！专家问答环节除了考官老师准备好的题目外，老师也可能从自己的专业方向出发来问你的看法。比如我当时就被问到的一个问题，恰好是我现在导师之前发过的一篇论文中的一个点。所以论文一定要看，当然看论文也有一个主次关系，就看这些老师的职称。如果他已经评到教授了，那说明他的学术地位还是很高的，着重看他们的论文。包括副教授也是一样，要多看一看。但是副教授职称之下的老师可以简单浏览一下。 𐟓 笔试环节按照目前的大趋势来看，今年应该有笔试环节。不过也不用太慌张…… 写不下了，更多内容请看图片啦！

【SafeBench：多模态大模型安全评估框架，揭示MLLM安全隐患】过去一年，以 GPT-4V、GPT-4o 为代表的多模态#大型语言模型# （Multimodal Large Language Models，MLLMs）取得了前所未有的进展。通过将大语言模型进行扩展为支持多模态输入或输出的模型，使其在图像描述、视觉问答等多项任务中展现了巨大的潜力。但另一方面，由于多模态数据的复杂性、不一致性等原因，这些模型在生成内容时，容易出现偏离原意的情况，甚至输出有害内容，这使得对 MLLMs 进行安全性评估变得尤为重要。针对这一问题，来自#北京航空航天大学# 、#中国科学技术大学# 、新加坡国立大学与新加坡南洋理工大学等的合作团队提出了 SafeBench，一种专门用于全面评估 MLLMs 安全性的框架。相关论文以《SafeBench：多模态大型语言模型的安全评估框架》（SafeBench: A Safety Evaluation Framework for Multimodal Large Language Models）为题发表在预印本网站 arXiv 上。此前，已经有部分研究针对 MLLMs 提出了一系列安全评估基准，但它们在数据质量和评估可靠性上仍存在明显的不足。戳链接查看详情：

大模型微调：如何优化数据配比提升效果？ 𐟓š 论文背景：大模型是无监督的多任务学习器，具备强大的泛化能力，能够同时处理多种任务，如算术、编程和通用问答。为了实现大模型的通用性，预训练和后训练阶段都会使用大量的复合数据。 𐟔 动机：复合数据的构成比例和规模如何影响大模型的最终泛化能力和指令遵从能力？是否存在更佳的数据配比策略来提升大模型的效果？ 𐟒ᠦ€路：作者提出了一种新的数据配比策略——双阶段混合微调（DMT），该策略结合了多任务学习和序列学习，并进行了一些优化。在第一阶段，使用数学和代码两个垂直领域的数据混合微调基座模型，得到模型A；在第二阶段，使用部分数学、代码数据，并叠加全量的通用问答数据混合微调模型A，得到模型B；模型B即为最终的对话模型。 𐟓Š 实践结论：数据规模的影响：在数学推理和代码编写任务上，扩大训练数据量可以明显提高模型效果；但在通用问答任务上，当训练数据量达到某个阈值后，再增加数据量对提升效果的作用不明显。单一数据源 vs 混合数据源：当数据总量较小时，混合数据源在数学推理、代码编写和通用问答三个任务上的效果优于单一数据源；而当数据总量较大时，单一数据源的效果更佳。数据配比的影响：只有当异源数据在格式和内容上差异非常大时，数据配比几乎不产生负面影响，否则会降低两个任务上的效果。数据配比策略：DMT的效果优于目前其他方案。通过这些实验结果，我们可以看到数据配比策略对于提升大模型的泛化能力和指令遵从能力至关重要。

软考高项备考攻略：轻松过关的秘诀如果你正在考虑报考软考高级项目，那么高项（高级信息系统项目管理师）可能是一个不错的选择。虽然考试难度不算特别低，但相对于其他高级考试来说，高项算是比较简单的了。下面我来分享一下我的备考经验和一些实用的技巧，希望能帮到你们。报名信息 𐟓… 报名网址：中国计算机技术职业资格网报名时间：通常在3月考试时间：在5月考试科目：《综合知识》、《案例分析》、《论文》报考要求：没有年龄、学历、专业和工作经验的限制考试信息 𐟓š 单科卷面总分75分综合知识：只有选择题，共75道，每题1分案例分析：一般考3—4道，一道计算，其他几道问答论文：需要写一篇2000—3500字的论文单科45分为合格，三科同时合格才能拿证备考顺序 𐟓 从科目上看，建议先学综合知识，再学案例分析，最后主攻论文。从重点上看，先学6—19章（重点），再学1—5章（次重点），最后学20—24章。备考技巧 𐟒ኦ前规划：备考高项需要花不少时间，别轻信那些“1个月过”、“零基础宝妈一战上岸”的帖子，参考性真的太低了。基础阶段：前期的主要任务是跟着宋一林的高项课把基础打扎实，吃透重难点。因为软考高项是一个通过性考试，三科分数超过45分就足够了，所以抓住重点。强化阶段：通过刷题来巩固知识点，并且不断加深理解和做题的视野。做题时以真题为主，选择模拟题时以巩固知识点为目的，不要钻牛角尖。冲刺阶段：查缺补漏，把宋一林课上讲的技巧、重点、口诀全部掌握住，每周抽出一天时间来做全真模拟，控制时间做完整套卷子，保持做题的手感。练习打字：高项考试是全机考，所以多少要练习一下打字速度。考试前要留出时间进行上机模拟，熟悉机考的流程和操作，防止到考试的时候掉链子。考试注意事项 𐟓‹ 考试时只允许携带准考证、身份证和水笔进入考场，监考老师会发演草纸，计算器只能用电脑自带的。希望这些信息能帮到你们，祝大家都能顺利通过考试！𐟒ꀀ

法律检索工具大盘点：15款实用工具推荐 𐟔 一、法条检索中国法律APP 这是我常用的法条APP，终身会员价格实惠，覆盖全面的中国法律法规，关键词搜索即可。国家法律法规数据库（微信小程序）小组成员常用的法条检索工具，与中国法律APP内容相同，免费且高级检索功能强大。元典智库（微信小程序）同学推荐，法条和案例丰富，搜索形式灵活，值得一试。 𐟓Š 二、类案检索中国裁判文书网以前常用，但案例不全。北大法宝适合在校生，提供免费服务，有法条联想功能，可找到相关法律法规和司法解释。威科先行界面友好，提供律师随笔，对案例分析有帮助。 Alpha 适用于律所，价格较高，可检索疑难案例。元典问答（小程序）免费，可通过AI问答找到相关案例。通义法睿阿里巴巴推出的专业法律检索工具，AI专业性强。 Metalaw 免费，覆盖一般类案，提供案例分析和思维导图功能。中国法律服务网APP 提供人民调解案例专栏，方便查找调解类案例。小包公刑事案例丰富。法大官网提供刑事律师无罪辩护经典案例的裁判要旨和详解。中国法庭公开网 𐟤– 三、AI工具讯飞星火综合性强，收录全面，适合写简单文章和小论文。通义AI 法律专业性强，值得一试。 Kimmi 知识产权法老师推荐，可自动生成法律文书和PPT，但需电脑端操作。以上是众多法律检索工具的精选推荐，大家可以根据自己的需求选择。欢迎讨论和分享更多好用的检索工具！

卡迪夫BSE专业：毕业&考试指南卡迪夫大学的BSE专业，具体来说是Business strategy and entrepreneurship，是个充满挑战但也不乏乐趣的专业。今天就来给大家分享一些关于这个专业的个人经验，希望能帮到正在考虑这个专业的小伙伴们。考试小贴士 𐟓š 首先，大家最关心的考试问题。确实有一门关于finance的考试，但别担心，老师的讲解非常细致，课程节奏也很慢，完全跟得上。考试形式是两个小时的闭卷，有五个大题选三个来答，再加上一些简单的问答题。如果你有会计基础，那就更不用担心了；如果没有，只要认真听讲，练习到位，也没问题。我自己备考了一个礼拜，从最初的课件、上课录屏到练习，稳稳过关。毕业项目 𐟓ˆ 接下来是毕业项目，这个部分比较复杂，分为三部分：小组论文、小组演讲和个人反思报告。小组成员是老师分配的，有一定的随机性。每个组都会遇到不同的问题，如果组内有合作困难的同学，建议尽快调整。这个过程可能会有些折磨，但结束之后收获也很多。项目持续三个月，如果实在不喜欢合作，那就要慎重考虑这个专业了。项目deadline ⏰ 项目的deadline取决于最后的演讲时间。大多数人需要转租或者搬家，最后一天的演讲定在9月8日，有一定的随机性。其它注意事项 𐟓 除了这些比较重点的部分，其它方面大家可以留言讨论。希望这些信息对大家有所帮助！

𐟎‰PDF智能摘要，惊喜结果！ 𐟓–NoteGPT的PDF摘要功能真是太惊艳了！无需费力阅读，轻松掌握文件精髓。 𐟔它提供了丰富的提示词库，无论是会议纪要、博客演讲稿还是论文总结，都能轻松应对。更棒的是，你还可以自定义提示词，根据个人需求生成专属摘要。 𐟓˜在预览模式下，你可以一边阅读原文，一边核对摘要的准确性。更有划词功能，让你对特定语句进行全文总结、注释、翻译或引用提问。 𐟎“生成抽认卡和思维导图也是一大亮点！重要内容以闪卡形式呈现，帮助你加深记忆。思维导图则能自定义主题风格和版式，一键下载，方便分享。 𐟤”AI问答功能更是锦上添花！根据文件内容生成答案，并推荐相关问题，让你在问答中更深入地理解PDF内容。 𐟑总的来说，NoteGPT的PDF摘要功能准确度高、细节处理得当、使用方便。无论是工作文件、会议记录还是中英文论文，它都能轻松应对。快来试试吧！