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内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关于0数学论文

美国大学生数学建模竞赛获奖指南想要了解美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）的获奖情况吗？这里有一份详细的指南，帮助你理解不同奖项的含金量。 𐟏… Outstanding Winner（特等奖0奖）论文质量无可挑剔，相当于国内大学生数学建模竞赛的国家级一等奖。部分学校甚至可以直接保研。 𐟎–️ Finalist（特等奖提名F奖）数学、语文和美术建模的完美结合，相当于国内大学生数学建模竞赛的国家级二等奖。既有颜值又有内涵。 𐟌Ÿ Meritorious Winner（一等奖M奖）模型与算法严谨，美术和语文建模优秀，相当于国内大学生数学建模竞赛的省级一等奖。模型完整，结构清晰，写作与排版同样出色。 𐟏𕯸 Honorable Mention（二等奖H奖）摘要出色，排版没有硬伤，结构完整，相当于国内大学生数学建模竞赛的省级二等或三等奖。论文完整无瑕疵。 𐟎‰ Successful Participant（成功参赛奖S奖）能够完成论文就是胜利，这也算是一次宝贵的经验。交了论文且没有被判作弊的队伍都可以获得此奖项。 ❌ Unsuccessful Participant（不成功参赛）未按要求完成竞赛，或存在违规等情况的队伍会被判定为不成功参赛。通过这些奖项的对比，你可以更好地理解美国大学生数学建模竞赛的获奖情况，以及它们在国内的对应等级。

美赛报名攻略：小白如何提前准备？ 𐟎‰ 2025年美赛报名通知来啦！报名截止时间：2025年1月24日凌晨4:00 比赛时间：2025年1月24日6:00至1月28日9:00 报告截止时间：2025年1月28日10:00 结果发布时间：2025年5月31日前 𐟓ˆ 赛前准备：组队：建议3人一组，分别负责代码、建模和写作。可以跨专业组队，结合各自特长。避免随便找身边的人参赛，这样可能只有你一个人在推进。推荐一个计算机专业和一个数学专业的同学，如果都是经济类的，建议一个人专攻代码。 𐟖寸软件准备：数据处理：熟练掌握Python、MATLAB、C++、Stata或R。排版：学会使用LaTeX，花一个小时就能上手，写起来很舒服，还能让论文更美观。画图：Visio和ECharts非常容易上手，画的图比Python或MATLAB都要好。数据来源：可以搜罗一些数据库网址，如联合国数据库、世界银行公开数据等。 𐟓š 建模知识：数据处理代码：推荐学习《Python for Everybody》和《Python金融大数据分析》，或者找相关软件的网课。掌握数据处理的基本操作，大约需要1-2天。阅读优秀论文：阅读之前0奖的论文，学习他们的数学模型和逻辑推理方法。试着理解几篇论文的推导过程，最好是自己画流程图梳理一下。美赛注重论文的创新性和逻辑性，而不是准确性。学习数据分析算法：建议自学一些数据分析算法思路，如KNN、决策树、广义线性模型、神经网络等。不用太深究原理，大体了解后看代码，会调参数即可。 𐟒ᠦ𘩩樦示：赛前一定要安装好所需软件并熟练掌握，确保在比赛中能够顺利完成任务！

数学赛道爆发：三大细分领域吸金秘籍 𐟔堧‹쥮𖦏�˜：数学赛道正在爆发，三大细分领域让你轻松吸金！以下是辅导500+数学IP的经验分享： 𐟓Š 先看一组惊人数据：小A老师：中小学数学，收入20万小B老师：竞赛数学，收入32万小C老师：幼儿数学启蒙，收入25万 𐟏† 他们的共同点是0粉起号，3个月内实现躺赚！ 1️⃣ 中小学数学赛道内容方向：解题技巧分享高频考点讲解学习方法论考试提分案例爆款选题：【应用题】5步骤满分法【几何题】4分钟速解技巧【代数】7个高频公式运用【计算题】快速准确的运算法【函数】8大必考点解析变𐟒𐦨᥼：启动课：3680元（学情诊断、能力测评、规划指导）系统课：18800元（考点突破、方法论建立、思维训练）私教课：36800元（一对一辅导、全程规划、升学指导） 2️⃣ 竞赛数学赛道内容方向：备考经验分享真题讲解高分学员案例竞赛规划考试技巧爆款选题：【奥数金牌】1个月备考计划【数学竞赛获奖】核心备考法【数学论文】高分写作模板【竞赛口语】专业表达技巧【竞赛阅读】3步速读法则变𐟒𐦨᥼：体验课：4680元（分数诊断、能力评估、规划建议）系统课：26800元（多科目突破、考试技巧、高分保障）竞赛辅导：56800元（专项辅导、竞赛申请、赛事定位） 3️⃣ 幼儿数学启蒙赛道内容方向：启蒙方法论亲子共学技巧趣味教学案例家庭数学氛围学习工具推荐爆款选题： 3岁宝宝1500数字认知形状识别关键期亲子数学8分钟法则绘本分级阅读指南（数学版）儿童数学启蒙路线图变𐟒𐦨᥼：入门课：2680元（天赋测评、启蒙指导、家庭规划）系统课：14800元（全程规划、能力培养、兴趣建立）私教课：26800元（一对一指导、家庭教育、长期规划） 𐟒ᠨ🐨妠𘥿ƒ：内容制作：专业性+趣味性，理论+实操，案例+方法，知识+情感。定位人群：中小学（家长+学生），竞赛（学生为主），启蒙（妈妈为主）。私域转化：免费内容吸引，案例展示信任，方法论建立壁垒，成果转化成交。成功要素：找准细分领域，建立核心壁垒，设计转化路径，打造个人IP。

电子科大计算机科学与技术自考全攻略 𐟓š专业介绍计算机科学与技术专业主要研究计算机的设计与制造，涵盖计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法。本专业培养德、智、体全面发展的人才，掌握数学与自然科学基础知识，以及计算机、网络与信息系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法。毕业生能够胜任计算机科学研究、系统设计、开发与应用等工作。 𐟒𜤸“业优势计算机科学与技术是理工科中的王牌专业，含金量高，专业性强。小自考考试模式，只需统考6科。统考可以过程性加分，最低45分合格。学习时间灵活，不强制上课，自由安排。考试计划安排多，最快1.5年考完申请毕业。 𐟓报考条件报读自考的学生均免试入学。凡是中华人民共和国公民，以及港澳台同胞，不受年龄、性别、民族、信仰、职业和教育程度限制，均可报名参加专科专业学习。 𐟒𐧛𘥅𓨴𙧔芥�𔹯𜚴400元/年考试费：35元/科毕业论文（设计）答辩费：450元/人毕业审定费：30元 𐟓…考试时间统考：04月和10月（线下笔试）每次最多考4科校考：01月和07月（线下机考）每次最多考6科实践：05月和11月（交实践作业）对应课程通过后可报论文：05月和11月（在家完成）课程和实践都通过后可报 𐟎“毕业时间不限制最长学制，考生自由安排时间。最快1.5年考完课程即可申请毕业，每年05月和11月申请毕业。

#高中留学# 高中阶段想出国留学，这些是日本可以招收留学生的高中学校，开学时间基本在4️⃣月和1️⃣0️⃣月，需要提前申请！除了英语授课的国际课程（如IB），都需要日语，并不一定需要提交证书，但达不到相应的水平很难通过面试。入学考试一般为“数学➕英语➕面试”，面试为日语或英语。部分学校还会让学生写小论文。#高中生日本留学#

暑假别摆烂！10个国际竞赛等你来挑战暑假到了，这可是提升自己的黄金时期，千万别摆烂啊！抓紧时间准备这10个高含金量的国际竞赛吧，难度各异，总有一款适合你！ 1⃣️ 文科 - 纽约时报夏季读写比赛这个比赛简直是文科生的福音，完全免费，门槛低，拿奖几率大！只要你有心，拿个奖不是梦。 2⃣️ 计算机 - Kaggle竞赛如果你是计算机专业或者对编程感兴趣，Kaggle竞赛绝对是你的不二选择。0门槛，还有百万奖金等着你，而且时间上也很宽松。 3⃣️ 商科 - 马歇尔学会经济论文竞赛这个比赛可是商科和文科的顶级赛事，甚至可以用AI来辅助写作。含金量高到爆！ 4⃣️ 数学 - AMC 美国数学竞赛这个比赛从小学到高中都能参加，是理科生的标配。认可度高，参与度也很广。 5⃣️ 数学 - 美国高中生数学建模竞赛如果你打算申请美国理科方向的名校，这个比赛是必打的。难度较高，但顶尖的学校都很看重。 6⃣️ 科创 - ISEF国际科学与工程大奖赛这个比赛奖金高达17万美元，还有小行星命名权！不过备赛时间较长，需要提前规划。 7⃣️ 物理 - BPhO英国物理奥赛物理爱好者们，这个比赛含金量高，拿到好成绩能帮你冲刺G5名校。 8⃣️ 生物 - BBO英国生物奥赛生物竞赛相对简单一些，主要考察课本知识，适合初学者。 9⃣️ 生物 - USABO美国生物奥赛这个比赛难度较高，知识点多，适合有志于美国方向的学生。 𐟔Ÿ 化学 - CCC加拿大化学竞赛全选择题的形式让比赛变得相对简单，拿奖也比较容易。每个竞赛的详细介绍和参赛时间都在图上啦，备考书和往年真题也都有。需要的朋友们留下你想了解的竞赛名字，我发你！冲冲冲！

𐟓š研0学习日记：论文阅读的挑战与困惑𐟧銤𛊥䩥œ訮𚦖‡阅读上取得了不小的进步，每篇论文大约只需一个多小时就能完成。然而，这些论文中涉及的模型和算法却让我感到困惑𐟘𕣀‚面对复杂的数学符号和字母，我感到力不从心，仿佛进入了另一个世界𐟌。这些模型和算法在我本科阶段从未接触过，甚至有些我从未听说过。我不禁怀疑，学长学姐们是如何掌握这些知识的？是研究生阶段自动学会的吗？𐟤” 今晚，我差点分心，对此我要进行自我批评𐟘㣀‚ 对于正在攻读管理学学硕的学长学姐们，我好奇你们是如何学习和掌握这些算法的？或者有没有相关的书籍可以推荐呢？𐟓š 期待你们的分享和指导！

秘书学专业自考攻略：考公考编必备！嘿，想考公务员或者编制的小伙伴们，秘书学专业自考本科绝对是个不错的选择！这个专业有几个明显的优势，让我来给你们详细说说。专业优势 𐟓š 报考条件宽松：基本上只要你愿意，都可以报考。考试内容主要是文科：通过率超高，不用担心数学和物理。可以考大学英语四六级：这对于那些想出国或者找外企工作的同学来说，简直是福音。考试计划灵活：最快1.5年就能毕业，时间上非常灵活。考公考编岗位多：上岸率大，适合那些有明确职业规划的同学。考试科目 𐟓 统考科目：中国秘书史现代管理学文书学秘书参谋职能概论公文选读中外秘书比较考试时间 ⏰ 统考：04月、10月（线下笔试），每次最多考4科。校考：01月、07月（线下机考），每次最多考6科。毕业时间 𐟎“ 最快1.5年考完申请毕业。毕业申请在每年05月和11月。毕业条件 𐟓œ 专业课程考试成绩均在60分以上。专业规定的实践课程考核合格。通过专业论文（设计）成绩合格。思想品德经鉴定符合要求。注意：办理自考本科的毕业证书者，需具有国家承认学历的专科及以上毕业证书。学位条件 𐟎“ 考试课程总平均成绩不低于65分。毕业论文合格，并通过学院组织的论文答辩。在自考考籍产生后至申请学位前，外语水平达到以下之一：学位外语考试合格大学英语四、六级考试，成绩达到345分以上公共英语（PETS）三级及以上，笔试成绩达到60分以上哇！四川师范大学还可以报考大学英语四六级哦！这对很多同学来说，简直是天大的福利！总之，秘书学专业自考本科是一个性价比很高的选择，特别适合那些想要快速提升学历和职业竞争力的小伙伴们。加油吧，未来的公务员和编制达人！𐟒ꀀ

数学建模小白必看：5步搞定美赛C题在参加数学建模比赛之前，先试试参加美赛，积累经验。以下是具体步骤： 𐟔 首先，拿到题目后，先犹豫一下，选择A、B、C题中的C题。这一步要显得专业，犹豫一下再决定。 𐟓Š 接下来，全面分析题目，找出题干中的要求和限制信息。制作一个思维导图，这样思路会非常清晰。 𐟒𛠥悦žœ遇到AI问题，不要慌，我们还有聪明的大脑。这时可以拿出MATLAB这个常驻嘉宾来帮忙。 𐟓 有了思路和模型后，就可以开始写论文了。线性规划、动态线性规划和灰质预测都没关系，论文写手都可以搞定。 𐟎蠦œ€后，论文的格式一定要美观，内容要看起来专业。查重率一定要是0%。个人感受：非常感谢我的团队，大家一起熬夜，困得睁不开眼的时候，我的小伙伴还在跑代码。一起加油，麦麦。𐟘퀀

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

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