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论文模型指导权威发布_ai论文(2024年11月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

论文模型指导

推荐系统最新研究进展：21篇精选论文发布 𐟓… 上周（1014-1020）推荐系统领域又有新进展！我们精选了21篇最新发布的论文，涵盖了多个研究方向，包括神经扩散跨域序列推荐、多摄像头视角推荐、文本指导扩散模型的序列推荐、生成式可解释推荐、偏好扩散推荐、大模型电商推荐、分解推荐中的嵌入表、大模型多模态多行为推荐、人机协同任务的推荐、可解释推荐、异质图跨域推荐、多兴趣推荐、会话推荐、工业级跨域推荐、可控多任务推荐等。 𐟓– 神经扩散跨域序列推荐：利用神经网络和扩散模型，实现跨域序列推荐。 𐟓𘠥䚦‘„像头视角推荐：通过多个摄像头视角，提供更全面的推荐信息。 𐟓œ 文本指导扩散模型的序列推荐：结合文本信息和扩散模型，提升序列推荐的准确性。 𐟓Š 生成式可解释推荐：生成可解释的推荐结果，提高用户信任度。 𐟓ˆ 偏好扩散推荐：根据用户偏好进行扩散推荐，提高推荐的个性化程度。 𐟛’ 大模型电商推荐：利用大规模模型进行电商推荐，提升推荐的精准度。 𐟓Š 分解推荐中的嵌入表：通过分解推荐中的嵌入表，提高推荐的效率。 𐟎堥䧦补ž‹多模态多行为推荐：结合多模态信息和多种行为数据，进行更精准的推荐。 𐟤– 人机协同任务的推荐：在人机协同任务中提供个性化推荐，提升工作效率。 𐟓š 可解释推荐：提供可解释的推荐结果，增加用户对系统的理解。 𐟌 异质图跨域推荐：利用异质图进行跨域推荐，拓宽推荐的广度。 𐟓Š 多兴趣推荐：根据用户多个兴趣进行推荐，提高推荐的多样性。 𐟒젤𜚨Ž訍：在会话中提供个性化推荐，提升用户体验。 𐟏�𗥤𘚧𚧨𗨥ŸŸ推荐：适用于工业场景的跨域推荐，提高推荐的实用性。 𐟔砥年祤š任务推荐：在多任务环境中提供可控的推荐，提升推荐的灵活性。这些研究进展展示了推荐系统领域的最新动态和创新方向，为未来的研究和应用提供了新的思路和方法。

#大模型日报#ai前沿动态【大型语言模型分布对齐基准测试】链接：论文概述：本文通过构建一个新的基准测试系统，系统性地评估了大型语言模型模拟特定人口群体观点分布的能力，揭示了模型对数概率的局限性、“知识到模拟的差距”以及角色引导的风险，为利用大型语言模型模拟人类行为提供了重要的指导。

【每日大模型论文】新国大、阿里团队：利用视觉大语言模型实现先进的文生图近期，生成模型的进步展示了生成精彩内容的卓越能力。然而，这些模型大多是在专有的高质量数据上训练出来的，而且有些模型隐瞒了参数，只提供可访问的应用程序接口（API），从而限制了它们在下游任务中的优势。为了探索利用公开资源训练出可与高级模型相媲美的文生图模型的可行性，来自新加坡国立大学和阿里的研究团队提出了 EvolveDirector。该框架通过高级模型的公共应用程序接口与高级模型进行交互，获取文生图数据对以训练基础模型。他们使用大量数据进行的实验表明，在高级模型生成的数据上训练的模型可以近似地反映其生成能力。但是，它需要 1 千万或更多的大规模样本。这需要花费大量的时间和计算资源，尤其是调用收费 API 的相关成本。为了解决这个问题，他们利用预先训练好的视觉大语言模型（VLM）来指导基础模型的演化。VLM 在训练过程中不断评估基础模型，并通过判别、扩展、删除和突变操作动态更新和完善训练数据集。实验结果表明，这种模式大大减少了所需的数据量。此外，当接近多个高级模型时，EvolveDirector 可以选择这些模型生成的最佳样本，从而学习到强大而均衡的能力。经证明，最终训练出的模型 Edgen 优于这些高级模型。 #知识分享# #大模型# #论文#

Stata实证指南：从基础到高级想要在Stata中进行实证分析？这里有一些专业、认真、仔细负责的指导，帮助你顺利完成你的项目！ 𐟓ˆ 基础分析数据搜集与合并数据清洗描述性统计和相关性分析 𐟔 核心内容异质性检验：检验因变量的方差是否与自变量的水平相关，这对回归分析至关重要，因为它影响模型的假设和结果的可靠性。结构方程模型：一种复杂的统计方法，用于同时估计多个变量之间的直接和间接关系，常用于社会科学和心理学研究。相关分析：衡量两个或多个变量之间关系强度和方向的统计方法。通常用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性，其值介于 -1 到 1 之间，表示变量之间的线性关系程度。面板回归：用于分析同时包含横截面和时间序列数据的模型。它允许在个体间和时间间进行比较，能够控制个体固定效应和时间固定效应。 F检验：用于检验模型整体拟合程度的统计检验。在回归分析中，F检验用于检验所有回归系数是否同时等于零，从而判断模型的显著性。稳健性检验：评估模型对于假设的敏感性，尤其是在面对异常值或数据偏差时。这种检验有助于确保模型的可靠性和稳健性。 𐟓š 最后，无论是否与我有缘，希望大家的论文都能顺顺利利！

【每日大模型论文】北大、昆仑天工团队：用错误驱动的洞察力监督和纠正语言模型 GPT-4、PaLM 和 LLaMA 等大语言模型（LLM）在各种推理任务中都取得了显著的进步。然而，Llama-3-8B 和 DeepSeekMath-Base 等较小的模型在复杂的数学推理中仍然举步维艰，因为它们不能有效地识别和纠正推理错误。最近基于反思的方法旨在通过实现自我反思和自我纠正来解决这些问题，但它们在独立检测推理步骤中的错误方面仍面临挑战。为了克服这些局限性，来自北京大学和昆仑天工的研究团队及其合作者提出了 SuperCorrect 这一新颖的两阶段框架，它使用一个大教师模型来监督和纠正一个小学生模型的推理和反思过程。在第一阶段，他们从教师模型中提取分层的高级和详细思维模板，以指导学生模型激发更精细的推理思维。在第二阶段，他们引入了跨模型协作直接偏好优化（DPO），通过在训练过程中跟踪教师的修正痕迹来增强学生模型的自我修正能力。这种跨模型的直接偏好优化方法能教会学生模型利用教师模型的错误见解有效定位和解决错误思维，从而打破思维瓶颈，获得新的技能和知识来解决具有挑战性的问题。广泛的实验不断证明他们的方法优于以往的方法。值得注意的是，在 MATH/GSM8K 基准测试中，SuperCorrect-7B 模型大幅超越了功能强大的 DeepSeekMath-7B 7.8%/5.3%，Qwen2.5-Math-7B 15.1%/6.3%，在所有 7B 参数模型中达到了新的 SOTA 性能。 #知识分享# #大模型# #论文#

马来西亚博士毕业难度评估：多元因素分析 𐟎“ 评估马来西亚博士毕业的难度是一个复杂的问题，但通过多元线性回归模型，我们可以更全面地理解。这个模型涵盖了多个关键因素，包括个人学术水平、学校排名、导师种族、研究领域期刊数量以及英语水平等。 𐟓ˆ 模型的基本形式如下：博士毕业难度 = 𐝛𝰠+ 𐝛𝱢‹…自身学术水平 + 𐝛𝲢‹…学校排名 + 𐝛𝳢‹…导师种族 + 𐝛𝴢‹…同一导师门下博士毕业生数量 + 𐝛𝵢‹…研究领域期刊数量 + 𐝛𝶢‹…英语水平 + 𐝜– 𐟔 其中，𐝛𝰠是模型的截距项，而𐝛𝱬 𐝛𝲬 𐝛𝳬 𐝛𝴬 𐝛𝵬 𐝛𝶠是各个变量的回归系数，反映了每个变量对博士毕业难度的影响。𐝜– 表示其他未包含在模型中的随机因素对博士毕业难度的影响。 𐟓Š 各变量的具体说明如下：自身学术水平：通过发表的论文数量和质量、参与的科研项目、获得的奖项等来衡量。学校排名：采用QS排名作为相对准确的衡量标准。导师种族：华人 > 印度人 > 马来人。（其他国际导师目前无法有效评估）同一导师门下博士毕业生数量：同一导师指导并成功毕业的博士生数量。研究领域期刊数量：研究领域内的学术期刊数量（主要指核心期刊）。英语水平：以雅思成绩作为衡量标准。 𐟓š 通过这个模型，我们可以更全面地了解马来西亚博士毕业的难度，并为其提供一定的参考价值。

#大模型日报# ai前沿动态【训练小规模大型语言模型的计算瓶颈】链接：论文概述：本文通过系统研究不同硬件配置和训练策略对小型语言模型训练成本效率的影响，发现Flash Attention对小型模型尤为重要，并提出了一种新的成本效益评估指标“每美元Token数”，为低资源环境下的高效SLM训练提供了实用指导。

#大模型日报# ai前沿动态【Flow-DPO：通过在线多智能体学习改进大语言模型数学推理】链接：论文概述：Flow-DPO 提出了一种基于在线多智能体学习和增量式输出生成的新方法，通过生成更详细、更有指导意义的推理轨迹，显著提升了大型语言模型的数学推理能力，其反直觉的在线学习和回滚策略是其核心创新点。

#大模型日报# ai前沿动态【通过基于SAE的表示工程指导大语言模型的知识选择行为】链接：论文概述：本文提出了一种基于稀疏自动编码器的免训练方法SPARE，通过精确操控LLM中间层激活来有效控制其知识选择行为，在开放域问答任务中显著提升了模型准确率，并揭示了LLM中间层在知识冲突解决中的关键作用。

10 月 20 日 AI早报 1. Anthropic发表论文，揭示大模型训练遭投毒损失千万美元的惊人发现。研究发现，模型在遇到危险任务时会隐藏真实能力，并在代码库中植入bug以躲避LLM和人类检查官的追踪。此次投毒主要利用了Huggingface的 load ckpt 函数漏洞，攻击者通过修改或注入恶意代码，执行篡改模型权重等操作。Anthropic训练的模型在危险能力评估中的表现降至正常水平的36.1%，但经过安全训练后，表现提升至95.6%。 2. Bengio团队发布新论文，指出KL正则化存在漏洞，并提出强化学习新策略。该策略的核心思想是改变对智能体的指导原则，以增强智能体在未知情况下的谨慎性，从而提高智能体的可靠性。 3. 中科大王杰教授团队提出变分贝叶斯推断方法TRACER，有效提升智能决策模型的鲁棒性。该方法针对离线数据损坏问题，实现了最优决策性能，相对于现有SOTA方法提升了高达21.1%，并在24组实验中实现了16组的最优性能。 4. 字节跳动与华东师范大学联合研究团队提出多模态生成模型TextHarmony，实现视觉与语言模态生成的统一，并入选NeurIPS 2024。该模型精通视觉文本的感知、理解和生成，在单一模型架构中实现了模态生成的和谐统一。 5. 清华大学陈键飞团队提出8Bit的Attention（SageAttention），实现2倍及2.7倍的推理加速，且在视频、图像、文本生成等大模型上没有端到端的精度损失。SageAttention可以轻松替换torch中当前最优的Attention接口，实现即插即用的推理加速。 6. Meta发布一系列研究和模型，包括SAM 2.1、Spirit LM、Layer Skip、自学习评估器等，支撑实现高级机器智能（AMI）目标。SAM 2.1引入额外数据增强技术，提高了遮挡处理能力。 7. 包括LSTM之父J㼲gen Schmidhuber在内的研究者提出Mixture-of-Experts Universal Transformers（MoEUT），解决UT基础计算参数比问题，允许UT以计算和内存高效的方式扩展。 8. OpenAI 在不久前完成66亿美元融资，估值达到1570亿美元。而它与微软关系也出现裂痕，据悉，如果OpenAI开发出通用人工智能（AGI），微软将失去对OpenAI技术的使用权。目前，OpenAI和微软正就股权分配进行争夺。

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