论文代模型前沿信息_人工智能论文3000字(2024年11月实时热点)
【AI“模型崩溃”风险需警惕】「AI」「大模型」“模型崩溃”是今年7月发表在英国《自然》杂志上的一篇研究论文指出的问题。它是指用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型,可能会严重“污染”它们的输出。网页链接
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deepseek 昨天,DeepSeek API迎来了更新,模型升级至V2.5,将DeepSeek Coder V2和DeepSeek V2 Chat两个模型合并升级。这篇论文详细介绍了Infra最强的DeepSeek如何构建万卡集群,这也是国内最早尝试万卡集群的案例。 砧ᬤ𖦞: 使用10,000个PCIe A100 GPU,而非更昂贵的DGX系统。 采用两层Fat-Tree网络拓扑,集成计算和存储网络。 每个节点配备8个PCIe A100 GPU和1个200Gbps InfiniBand NIC。 : HFReduce:自研的通信库,优化allreduce操作,性能优于NCCL。 HaiScale:针对LLM训练的并行框架,支持数据并行、张量并行、流水线并行等。 3FS:高性能分布式文件系统,针对NVMe SSD和RDMA网络优化。 ️ 系统调优: 网络拥塞控制:使用InfiniBand的Service Level技术隔离不同类型流量。 检查点管理:高效的LLM检查点保存和加载机制。 硬件故障处理:开发验证工具检测硬件问题,提供详细的故障分析数据。 𐠦本效益: 与DGX-A100系统相比,Fire-Flyer 2实现了80%的性能,成本降低50%,能耗减少40%。 ꦝ奷夽: 下一代架构将针对MoE (Mixture of Experts)模型优化,采用多平面网络和1:1的GPU到NIC比例。 这篇论文展示了如何通过软硬件协同设计构建一个经济高效的大规模AI训练平台,在保持高性能的同时,显著降低了成本和能耗。
遥感图像分割新突破:深度学习助力 遥感图像分割领域近年来取得了显著进展,深度学习技术的发展为该领域注入了新的活力。例如,Mamba和SAM等模型在遥感图像分割中表现出色,效果显著。 具体来说,SAM-Road模型在不牺牲准确性的前提下,实现了40倍的加速;而Samba则成为新一代遥感图像语义分割的骨干网络,准确率提升了22.37%。这些方向仍处于起步阶段,为研究者提供了丰富的创新机会。 为了帮助大家更好地了解最新的研究进展,并从中汲取灵感,我们整理了10篇最新的遥感图像分割论文,包括原文和源码。快来一起探索这些顶会论文,发出自己的研究成果吧!
药学论文选题娿些别错过! 嘿,药学专业的同学们!是不是还在为毕业论文选题发愁?别担心,我来给你们一些灵感,保证让你们的论文方向闪闪发光! 抗癌药物的研究 新型抗癌药物的研发进展及其作用机制研究 中药复方有效成分提取与分离技术研究 抗生素药物的药效学及药代动力学研究 𞊦常见抗生素药物的药效学及药代动力学研究 基于分子对接技术的药物靶标发现与验证 纳米技术在药物传递系统中的应用与优化 糖尿病治疗新药的临床前药效评价 中药质量标准的建立与评价研究 柳馮留检测技术的最新进展与应用 抗高血压药物的作用机制及临床应用比较研究 物等效性研究方法在药物开发中的应用 中药提取物对心血管系统保护作用的研究 抗菌肽类药物的设计与合成及其抗菌活性研究 新型镇痛药物的筛选与初步药效评价 药物制剂稳定性影响因素及优化策略研究 抗肿瘤靶向药物的作用机制及耐药性研究 스𘭨歷纹图谱技术在质量控制中的应用 基于人工智能的药物不良反应预测模型研究 药物代谢组学在疾病诊断中的应用探索 免疫抑制剂在自身免疫性疾病治疗中的研究进展 儿童用药安全性评价与风险管理研究 中药复方治疗慢性疾病的临床疗效观察 𑊨柳駛𘤺作用预测模型的构建与验证 虫药炮制工艺对药物活性成分的影响研究 药物分子设计与合成中的绿色化学方法 𑊥网络药理学的中药多靶点作用机制研究 药物载体材料在肿瘤靶向治疗中的应用 抗病毒药物的研发进展与未来趋势 微流控芯片技术在药物分析中的应用 抗抑郁症药物的作用机制及疗效比较研究 篸 中药注射剂的安全性评价与风险控制 纳米药物在癌症治疗中的研究进展与挑战 ꊨ柳騭榈体系在药品安全监管中的作用 药物基因组学在个体化用药中的应用 스𘭨勤詇控制中的指纹图谱与生物效价研究 抗菌药物的合理使用与耐药性管理研究 ꊥQbD理念的药品生产质量控制研究 中药对代谢综合征干预作用的研究 柳餻㨰⩅𖥤态性对药物疗效的影响 슨柳饌 装材料的相容性与稳定性研究 抗病毒药物在新发传染病防控中的应用 中药新药研发中的临床前安全性评价 药物性肝损伤的机制及防治策略研究 ꊧ物制剂在风湿免疫疾病治疗中的应用 篸 希望这些选题能给你们一些灵感,祝大家都能顺利完成毕业论文,找到心仪的工作!ꀀ
知网的AIGC检测:毕业论文写作的新挑战 距离“不知知网”的天临元年已经过去六年了!今年毕业季,知网的AIGC检测再次成为焦点。许多高校引入了知网的AI检测工具,严格检查AI代写论文。 首先,了解知网AIGC检测的逻辑至关重要。它通过分析文本的语言模式和语义逻辑等多个维度,区分人工创作的内容和AI模型生成的文本内容,从而维护学术诚信。简单来说,就是“用AI查AI”。 륽前,一个现实问题是,毕业论文查重时很多内容会被知网AIGC检测出过高的AI结果。如何解决这个问题呢?首先,不要使用那些莫名其妙、乱七八糟的AI软件改写论文,因为很多AI改写的文本太机械、太生硬,肯定会被检测出来。其次,合理使用权威的降重软件,如paperneed和论文狗,这些工具在AIGC降重方面非常有效。 ᦜ后,祝大家论文顺利完成并顺利通过!✅
「NBER Working Paper」 本周选读了8篇工作论文: 1. Guo, Roys, and Seshadri (2024, w33151) 分别使用结构模型和简式估计,评估了人力资本外部性的规模。首先,将外部性纳入具有义务教育法(CSL)的人力资本积累的重叠世代模型,作者估计了CSL对下一代工资的影响。然后,使用从模型里推导出的工具变量,作者发现在美国的州一级,平均受教育年限每增加一年, 个体工资会增加6-8%。最后,作者估计,典型公司生产力相对于平均人力资本的弹性约为0.121。 2. Olivetti, Pan, and Petrongolo (2024, w33153) 追溯了劳动力市场性别研究的演变,重点介绍了从20世纪80年代到现在,关于这一主题的学术思考是如何随着现实世界性别不平等的发展而演变的(经济学期刊中的性别论文以及相关主题论文的演变如下图1和图2所示)。作者用一个简单的女性劳动力供给模型,来说明文献里讨论的各种因素如何影响性别收入差距。文献的一个主要发展是,更明确地区分了男女之间偏好和技能的内在差异,以及推动性别差距的差异性限制。作者强调了家庭-职业权衡的影响,植根于社会规范的性别角色,以及推动这种规范形成和演变的力量。最后,作者还提出了对未来研究的建议。 ^ 本章也是为新一辑劳动经济学手册准备的。 3. 2021年,约有760亿美元的自付费用医疗支出被申报为逐项医疗扣除(IMD),导致约90亿美元的联邦税收被减免。Goda et al. (2024, w33157) 使用美国纳税申报表的数据来研究这些税收减免如何按收入和年龄分配,分配与抵押贷款利息扣除有何不同,以及分配如何随着2017年《减税和就业法案》而变化。结果表明,医疗税收抵扣偏向于高收入纳税人,而且有42%集中在65岁以上的老年人身上。作者使用丰富的自付费医疗支出调查数据,发现扩大税收优惠门槛可能会降低高收入者的税收优惠集中度,并增加老年人的税收优惠集中度。 4. Agarwal, Chen, and Prasad (2024, w33159) 将自然语言处理技术应用于150万篇报纸文章,从15个国家的国内媒体关于中国的叙述中构建了情绪和风险指数(如下图3和图4所示),从而提供了第一个关于媒体驱动的叙事如何影响跨境机构投资流动的实证证据。结果表明,即使在控制宏观经济和金融基本面后,这些叙述也显著影响了投资组合的流动。对于更熟悉中国的投资者来说,这种影响较小,而在不确定性加剧的时期,这种影响更大。此外,投资者对负面叙事的反应比对正面叙事的反应更强烈。 5. 斯坦福的 Harstad (2024, w33162) 讨论了广泛的政治经济力量如何影响各国对全球公共产品的供应。 ^ This is the draft of a chapter that will be forthcoming in Handbook of Political Economy, Volume 1 (edited by Acemoglu and Robinson), Elsevier. 6. Abramitzky et al. (2024, w33164) 收集了过去100年美国65所精英(私立和公立)大学的250万学生社会经济背景的最大数据集,发现:第一,尽管低收入学生的比例有所增加,但这些学生在精英大学的比例在整个20世纪都保持在低水平;第二,二战后,精英大学中高收入学生的比例有所下降,但自20世纪80年代以来,又有所回升;第三,虽然经济多样性没有增加,但这些学校在种族和地理上变得更加多样化;第四,美国高等教育史上的两个重大政策变化,即二战后的G.I.法案(退伍军人权利法案)和引入标准化入学考试,在增加中低收入学生的代表性方面几乎没有成效。 7. Cong et al. (2024, w33168) 介绍了一种分析大规模文本数据的一般方法,结合了神经网络语言处理和生成性统计建模的优势,为社会科学中通常使用的回归创建非结构化数据的因子结构。作者还介绍了该方法的三种应用:(i)增强文本预测和推理,(ii)解释(非基于文本的)模型,以及(iii)构建新的基于文本的指标和解释变量。作者使用金融和经济学的例子来说明这些应用,例如用新闻文章进行宏观经济预测,用公司文件解释多因素资产定价模型,以及用专利文本衡量基于主题的技术突破。最后,作者还提供了一个灵活的文本因素分析统计包,以促进未来的研究和应用。 ^网页链接 8. Mertens and Schoefer (2024, w33172) 记录并剖析了一个关于公司增长的新典型事实:从劳动力向中间投入的转变。作者使用德国和另外11个估计的公司微观数据确立这一事实,并构建了一个模型来进行阐释。作者估计,这一转变可以解释成长型公司劳动力份额下降的一半到三分之一(其余部分是由于工资降价和加价导致的)。 下周见~
论文查重与AIGC检测:你真的了解吗? 随着AI技术的不断进步,AI生成式写作在学术界也变得越来越流行。ChatGPT等工具的出现,让很多人开始使用AI来撰写论文。然而,这种行为可能会带来一些风险。 首先,《中华人民共和国学位法(草案)》第六章第三十三条明确规定,如果已经获得学位的人在获得学位过程中有使用人工智能代写等学术不端行为,学位授予单位有权撤销其学位证书。因此,知网、维普等权威学术不端检测系统推出了AIGC检测服务,目的是识别论文中是否使用了AI模型生成的内容。 那么,论文查重和AIGC检测到底有什么区别呢?以下是几个关键点: 功能不同 查重检测主要检查论文中是否有抄袭、剽窃等问题;而AIGC检测则专注于检测论文是否由AI代写。 部门不同 劦婇检测和AIGC检测是两个不同的部门,就像医院的内科和外科一样,各有各的职责和功能。 不可同时使用 늦婇检测不会出现AIGC的疑似率检测报告,反之亦然。也就是说,查重报告中不会携带AIGC疑似率相关数据,AIGC检测报告也不会包含查重数据。 因此,虽然查重检测和AIGC检测都存在于学术不端检测平台中,但它们是两个完全不同的系统。使用AI写论文可能会被AIGC检测发现,但不会被论文查重发现。如果审查机构没有规定必须同时进行这两个项目,你只需要关注一个数据就可以了。 最后,值得一提的是,虽然AI写作在某些方面提供了便利,但也要注意避免学术不端行为。毕竟,学术诚信是每个学者的基本准则。
令人惊叹的高中生研究 𝠥쨯高中生也能在顶级学术会议上发表论文吗?这不是虚构,而是真实发生在人大附中的事情!一位高中生吴悠,以一作的身份,将论文《Vision-Braille: An End-to-End Tool for Chinese Braille Image-to-Text Translation》提交至NeurlPS 2024,并成功入选! 该论文提出了一种创新的中文盲文图像到文本的端到端翻译工具,展现了该高中生的卓越研究能力和创新精神。据悉,吴悠在加入课题组时,就提出了这个项目的想法,并基于谷歌的mT5模型,采用课程学习的方法微调出了一个盲文翻译模型。ኊ 这一研究成果无疑是对高中生学术能力的肯定,也让我们看到了年轻一代的无限可能。这样的研究实力,甚至比一些双非的大学生还要出色! 人大附中作为国内顶尖的高中,一直致力于培养学生的全面发展和创新精神。这次吴悠的论文入选,正是人大附中教育理念的生动体现。让我们为这位优秀的高中生和他的学校点赞!
论文发表需要多长时间 你是否正在为发表高质量的计算机论文而苦苦挣扎? 对于那些已经有一定科研基础的同学来说,发表一篇高质量的论文通常需要3到6个月的时间。 려𝆦ﯼ如果你基础较为薄弱,或者还没有人指导,完全靠自己发表计算机论文几乎是不可能的。 有些人每天熬夜,但却没有任何成果。 看到隔壁组的同学都已经手握顶会论文,而你还在原地踏步,怎么办? ᠥ 𖥮,你只需要一个有经验的导师来指点迷津! 我们拥有1000多名导师,覆盖人工智能的各个领域,其中QS前50的博士团队更是你的坚强后盾。 我们的导师在顶会和顶刊上发表了大量的论文,活跃在科研一线。 我们拥有多个顶会的Best Paper Award得主,以及与Nature合作的30名作者,国家重点实验室的师资力量也在这里。 们提供大厂实习、工作以及申博申硕等配套服务。 我们的服务覆盖全球,24小时无时差在线答疑解惑。 젦们还拥有自主研发的大模型,专为科研的硕博生打造。 支持指定期刊会议,包括CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、COLING等。 렦们拒绝学术不端,不代写论文! ⥐人工智能的硕博群体,我们提供SCI 1-4区、CCF A-C类、EI、中科院的辅导服务,支持指定期刊会议。 留下你的研究方向,点击“立即咨询”发送“论文”或需求,我们会为你安排同方向的专业大牛!
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