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论文名称最新视觉报道_论文名称怎么命名(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

论文名称

戏曲场面功能解析：音乐与节奏的完美结合 𐟎�–‡名称：《论戏曲中场面的功能》 𐟖‹️ 论文作者：傅谨 𐟓– 论文期刊：中央戏剧学院学报《戏剧》23年4期 𐟌Ÿ 文章亮点：这篇文章通过丰富的实例和深入的文本分析，全面探讨了戏曲场面在戏剧中的重要作用，让我们对戏曲场面的理解更加深入。 𐟌ˆ 精彩论点： 𐟎𖠥œ𚩝⧚„戏剧意义从戏曲的音乐起源到场面在戏剧中的作用，文章不仅分析了武场和文场的区别，还从中国独特的戏曲历史中发现了新的理论视角。 𐟥 武场与戏曲表演节奏武场场面主要通过锣鼓来控制节奏，这不仅体现在武戏中，而是贯穿整个戏曲表演的关键元素。 𐟎𛠦–‡场与戏曲的旋律文场场面依靠弦乐器来支撑，变化多样，需要乐师和演员之间的默契配合，才能创造出丰富的韵味和风格。 𐟓š 更多表演知识持续更新中…

结合认知与机器模型的多智能体学习新策略 𐟓š 论文名称：Learning in Cooperative Multiagent Systems Using Cognitive and Machine Models 𐟓 摘要：在许多需要人类协作和协调的应用中，开发有效的多智能体系统（MAS）至关重要。尽管多智能体深度强化学习（MADRL）在协作MAS中迅速发展，但一个主要挑战是在具有随机奖励的动态环境中同时学习和交互独立智能体。最先进的MADRL模型难以在协调多智能体物体运输问题（CMOTP）中表现良好，其中智能体必须彼此协调并从随机奖励中学习。 𐟤” 人类在学习适应需要人与人之间协调的非平稳环境中，通常能够迅速学习。受此启发，本文提出了三种多智能体IBL模型（MAIBL）的变体，结合了基于实例学习理论（IBLT）的认知机制和MADRL模型的技术。这些MAIBL算法从独立学习者的角度来处理随机环境中的协调MAS。 𐟓ˆ 我们证明，与当前MADRL模型相比，MAIBL模型表现出更快的学习速度，并在具有各种随机奖励设置的动态CMOTP任务中实现了更好的协调。我们讨论了将认知见解集成到MADRL模型中的好处。

百度ERNIE-M：多语言语义对齐新篇章论文名称：ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora ERNIE-M（Enhanced Multilingual Representation）是百度提出的一种增强型多语言表示学习模型，旨在通过跨语言语义与单语语料的对齐来提升多语言表征的质量。 𐟔模型架构： ERNIE-M的架构主要分为两个部分：跨语言对齐层和多语言表示层。 1️⃣ 跨语言对齐层：该层的主要任务是通过对齐不同语言之间的语义信息来融合跨语言的语义。它利用了两个关键技术来实现这一目标：首先，使用跨语言词表为每种语言建立统一的词汇表示；其次，利用多语言对齐模型对不同语言之间的句子进行对齐。这个对齐模型采用了无监督的方法，通过最大化对齐句子的相似性来学习跨语言的语义表达。 2️⃣ 多语言表示层：在跨语言对齐的基础上，ERNIE-M使用多语言的Transformer模型来学习多语言的语义表示。这个模型将每种语言的句子作为输入，经过多层自注意力机制和前馈神经网络进行编码和建模，得到每种语言的表示向量。值得注意的是，ERNIE-M使用了两种类型的注意力机制：语言内部的自注意力和跨语言的注意力。最终，这些表示向量被用于多语言下游任务的fine-tuning。 𐟓š预训练与微调： ERNIE-M模型通过大规模的跨语言数据集进行预训练，并在多个多语言任务上进行微调和评估。通过结合多语言对齐和多语言表示学习，ERNIE-M能够有效地学习不同语言之间的语义关系，提高多语言理解和推理的性能。 ERNIE-M的创新之处在于它能够跨越语言的障碍，将不同语言之间的语义信息进行有效对齐和表示，从而在多语言任务中表现出色。

研究生学习日总结：从文献精读到实证编程记录学习过程不仅有助于提高效率，还能让我们学到更多技能。今天的学习总结如下：精读了一篇文献 𐟓š 论文名称：《数字金融与企业技术创新—结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异》手抄了一篇期刊论文摘要 𐟓 这样不仅能学习高质量期刊摘要的撰写方法，还能练练字（我的字太丑了𐟘‚）。编写了实证代码 𐟒𛊤𘺥‘表非OA期刊论文打下基础。记录了实证结果 𐟓Š 调整了格式，复制到Word中，将实证结果排列好。摘抄了小说句子 𐟓– “久病无孝子，长贫无亲戚”—桐华《步步惊心》每天坚持学习，努力成为更好的自己，一定可以顺利毕业哒✌

语言模型缩放新探𐟧 论文名称：Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws 论文地址：arxiv.org/pdf/2401.00448 相关领域：模型结构改进本文的主要研究内容是修改了Chinchilla缩放定律，并计算了在给定推理需求和质量下，训练和部署语言模型所需的最佳参数数量和预训练数据大小。研究结果表明，对于那些预计会有大量推理需求（约10亿次请求）的语言模型研究者来说，应该训练比Chinchilla-optimal更小更长的模型。

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。

开题报告怎么写？6个关键点详解各个学校的开题报告要求和格式可能有所不同，但内容大致相同。今天我们来详细聊聊开题报告的写作要点。 𐟓 论文名称论文名称要准确规范，与研究内容一致，不能太大也不能太小。名称要简洁，一般不超过20个字。 𐟎 ”究目的及意义研究目的及意义要说明为什么要研究这个问题，研究有什么作用和价值。可以从现实需要和理论进步两方面进行论述，内容要具体、有针对性。 𐟓š 国内外研究现状（文献综述）文献综述需要梳理以往文献中有待进一步改进或研究的问题，确定本课题研究的起点、特色或突破点。可以按时间顺序回顾已有研究的理论视角、研究方法、研究发现，也可以聚焦已有研究在理论视角、核心议题、研究方法、主要观点等方面的争论进行梳理。最后进行评述，包括已有研究的价值、不足、发展趋势以及对本研究的借鉴与启发。 𐟔 研究内容与研究目标研究内容是指围绕研究问题，研究涉及的具体内容，如界定相关的理论概念，介绍研究现状并对相应的原因进行分析等。研究目标是研究最后要达到的预定目标，描述时应紧扣研究主题，用词准确、精炼。 𐟓Š 拟采取的研究方法研究方法要具体，并与研究内容相吻合。首先要明确本研究是质性研究、量化研究还是干预研究或行动研究等，解释研究方法与研究问题的相关性。其次，详细说明数据或资料的收集方法、收集程序、分析方式等。 ⏰ 研究进度及具体时间安排进度及时间安排要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。通过以上几个方面的详细描述，你可以更好地撰写开题报告，为你的研究打下坚实的基础。

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

EdiT5：快速且灵活的文本编辑新模型论文名称：《EdiT5: Semi-Autoregressive Text Editing with T5 Warm-Start》 EdiT5是一种创新的半自回归文本编辑模型，结合了非自回归文本编辑和自回归解码的优点。与传统的序列到序列（seq2seq）模型相比，EdiT5在推断过程中更快，同时能够处理灵活的输入输出转换。论文将生成过程分解为三个子任务：（1）标记，决定在输出中保留哪些输入标记的子集；（2）重新排序，定义它们在输出文本中的顺序；（3）插入，填充输入中不存在的缺失标记。生成输出的标记和重新排序步骤是非自回归的，而插入步骤使用自回归解码器。根据任务的不同，EdiT5平均需要更少的自回归步骤，显示出高达25倍的加速。在质量方面，EdiT5使用预训练的T5检查点初始化，在三个自然语言生成任务（句子融合、语法错误修正和去语境化）上表现出与T5在高资源环境中相当的性能，而在低资源环境中明显优于T5。

港三新二offer到手？CV这样写！很多DIY申请的同学都觉得写CV特别难，不知道该用什么格式。结果要么内容空洞、专业性不强，要么篇幅太长、太冗余。𐟑鰟𛢀𐟒𛊊不过，作为DIY申请的大满贯选手，帮50多位同学拿到offer的港硕学姐，我觉得写CV其实一点都不难！𐟘Ž 今天就来分享一下我常用的模板，只要把握好以下几点，写CV绝对手到擒来！𐟙‹𐟏𛢀♀️ 个人信息首先，在页眉处写好个人信息，包括姓名、联系方式等。教育背景接下来是教育背景，包括你的学院、专业、入学和毕业时间。别忘了列出与你所学专业相关且分数较高的课程。论文发表论文发表部分要标注论文名称、作者（特别是第一作者和通讯作者），以及所投期刊或会议的名称和投递状态。科研经历科研经历是重点！要标注项目名称、导师、地点、起始时间，以及项目的目的、内容和结果（划重点❗️）。注意量化，最好有数据支持𐟑鰟𛢀𐟒𛣀‚ 工作经历工作经历部分要写明工作地点、职业、起始时间和工作内容。同样要注意量化，突出专业性，最好有数据支持。项目经历项目经历包括项目名称、起始时间、内容和成果。获奖经历和课余活动别忘了列出你的获奖经历和课余活动经历。技能和兴趣最后，列出你掌握的技能和兴趣，包括专业技能、语言水平和特殊爱好等。祝大家申请顺利～𐟌𗰟尤𙋥Ž我会分享更多的留学DIY模板和知识，欢迎关注！𐟌Ÿ

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