主要内容：当前音频大模型在输入音频的质量评估推理能力方向不足，所以作者提出了一种ALLD的蒸馏技术，通过meta info+prompt输入到LLM中获取LLM的response，然后对AudioLLM进行蒸馏，提高其在MOS得分预测和A/B test中的能力，实现过程其实并不复杂，重要的是这种思路以及实验设计挺值得借鉴的。主要内容：音频-语言模型（ALMs） 是在音频-文本对上进行预训练的，这些

CNN ：卷积神经网络，用于处理图像问题，如图像的识别分类等，主要包括LetNet，AlexNet，EfficientNet，DenseNet等。给自己一个成长的机会吧，给自己一个证明你也可以的机会，从现在开始，提升自己的代码能力或者任何一件你觉得有意义的事情。图像分割：图像分割将图像划分为多个有意义的区域或者对象，传统图像分割方法包括阈值分割，区域生长，分水岭算法等，瘆得慌学习中图像分割算法主要

第二步：将得到的单词表示向量矩阵 （如上图所示，每一行是一个单词的表示x）传入Encoder中，经过6个Encoder block （编码器块）后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵C。第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量X，X由单词本身的Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的特征（Feature）） 和单词位置的Embedding相加得到。Transformer的内部

首先是模型结构（上面那个图一定要牢牢记在脑海中），其次是embedding的作用，为什么要位置编码，而RNN不需要，MHA在Encoder和Decoder中有什么不同，Encoders提供的是QKV中的什么矩阵，为什么Transformer采用LN而不采用BN，还有其他标准化方法吗，残差连接为什么能缓解梯度消失，输出层的结构是怎么样的，CNN,RNN,Transformer作为三大特征提取器，请对

📌 全面讲解 Transformer 架构及其变体（BERT、GPT、ViT 等）；📌 覆盖 CNN、RNN、Transformer、BERT、生成模型等主流结构；👥 没有完整数学基础的研究生、交叉背景（医学、生物、经济等）科研人员。📌 补齐 AI 学习所需的三大数理支柱：线性代数、概率论、优化方法；👥 NLP、多模态、生物信息、医学图像等前沿科研方向的硕博研究者。👥 要动手写代码、跑

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作为OpenAI推出的最新版本，今天分享20个GPT在科研中最好用的提示词，包括①总结文章、②找参考文献、③写文献综述、④句子润色、⑤改格式、⑥写代码、⑦算法实现、⑧实验模拟数据处理、⑨科研辅助作图、⑩提供科研灵感等等！：“请根据以下数据生成一张折线图，并标明图例：{数据}”GPT不仅可以生成基本的图表，还能够帮助进行个性化调整，确保图表符合科研论文的要求。GPT能够帮助生成高效的代码，减少手动编

主要内容：当前基于图神经网络（GNN）的方法由于其固有的信息传递机制，对噪声或无关边高度敏感，且容易过拟合，从而限制了其泛化能力。此外，LightKG 引入了一种高效的对比学习层以实现自监督学习，通过直接最小化原始图中节点间的相似性，避免了以往SSL方法中耗时的子图生成与对比操作。GNN简直就是水论文最容易的方向之一,2025年已经产出了大量的论文，GNN由于其特殊的图结构，可以考虑个体节点的空间

强化学习现在是AI领域的重要分支，已经广泛应用于游戏、自动驾驶、机器人控制、资源优化、金融交易等众多领域，不断推动着智能系统在复杂环境中的决策与学习能力向更高层次发展。对初学者而言，强化学习有较高的学习门槛，容易望而却步。但它给出了各个算法的可执行代码，帮大家快速上手尝试，拉近了讲授内容与读者的距离，是入门强化学习的必备参考教材。第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深

某种意义上也可以理解为一定的有监督，但其又不是完全将奖励值作为学习目标，并且一般是实时的，基于概率去抽样下一步行为的，所以又有着一定的区别。因为只需要一部分有标签的数据，所以只需要人工标注一些数据即可，又不像无监督一样，毫无答案可言，所以基于人力资源和效果上的综合考虑，现在半监督学习也是一个比较受关注的方向。可以看到在 d、e层就已经超越了人类的理解范畴，更别说到了后面层的特征图。除了以上两点，深