来源 | 周志华教授报告PPT每个人从本科到硕士，再到博士、博士后，甚至工作以后，都会遇到做研究、写论文这个差事。论文通常是对现有工作的一个总结和展示，特别对于博士和做研究的人来说，论文则显得更加重要。那么该如果做突出研究，并写出高水平的论文呢？****本文整理了著名人工智能学者教授《做研究与写论文》的PPT(时间比较早，但方法永远不会过时)。其详细介绍了关于为什么要做研究？

来源 | 周志华教授报告PPT每个人从本科到硕士，再到博士、博士后，甚至工作以后，都会遇到做研究、写论文这个差事。论文通常是对现有工作的一个总结和展示，特别对于博士和做研究的人来说，论文则显得更加重要。那么该如果做突出研究，并写出高水平的论文呢？****本文整理了著名人工智能学者教授《做研究与写论文》的PPT(时间比较早，但方法永远不会过时)。其详细介绍了关于为什么要做研究？

传统的基于深度学习的目标检测网络在数据预处理阶段常通过调整图像大小以达到特征图中的统一尺寸和尺度。调整大小的目的是为了便于模型传播和全连接分类。然而，调整大小不可避免地导致图像中目标的变形和信息丢失。对于具有线性形状和少量像素的微小目标（如配电塔）来说，这一缺点尤为明显。为了解决这个问题，作者提出放弃调整大小的操作。相反，作者引入了位置编码多头交叉注意力机制。这使得模型能够捕获上下文信息，并从多个

接下来，需要根据你的偏好来设置三个特征的权重，也就是每个因素对你最终决策的影响程度。GPT 是一种基于神经网络的自然语言处理（NLP）模型，使用大量数据输入神经网络对模型进行训练，直到模型的输出在一定程度上符合我们的预期，训练成熟的模型就可以接收用户的输入，并针对输入中的关键信息给出经过 “思考” 后的答案。高中的生物学告诉我们，人类的神经系统由数以亿计的神经元连接而成，它们是生物学上的细胞，有细

OpenAI 表示：我们希望本文中的统计学视角能够阐明幻觉的本质，并纠正一些常见的误解：误解1：通过提高准确性可以消除幻觉，因为一个 100%准确的模型永远不会产生幻觉。发现：准确性永远无法达到100%，因为无论模型规模如何，搜索和推理能力怎样，一些现实世界的问题本质上是无法回答的。误解2：幻觉是不可避免的。发现：幻觉并非不可避免，因为语言模型在不确定时可以选择不作答。误解3：避免幻觉需要一定程度

OpenAI 表示：我们希望本文中的统计学视角能够阐明幻觉的本质，并纠正一些常见的误解：误解1：通过提高准确性可以消除幻觉，因为一个 100%准确的模型永远不会产生幻觉。发现：准确性永远无法达到100%，因为无论模型规模如何，搜索和推理能力怎样，一些现实世界的问题本质上是无法回答的。误解2：幻觉是不可避免的。发现：幻觉并非不可避免，因为语言模型在不确定时可以选择不作答。误解3：避免幻觉需要一定程度

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对数据扩增也能够实现正则化的效果，最好的避免过拟合的方法就是有大量的训练数据。如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dropout，SGD，增大minibatch的数量，减少fc层的节点数量，momentum，finetune等。在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就

为了自回归地增强 24 帧的生成视频块，这里使用的是高分辨率（1280x720）的文生（短）视频模型（Refiner Video-LDM，见图 3）。而为了解决生成的视频中人与物外观变化的问题，该团队又提出了外观保留模块（APM）：其可从一张初始图像（锚帧）提取对象或全局场景的外观信息，并使用该信息调节所有视频块的视频生成过程。这段长达 1200 帧的 2 分钟视频来自一个文生视频（text-to

小矩阵的快速算法可能会产生巨大的影响，因为当乘以合理大小的矩阵时，这种算法的重复迭代可能会击败 Strassen 的算法。以 AlphaTensor 的 5×5 模 2 矩阵算法为起点，他们惊奇地发现，他们的方法在短短几秒钟的计算之后，就将乘法步骤从 96 步减少到了 95 步。2022 年 10 月，人工智能公司 DeepMind 的一个团队展示了如何从一个新的方向解决这个问题，在《Nature