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开源关键词摘要权威发布_ai智能写作一键生成(2024年11月动态更新)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

开源关键词摘要

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。

文献管理神器！6款必备工具推荐随着互联网的发展，科研文献和数据库的丰富为我们提供了极大的便利。但面对浩如烟海的文献，一个好用的文献管理工具就显得尤为重要了。今天，我为大家整理了6款功能强大的文献管理工具，从推荐指数、关键功能到优缺点进行简单介绍，希望对大家有所帮助~ 𐟌Ÿ 科研界的宠儿：EndNote 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：引文编排、文献共享与协作说到文献管理，EndNote绝对是大家的首选。作为文献管理领域的老牌软件，几乎没有什么问题是EndNote解决不了的。不过，每个人的使用感受都不尽相同，有人爱得不行，有人却觉得一般。 𐟓š 个人图书馆：Mendeley 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：免费多平台、自动识别导入 Mendeley是一款来自德国的文献管理软件，免费且功能强大。它就像你的个人图书馆，可以自动管理PDF文献中的参考文献。功能全面，上手也容易，绝对是科研工作者的好帮手！ 𐟔ꠥ𞎤𘻤𙉨€…必备：Citavi 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：文献分类、任务计划、PDF全文搜索 Citavi来自瑞士的Swiss Academic Software公司，是欧洲文献管理的大红人。它整合了知识管理、任务计划、PDF原文全文搜索、笔记等功能，简直是科研工作中的瑞士军刀！对于那些追求完美的科研人员来说，这款软件简直是福音。 𐟓 国内首款：NoteExpress 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：笔记整理、文献摘要管理 NoteExpress 可以说是国内最专业的文献检索与管理系统了。相比Endnote，它对中文文献管理非常友好！对于需要发中文核心的科研人员来说，特别推荐！ 𐟌 自动识别：Zotero 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：免费开源，浏览器插件版、网页抓取 Zotero是一个免费、易上手的个人研究助手，同时也是一个开源软件。它具有丰富的插件，功能强大，潜力无穷。作为一个相对小众的工具，Zotero在科研界也有着不小的名气。 𐟚€ 国货之光：Notefirst 推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 关键词：文献订阅，参考文献自动形成 Notefirst是新一代的网络版文献管理软件，可以说是国货之光。它不仅具备国外主流文献管理软件的功能，还全面支持国标，支持多语言方案。对于中国科研人员和研究生来说，这款软件简直是必备！希望这些工具能帮助你更好地管理文献，提升科研效率！𐟒ꀀ

𐟓š 全球顶级免费文献资源指南 𐟌 𐟓– 中文文献资源 𐟓– MedSci 医学生的宝藏平台，提供各科临床研究进展、病历、文献等资源，还有临床名刊、热点推荐。中国社会科学图书馆收录了人文社科领域的全部核心期刊，是学术研究的重要参考。 Open Access Library 开源论文数据库，免费获取5,767,977篇学术文章，资源丰富。全国图书馆参考咨询联盟拥有中国大规模的中文数字化资源库，涵盖丰富。 Library Genesis 文献更新迅速，免费获取数百万本电子书、期刊论文等资源。中国知网检索结果多，学科覆盖广，是学术研究的重要工具。维普收录量大、范围广、标引质量高，是学术研究的重要参考。万方学科全面，资源丰富，现刊收录较好，是学术研究的重要工具。 𐟓š 英文文献资源 𐟓š Sci-Hub 根据URL、DOI、PMID或字符搜索文献，资源丰富。 Science Direct 提供高质量的科学、技术和医学全文期刊和图书，学术价值高。谷歌学术可以根据作者、发表时间、引用次数等因素对文献进行筛选，使用方便。 Web of Science WOS是摘要数据库，搜索结果只能看到论文的摘要部分，不能浏览全文。 Pub Med 根据URL、DOI、PMID或字符搜索文献，资源丰富。 Engineering Village 跨学科的工程学术信息平台，工程领域研究的重要参考。 Scopus数据库收录具有唯一性且覆盖范围广，是学术研究的重要工具。掌桥科研涵盖了理、工、医、农、社科等诸多学科和行业的中外文献资源，资源丰富。 𐟔 探索更多科研工具，助力学术研究！ 𐟔

大型语言模型（LLMs）全解析以下是一些开源的大型语言模型（LLM）列表，供大家参考： TigerBot-7B、TigerBot-7B-base、TigerBot-180B：这是一个多语言和多任务的LLM，包含基本训练和推理代码，100G的预训练数据，以及在金融、法律和百科全书领域的领域数据。 Linly-Chinese-LLaMA：这是一个基于LLaMA的基础模型，经过增量训练，使用高质量的语料库来增强语言能力。提供7B、13B和33B大小的模型。 QiZhenGPT：这是一个基于医疗指令数据集的LLM，经过在LLaMA-7B模型上的微调，以提高其在医疗领域的性能。 ChatMed：这是由浙江大学、阿里巴巴DAMO Academy和华源计算开发的法律LLM，经过在baichuan-7b上的预训练和在法律领域数据上的微调。 Lit-LLaMA：这是一个LLM，使用32*A100 GPU上不同规模和功能的模型进行训练。以各种大小提供，包括目前最大的LLaMA模型33B。 BLOOM：这是由BigScience开发的语言模型，基于全球词频统计，可用于各种任务，如食谱或诗歌创作、翻译、摘要生成，甚至代码编程。 GPT-J：这是基于GPT-3的自然语言处理AI模型，由60亿参数组成。 StableLM：这是由Stability AI开发的一系列语言模型，目前包括3B和7B参数的StableLM-alpha模型。它们可以生成文本和代码，并支持下游应用。 StarCoder：这是由Hugging Face和ServiceNow发布的免费大型语言模型，主要用于生成代码。 Alpaca、Flamingo等：这些是其他可用的LLM，根据它们使用的基本模型进行分类。前缀LM（Prefix LM）和因果LM（Causal LM）的区别：前缀LM（Prefix LM）和因果LM（Causal LM）是自然语言处理中使用的两种语言模型。它们主要区别在于它们的注意力掩码（attention mask）。在前缀LM中，标记前缀部分可以看到彼此，而因果LM中，注意力只允许查看前面的标记。

𐟓š微软Graph RAG全解析𐟎“ 𐟔论文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》揭秘了微软开源的Graph RAG玩法！传统RAG方法在全局问题回答上捉襟见肘，而Graph RAG通过图结构和层次化社区总结，让答案更全面。𐟓– 𐟔𘇲aph RAG两大阶段：实体知识图构建与社区总结生成。首先，源文档被巧妙划分为文本块，便于处理与摘要生成。接着，利用LLM提取实体、关系和声明，形成实体节点、关系边和声明协变量的实例列表。𐟓 𐟔𙥅ƒ素实例经过抽象总结，生成独立描述性文本，并通过图结构的社区检测聚合相关实体。Leiden算法将图划分为多个社区，每个社区再生成报告式总结。这些总结既用于理解数据集全局结构和语义，也可无查询浏览分析。𐟧튊𐟔𘦠𙦍覈𗦟娯⯼Œ社区总结被整合成全局答案，确保相关信息分布在多个摘要块中，避免信息集中丢失。实验结果显示，Graph RAG在综合性和多样性方面均优于简单RAG方法。𐟏† 𐟎‰在播客数据集上，中间层次总结的综合性胜率为57%；新闻数据集上，低层次总结的综合性胜率为64%，多样性胜率分别为57%和60%。与直接使用源文本总结相比，社区总结性能显著提升，同时大幅减少上下文标记数。𐟓ˆ 𐟒ᇲaph RAG不仅提升了信息检索的效率，还让答案更加精准、全面。快来探索这一创新方法吧！𐟌Ÿ

ICML2024亮点：KTO对齐 𐟓š 论文标题：Model Alignment as Prospect Theoretic Optimization 𐟎‰ 论文来源：ICML 2024 (spotlight poster) 𐟏려𝜨€…单位：斯坦福大学，Contextual AI 𐟔‘ 代码开源：是 𐟔堤𘻨恥†…容摘要： 𐟌 利用人类感知偏差：研究表明，人类在感知随机变量时存在偏差，如损失厌恶（loss aversion），这些偏差在Kahneman & Tversky的前景理论（prospect theory）中有详细描述。论文指出，现有的LLM对齐目标（如DPO）成功的原因之一是它们隐含地包含了这些人类感知偏差。 𐟓‰ 人类感知损失（HALOs）：论文提出了一类新的损失函数，称为人类感知损失（human-aware losses，HALOs），这些损失函数考虑了人类的决策模型，与传统的基于最大对数似然的方法不同。 𐟓ˆ Kahneman-Tversky优化（KTO）：基于Kahneman和Tversky提出的人类效用模型，论文提出了一种新的对齐方法KTO，它直接最大化生成内容的效用，而不是最大化偏好的最大对数似然。 𐟓Š 性能对比：通过一系列实验，论文展示了KTO在不同规模的模型上（从1B到30B参数）与基于偏好的方法（如DPO）相比，要么匹配要么超越了它们的表现，即使KTO仅从二元信号（输出是否理想）中学习。 𐟓Š 数据不平衡处理：KTO能够处理极端的数据不平衡情况，即使在理想示例（好生成）比不理想示例少90%的情况下，也能匹配DPO的性能。 𐟓Š 无需监督微调：在预训练模型足够好的情况下，可以直接跳过监督微调（SFT）阶段，直接使用KTO，而不会降低生成质量。 𐟓Š 理论分析：论文还提供了理论分析，解释了为什么KTO即使在相同的偏好数据上也能与DPO表现相当或更好，包括对偏好数据噪声和不一致性的处理。 𐟓Š 未来工作：论文讨论了未来工作的方向，包括开发更符合人类对语言感知的HALOs，以及如何为不同的个体和设置确定最佳的HALO。 𐟓Š 实际应用：论文强调了这些方法在实际应用中的潜力，如提高LLMs的有用性和安全性，同时也指出了潜在的风险，如可能加剧数据偏差和偏好同质化。

𐟓š 研究生必备的文献管理工具 𐟎“ 研究生们，你们是否在为论文写作而烦恼？这里为你们精选了40款论文写作必备工具，让你的研究工作更加高效！ 𐟔 **文献检索与下载**： 1️⃣ Google Scholar：全球领先的学术文献搜索引擎。 2️⃣ PubMed：提供生物医学文献摘要和引用信息的免费数据库。 3️⃣ Web of Science：综合性学术引文索引数据库，涵盖多个学科领域。 4️⃣ Sci-hub：免费下载科学文献的网站。 𐟓– **文献阅读与管理**： 1️⃣ Zotero：免费且开源的文献管理工具，支持多种引用格式。 2️⃣ Mendeley：提供文献存储、引用管理等功能，还有学术社交功能哦！ 3️⃣ NoteExpress：专业的文献管理软件，从检索到写作，一应俱全。 4️⃣ Research Rabbit：专注于文献管理和研究，让你的学术研究更高效。 𐟌 **其他实用工具**： 1️⃣ DeepL：高质量机器翻译服务，支持多种语言互译。 2️⃣ CNKI翻译助手：中国知网开发的在线英汉翻译系统。 3️⃣ Paperdigest：文献摘要和推荐平台，助力快速获取科学论文摘要信息。 4️⃣ CiteSpace：科学文献可视化分析软件，探索和分析科学文献中的模式和趋势。 𐟎‰ 这些工具将助你在论文写作的道路上更加顺畅！快来试试吧！

深圳AI硬件崛起：从供应链到创新应用深圳，这座充满活力的城市，在AI硬件领域正展现出前所未有的潜力。𐟚€ 𐟔砦𗱥œ𓧚„优势：完善的供应链：深圳拥有如CD科技等企业，提供硬件模组，为创业者快速实现产品原型提供了便利。强大的制造能力：富士康等代工厂以其高效的生产能力，不仅降低了成本，还保证了产品质量。务实的创业氛围：这里的创业者更关注产品的实际落地和商业价值，而非仅仅空谈概念。 𐟤– AI硬件的机遇：提升用户价值：通过AI技术，硬件设备可以拥有更多功能，例如智能乐器和陪伴机器人，为人们带来更智能的体验。提高生产力：AI技术的应用可以提高工作效率，例如钉钉的大模型门禁和会议摘要功能，帮助企业提升办公效率。创造新场景：将AI与硬件结合，可以创造全新的产品形态和应用场景，为消费者提供更多选择。 𐟌 深圳的案例： Folo Toy：基于大模型的智能玩具，为儿童和老人提供陪伴和对话功能。 CD科技：提供开源硬件和模组，助力创业者实现产品落地。富士康：构建算力中心和算力平台，推动智能制造转型。 𐟔œꦝ奱•望：低垂果实：深圳正在积极发展智能眼镜和智能音箱等低门槛AI硬件。更高阶段：未来将出现更多结合AI的新硬件形态，创造新的应用场景。深圳的AI硬件创业生态正蓬勃发展，为智能硬件的未来发展提供了强有力的支撑。𐟌Ÿ

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“华为彻底炸场了！”就在科技圈还在消化Mate70发布消息时，又一记猛料来了。余承东放话，这款手机的国产化率高达99%，搭载了性能媲美骁龙8Gen2的麒麟9100处理器，还用了自家的盘古大模型。更夸张的是，光预约量就已经飙到250万台，这还没开售就快“断货王”了！国产化率99%，这个数字猛不猛？这可不是吹牛，这意味着华为几乎摆脱了对国外供应链的依赖。美国封锁？扛得住！这事直接让整个中国的科技产业链扬眉吐气，芯片、材料、设备都被带动起来了。国际市场上，这等于在说，“你们的规则，我不陪玩了”。更绝的是，这一步棋有点让美国的技术封锁显得有些“徒劳无功”。这次华为还用了Arm公版CPUIP。有人问，这是不是技术妥协？完全不是，这叫战术转身！华为现阶段稳住市场，再说未来搞自主研发也不晚。更关键的是，这种灵活应对方式还给中国芯片产业上了一课：稳中有变才是王道，短期可以借力，长期还是得靠自己。什么RISC-V架构、开源工具，未来说不定真能成为新主流。再说说这次搭载的盘古大模型。别小瞧它，这玩意让手机更聪明。AI视频、实时翻译、文本摘要，妥妥的未来感。而且华为的鸿蒙系统和硬件配合起来，简直像是为大模型量身打造的。和别家的AI功能比，像Siri、小米的小爱同学啥的，基本上就是“小作坊”遇到“大厂”的感觉。这不仅是技术，还是体验上的降维打击。不得不说，这次Mate70不只是吓坏了苹果三星，连小米都得捏把汗了。这步棋看起来不仅是针对市场，更像是在告诉世界，华为的“逆风翻盘”才刚刚开始！能顶住这么多压力，还能稳稳往前冲，这事真得让人服气。#冬季旅游去哪里# #动态连更挑战# #热点引擎计划#