一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能。给定一个问题和一组检索到的文档，RAFT训练LLM从文档中识别并引用最相关的片段，这些片段有助于回答问题，同时忽略不相关或分散注意力的信息。通过训练模型识别相关信息并提供佐证，RAFT可以增强L

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摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。

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可是，他并不知道，我其实非常苦恼——每月1-2篇的投稿任务让我原本储备不多的文学素养捉襟见肘，通常是不到最后一刻不交稿，因为只有那个时候才逼得出来。我越来越感受不到写作的快乐——我遭遇了瓶颈。

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还有一篇论文，就等着到了后年就可以拿证了。想着自己就要熬过去了。会是苦尽甘来吗？也不见得。我去学了会计，看看自己以后能否做这一行。学是学得不错。

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YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG

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----投稿，最重要的是要符合号主的风格。之前在一个投稿群中潜水，看别人投稿的文章，符合号主的投稿，基本上主理人都能够提出修改的意见，以及是否值得修改后过稿。

Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim,JatinChhugani,MichaelDeisher,DaehyunKim,AnthonyD.Nguyen,NadathurSatish,MikhailSmelyanskiy,Sri

今天读了一天扑翼机构设计方面的文献，印象最深的居然是一篇侧重模具成型实现微小结构加工的论文，当时的想法就是，这是什么时候发表的文献啊。

小懒说：“小组论文这种任务只能交给你了，谁叫你能力最强。”李景晨说：“感觉我们什么都没做。”我知道这些话原意是对我的赞美和肯定，但是我的心里却不那么舒服。

一是“论文内容不会有人仔细看”（当然不是不看，这里是针对本科生而言）；二是“PPT制作要精良”；三是“只答不辩，疯狂道歉”。

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对于新手写好稿件，却不知如何投稿，本人简单收集了五个平台，给出个人意见，给各位略作参考。一《读者》选题要求：可以是根据时事热点引发思考的文章，也可以是温馨或励志类常规文章。

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谷歌和微软的聊天机器人在错误信息的对决中相互引用根据TheVerge上的一篇评论文章，微软、谷歌和OpenAI等大型科技公司仓促推出AI聊天机器人有可能破坏网络的信息生态系统。

即使你毫无特长，并不闪耀也要努力的喜欢自己，热爱生活今天的自己比昨天优秀就够了多爱自己，多追逐阳光生活也会恩赐你【今日要事】:1.享受一个完全舒适放松的美好周日2.看一部电影，听预约过的直播3.更文3篇，投稿

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无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子，还是电子邮件和聊天记录，文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而，面对如此庞大的数据量，如何快速准确地提取出其中的关键信息，成为了文本分析领域的一个重要课题。

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最近GraphRAG非常火，它来自微软的一篇论文《FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization》，论文地址：https:

也许是社会学者的论文，所以文字并不精彩，很多特别的人物，都描写的特别客观、朴实，不如文学作品精彩。另外，书中大部

百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索1.FTScalingDowntoScaleUp:AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning：

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作为一个兼职人士，我们经常面对着投稿难、稿酬低等种种问题。而在面临这些问题的时候，我们是否曾想过，我们是否能够更好的解决这些问题呢？好好投稿，是真的吗？今天笔者就来和大家分享一下，关于投稿的那些事。

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网上找了下写议论文的方法，现在写作回忆一下，看看能记住多少！议论文主要由论点，论据，论证三部分组成，论点主要是作者对事物的看法，结论，观点。论据是证明论点的事例，而论证即对论点用论据进行论证。

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论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning

在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。

目录问题1：抽样检测方案的设计问题2：生产过程中的决策问题3：多工序、多零配件的生产决策问题4：重新分析次品率题目难度分析1.统计检测方案设计的复杂性（问题1）2.多阶段生产决策的复杂性（问题2&3）3.多工序、多零配件的组合复杂性（问题3）4.次品率估计的重新决策（问题4）参考模型问题1：抽样检测方案的设计目标是为企业设计抽样检测方案，以尽可能少的检测次数判定零配件次品率是否超过标称值。假设检测

一、摘要  2020年4月，某互联网公司开始了云平台管理系统项目的实施。该项目主要为公司混合云平台提供基础设施、中间件、负载均衡、任务管理等功能。我作为该项目的系统架构师，主要负责架构设计、架构评估等工作。本文以该项目为例，主要论述ATAM架构评估方法在该项目中的具体应用与效果。通过架构视图与场景描述，我们将具体的场景及需求与架构策略进行了匹配，为后续评估提供了架构依据。在属性模型构造阶段，生成质