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直到需要评职称的时候，需要论文，需要总结，需要评述学生，这才发现自己什么也写不出来，什么也写不好。后悔自己平时没有注意训练自己的写作。

学生时代我们就经常与写作打交道，小学、初中、高中、大学一路走来，从作文到论文的字数要求也在不断攀升。从前没细想过写作的重要，只是把它当任务在完成。

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在国际上，科学家们在发表论文、报告研究成果时，大多选择用英文来确保全球同行能够理解和评估他们的工作。

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周末接到一刀的求助，她马上要毕业了，正在被论文折磨中，可以想象得到以她各种纠结挣扎中诞生的作品，她需要一个不同于她思维的人来帮她看看，修改删除，她的论文有快九万字了，确实需要删一删了。

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摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。尽管其简单有效，但现有的基于transformer的SSL（自监督学习）方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关：网络架构和预训练任务。故而提出改进：发现自监督单尺度transformer

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。在大多数数据集上的表现超越以往的方法。框架本文的目标为通过训练一个自回归transformer，通过将文本和图像tokens自回归建模为单个数据流，进而结合图像解码器进行图像生成，整体分为两个阶段：第一阶段：训练一个离散变分自

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。更深的投影头能提高分类线性评估指标，也能提高从投影头的中间层进行微调时的半监督性能对于特定目标，过大的

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