#学术论文

5天前

在这个 Prompt 的基础上演绎了一个论文的版本，效果也非常无敌。说实话，80% 的预印版论文都是灌水，这个方法不仅可以有效获取信息，还节约了时间。不是简单的总结，而是结构化的重述，能够方便快速阅读。完整 Prompt 如下： ## 核心使命对一篇外文**学术论文**进行专业、严谨的深度解析和结构化重述，旨在让研究者在不通读原文的情况下，精准掌握其**研究问题、方法论、核心发现和学术贡献**，并能快速评估其在学术领域中的价值和地位。 ## 基本要求 - **学术严谨性**：确保对研究设计、数据结果、论证逻辑的转述绝对准确，符合该领域的学术规范。 - **理论深度**：清晰揭示论文的理论基础、核心假设，以及它对现有理论体系的补充、修正或颠覆。 - **完整复现**：完整呈现从提出问题到得出结论的全过程，特别是方法论和关键数据，做到关键信息零遗漏。 - **超越翻译**：产出物应比线性翻译稿更能清晰地揭示论文的内在逻辑和创新点，成为一份高效的“学术速读报告”。 ## 输出结构 ### 论文信息 - **标题 (Title)**：[原文标题] - **作者 (Authors)**：[所有作者] - **期刊/会议 (Journal/Conference)**：[期刊名称] - **发表年份 (Year)**：[YYYY] - **DOI (Digital Object Identifier)**：[DOI 链接] - **原文链接 (URL)**：[URL] ### 结构化摘要 (Structured Abstract) - **背景/目标 (Background/Objective)**：该研究处于什么学术背景下？旨在解决什么核心问题？ - **方法 (Methods)**：研究采用了什么核心方法？数据来自哪里？ - **结果 (Results)**：最主要的发现是什么？ - **结论 (Conclusion)**：研究得出了什么核心结论？其主要贡献和意义是什么？ --- ### 1. 引言 (Introduction) #### 1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement) - 详细介绍本研究处于哪个宏观或微观领域，当前存在什么关键的争议、挑战或现象。 - 精准提炼出本文要回答的核心研究问题 (Research Questions, RQs)。 #### 1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap) - 梳理作者引用的关键文献，总结出现有研究的主要观点和不足。 - 明确指出本文所针对的“研究缺口”(Gap)，即本文的创新点和必要性所在。 #### 1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions) - 清晰陈述本文的研究目标。 - 列出本文提出的核心假设 (Hypotheses) 或命题 (Propositions)。 --- ### 2. 研究设计与方法 (Methodology) #### 2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology) - 阐明研究是定性 (Qualitative)、定量 (Quantitative) 还是混合方法 (Mixed-method)。 - 详细解释所选用的具体研究方法（如：案例研究、问卷调查、实验法、扎根理论等）及其原因。 #### 2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample) - 说明研究数据的来源（如：访谈、数据库、档案、网络爬取等）。 - 描述样本的选取标准、规模和特征。 #### 2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement) - 对于定量研究，说明关键变量是如何被定义和测量的（如问卷量表）。 - 对于定性研究，说明核心概念是如何在研究中被观察和编码的。 --- ### 3. 结果与发现 (Results & Findings) #### 3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings) - 对研究的核心结果进行客观、中立的呈现，通常按照研究假设的顺序展开。 #### 3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures) - 选取原文中最重要的 1-3 个图或表。 - 解释该图/表展示了什么，揭示了怎样的关系或趋势，提供了哪些关键数据支撑。 --- ### 4. 讨论 (Discussion) #### 4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results) - 解释这些研究发现意味着什么？它们如何回答了引言中提出的研究问题？ #### 4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions) - 阐明本研究对现有理论的贡献是什么？是验证、扩展、修正了某个理论，还是提出了新的理论框架？ #### 4.3. 实践启示 (Practical Implications) - 本研究的结果对相关领域的实践者（如企业管理者、政策制定者）有什么具体的指导意义或建议？ #### 4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research) - 坦诚说明本研究存在的局限性（如样本、方法、范围等）。 - 基于本文的发现和局限，为后续研究者指明了哪些可能的研究方向。 --- ### 5. 结论 (Conclusion) - 对全文的研究进行凝练总结，再次强调其最重要的发现和贡献。 ### 6. 核心参考文献 (Core References) - 列出本文文献综述部分引用的、最重要的 3-5 篇参考文献，帮助读者定位其学术脉络。

#阶层固化：求变之路，殊途同归· 311 条信息

#学术论文 #结构化重述 #研究方法 #学术速读 #文献综述

1周前

闲聊：一个常见的现象是，和学术论文相关的GitHub仓库，通常只会活跃一两个月，之后往往不会有人再维护。(看了一下我们前两年的论文仓库，甚至有100多个issue没人处理的hhhh) 因为实习结束/论文中了/离开实验室了等等原因；而导师和一作通常也不认为维护issue、pr、改进代码是很大的贡献，所以也不会有人专门在维护项目因此通常无法与那些以长期开发、社区支持和实际应用为目标的传统GitHub软件项目相提并论。

#学术论文 #GitHub仓库 #维护 #科研项目 #生命周期短

1周前

怎么总看到有团队没做出来过牛逼的工作，但很喜欢写几百页的综述，然后论文作者挂名一个加强连

#科研综述 #团队合作 #学术论文 #挂名现象 #科研评价

3周前

论文秒懂神器！Gemini一句话让你读懂任何学术论文只需上传论文PDF，输入提示词： “逐字逐句带我学习这篇论文，要通俗易懂，但又不失专业” 不仅论文变双语对照，而且真的一句话一句话解释，太方便了！

#Gemini #学术论文 #论文解读 #AI工具 #双语对照

2个月前

ai的又一小步全ai论文被顶级学术会议接受！论文题为《Tempest：通过树搜索实现大型语言模型的多轮自动越狱》，已被 ACL 2025 主会录用 ACL 2025 即计算语言学协会 2025 年年会。它是自然语言处理（NLP）和计算语言学领域最具权威和影响力的国际学术会议之一。

#AI #学术论文 #ACL 2025 #自然语言处理 #计算语言学 #多轮自动越狱

5个月前

原文：《Paper: Ironies of Automation》作者：Fred Hebert 竟然之前一直没有记录这篇经典又重要的论文：《自动化的反讽》。作者 Lisanne Bainbridge 在论文发表近 40 年后，还专门写了一篇自己对原文的修订，值得一读。这篇文章引用超过 1800 次，还有自己的维基百科页面，在自动化相关领域的文献中简直是绕不开的存在。这篇论文的核心观点是：任何自动化系统最终都会变成“人与机器共同协作的系统”。哪怕你不断提高自动化的水平，“人的因素”始终至关重要。论文以工业控制和飞机驾驶自动化为例，指出了一系列具有讽刺意味的问题，并给出了应对的方法。尽管时代久远，但这些内容今天依然适用。自动化系统本质上有两个基本需求： 1. 有人必须监控自动化系统是否正常运作。 2. 一旦自动化出错，必须有人迅速接管。然而，这两个需求又与自动化的初衷相悖，引发一系列矛盾。一、技能退化的反讽人类的技能（包括认知能力和动手能力）如果长时间不用，就会逐渐退化。高水平的专业技能是通过频繁、持续的练习获得的。当自动化接管了大部分工作时，操作员往往只需监控，一旦真的出现紧急状况需要人工介入时，却发现自己因长期缺乏实践而退化严重。换句话说，自动化水平越高，需要人工处理的突发状况就越少见、越复杂。这意味着，自动化越好，反而对人工操作员的要求越高，因为他们需要处理更难、更罕见的异常事件。这不仅适用于动手能力，同样适用于认知能力。人类的认知技能需要快速、频繁的反馈来保持敏锐。当系统刚刚实现自动化时，操作员的技能很强（因为此前一直手动练习），但下一代操作员却没有这种优势。他们没有经历过频繁的手动操作，技能的提取会更慢、更费劲。二、警觉性和警报设计的反讽因为操作员只监控罕见的异常情况，他们很难长期保持警觉。人类只关注经常用到的信息，因此需要自动报警提醒异常状况。但是，这又产生新问题：系统越复杂，所需的警报就越多；警报越多，紧急状况发生时的混乱程度就越高。三、“人类监督自动化”的反讽人们之所以使用自动化，是因为相信机器比人类表现更好。然而，当机器出错时，又得由人类负责发现并修正： > 如果一个决策完全由机器负责，那说明机器能够比人类更快地做出决策，考虑更多因素，运用更精确的标准。因此，人类根本无法实时判断机器的决策是否正确，人类只能在更高的“元层次”上判断机器的决定是否“可以接受”。但如果机器本身就是因为人类判断力不足才被使用，那人类又凭什么判断机器决策的好坏呢？这根本就是不可能完成的任务。同样，自动化系统在纠错和自我调整过程中，可能会掩盖潜在的问题。一旦自动化达到极限，被掩盖的问题突然暴露时，往往已经为时已晚，难以挽回。因此，如果你希望用人类作为自动化系统的后备手段，就必须让自动化的节奏尽量与人类能处理的节奏相符： > 如果必须让人类操作员实时监控机器的决策过程，那么机器决策的方法、标准和速度，都必须在人类能够理解和跟踪的范围内，即使这种方式在技术上并非最有效率的。如果做不到这一点，当操作员怀疑机器决策时，就很难追溯到机器决策的具体步骤，难以判断问题出在哪一步。四、故障处理与人工干预的反讽 Bainbridge 建议，当自动化系统出现问题时，最好的方式是：停机→观察→理解→修正→重新启动然而，并非所有系统都能随时停下来处理（比如核电厂或飞行中的飞机）。面对缓慢发生的故障，操作员可以用训练过的快速反应动作争取时间；但对发生速度极快、超出人类反应速度的故障，必须由自动化系统本身做出可靠响应。如果无法确保这一点，或者故障后果过于严重，她建议直接不要开发这种系统。五、保持人类技能的训练反讽为了防止操作员技能退化，作者建议： • 定期让操作员亲自操作一些步骤； • 或者用高仿真模拟器来训练。但又产生了新的问题：未知的故障无法在模拟器中复现；即使能够预测一些故障，但如果实际没遇到过，也无法确定系统的真实反应。人类无法学习未知事件的处理方法，只能练习在已知范围内解决问题的技能。纯粹依靠操作手册处理异常情况是行不通的，因为手册不可能涵盖所有情况。可笑的是，你一边训练操作员严格按照说明书执行操作，一边却希望他们具备处理未知问题的“智慧”。所以，一个反讽出现了：自动化程度越高、覆盖场景越多的系统，反而越需要大量投资培训操作员。六、自动化与人为责任的反讽当系统需要考虑效率以外的因素（比如公众不接受完全自动化的高风险系统）时，人类的参与就成为了必然。因此，作者认为人类和机器最好以“团队合作”的方式运作。但合作也存在隐患。例如，如果计算机能为操作员列出建议的行动步骤，而你又完全相信计算机给出的建议，那么实际上应该让计算机直接自动执行这些步骤，而非再让人类去机械地完成这些步骤。七、纠正“人为错误”的反讽作者认为，纠正人为错误时，最好关注行动的结果而非具体的行动本身，这样可以给操作员更多空间选择不同的策略，提升灵活性。作者还提到电子显示器与传统物理仪表盘的优缺点，以及如何根据不同的场景（技能型、规则型、知识型）选择不同的操作模式。总结作者强调，这些问题本质上关乎“团队合作”，而生产压力也会带来很大的风险： > 人类必须清楚机器具体负责哪些任务、如何完成任务，否则会出现职责不明的混乱局面。 > > [...] > > 没有时间压力时，人类擅长解决复杂问题。但讽刺的是，在有时间压力时，人类表现会明显下降。因此，自动化并不总是能解决问题；相反，想要妥善解决自动化带来的新问题，可能需要比传统自动化更多、更复杂的技术智慧。

#自动化 #反讽 #学术论文 #经典文献 #自动化领域 #Lisanne Bainbridge

滇黔客人🚩🏴🌏

5个月前

我实在没有办法去把邓小平《西南局组织部给西南局和中央组织部报告》、张闻天《闽赣党目前的中心任务》这样的官方原件给你们调出来。ChatGPT是我目前能贴出来的，除了刘仲敬以外信用度最高的资料来源了。当然但凡写过学术论文都知道AI是不能作为权威的，所以你们这群畜生仍然可以死不认账。毕竟姨学的

#邓小平 #张闻天 #官方原件 #AI #信用度 #学术论文 #姨学

6个月前

罗福莉（福莉），出生于四川农村的“95后AI天才少女”，现任DeepSeek公司深度学习研究员，是国产大模型DeepSeek-V2的核心开发者之一。她本科毕业于北京师范大学计算机专业，硕士保送至北京大学计算语言学专业，师从万小军教授，期间在国际顶级会议ACL上发表8篇论文（含2篇一作），奠定了其在自然语言处理（NLP）领域的学术声誉。职业生涯始于阿里巴巴达摩院，主导开发了多语言预训练模型VECO，推动AliceMind项目开源；2022年加入DeepSeek后，参与研发了MoE架构大模型DeepSeek-V2，该模型以“中文能力第一梯队”和超高性价比（1元/百万Tokens）成为行业焦点。 2024年底，网传小米创始人雷军以千万年薪邀请其领导AI大模型团队，但截至2025年2月，罗福莉仍通过高中班主任回应“暂未决定”，其知乎认证信息显示为DeepSeek员工。分析认为，她的选择或反映对技术深耕与产业使命的权衡：DeepSeek正处“与国运共振”的上升期，而小米的邀约则凸显行业对顶尖人才的争夺。罗福莉的成长轨迹融合了个人奋斗与时代机遇。她以“农村女孩”身份突破性别与资源限制，成为AI领域标杆人物，既印证“知识改变命运”的普世价值，亦展现中国AI产业崛起中青年科学家的关键角色。其职业路径的选择，不仅是个人发展问题，更折射出国产AI技术生态中企业与人才协同创新的深层命题。罗福莉在采访中回顾了自己从农村到顶尖AI开发者的逆袭之路。她出身贫寒，父母曾质疑“女生学计算机是否适合”，但她以“探索更多可能性”的决心打破桎梏。在北师大转专业至计算机后，她通过提前规划与贵人指引（如北大导师万小军），以“目标拆解+死磕精神”实现学术突破：大三自学Python并投出首篇顶会论文，硕士期间以“博士生标准”产出20余篇顶会论文，成为业内瞩目的“ACL8篇作者”。她坦言职业选择中的试错与坚持：曾短暂尝试产品经理方向，但最终回归技术研究，并先后加入阿里达摩院、幻方量化及DeepSeek。在DeepSeek期间，她深度参与模型研发，强调团队“技术驱动”特质，并公开评价DeepSeek-V2为“性价比之王”。

#爱上川妹子 #国产人工智能 #深度学习 #语言模型 #自然语言处理 #学术论文 #ACL会议 #北京师范大学 #北京大学 #阿里巴巴