归档

论文研读：**OverLoCK: An Overview-first-Look-Closely-next ConvNet with Context-Mixing Dynamic Kernels** 省流版本：模拟人从粗看到细看的过程，设计了一个CNN based backbone，将模型理解图像的过程分为overview和focus两步，并且引入了根据全局上下文来动态生成卷积核参数的架构。 ## 文章概览 之前的视觉神经网络大多采取了层级结构作为主干网络，从低到高提取特征，缺

PPT里面的内容不要写不会的， 主要根据PPT里面的内容+助教给的问题进行提问 ## 小组汇报 3-5个问题： 所有人都要上台，问题谁回答都行。 汇报人数自行安排 ## 录音中提到的核心讨论问题 1. 关于NEMO论文的锚帧选择：为何选择这些矛盾，以及这些矛盾的重要性。锚帧经超分辨率增强后的收益，通过何种技术传递给其他帧。 2. 4篇论文X3个模块都有一个问题->需要准备设计的理念，每一个模块为什么要这么设计。 ## 书面汇报 > 每一个人自己写一份，使用老师发的报告 前言

我用的工具和佬友一样，我觉得挺好用的，效率问题大概就是工作流需要优化一下，我的工作流大概如下，佬友可以参考一下，看看是否对佬友那边的流程有优化价值： 一个模型的组成无非就是`Baseline+模块A+模块B+模块C+...` 对于论文阅读阶段，目的就是从论文中寻找 Baseline 和模块，这个阶段的工作可以借助 AI 来完成，模型使用的是 Gemini, 感觉 Gemini 对于教学，解释内容挺容易理解的。 对于寻找Baseline的话，就需要精读论文了，首先可以使用AI先

这个标题我酝酿了有半个月了，又一天中午睡醒赶去上课的时候，从脑子里蹦出来这个标题，觉得很有意思，就一直记到现在。 今天看了看cursor和chatGPT的年度总结  chatGPT给我的年度诗篇 ```text

作者：bigpunch 链接：https://www.zhihu.com/question/1913413189753877312/answer/1985848243595276793 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 我大概看了一下你的描述，基于LLM Agent的狼人杀，微调[Llama](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=761941846&content_type=Ans

## [研乙己——“Hello World“的七种写法](https://zhuanlan.zhihu.com/p/1975505848919934298) [](https://www.zhihu.com/people/gua-fei-44) [三枪一个麻辣烫](https://www.

## 深度学习里明明有一个很好的idea，但是跑出的效果不理想，是否可以稍微人工干预? [深度学习里明明有一个很好的idea，但是跑出的效果不理想，是否可以稍微人工干预?](https://www.zhihu.com/question/666647497/answer/1982175646961665485) [![bigpunch](https://pic1.zhimg.com/50/v2-565255a6bd673af58e060f736e8fda99_l.jpg?sou

<div style="font-family: Georgia, serif; text-align: center; max-width: 600px; margin: 0 auto; padding: 40px 20px; line-height: 1.6; color: #111;"> <h1 style="font-size: 2.8rem; font-weight: 700; margin: 10px 0;">ICS实验报告</h1> <p style="font

看到你说研0非LLM相关，手里没大算力，又觉得RAG和Agent偏工程没什么可研究的，我仿佛看到了五六年前那一波做CV的学生，也是对着ImageNet的大模型望洋兴叹。但其实，咱们得把思路打开，算力贫民窟里也能炼出金子，而且往往这地方出来的东西，比堆算力更有思考深度。 我们要先打破一个巨大的误区，就是觉得只有预训练Pre-training才叫研究，只有跑得动70B甚至更大的模型才叫搞LLM。这个观点在大厂里盛行，是因为他们有卡，他们有资本去烧。但作为学术界，尤其是作为一个独立

做任何事情、选择任何一条道路之前，都先问一下自己： - 我选择这个道路是为了什么？ - 能否通过其他的渠道获得我同样想要的东西呢？ ## Meta Recognition 进入Nova之后，对自己的元认知感觉要清晰了一些。 我是一个缺乏社交、不擅长交流和沟通，做事情不够缜密的人； 我是一个对很多东西好奇，喜欢捣鼓各种东西，但是没有长期毅力把一件事情做下去的人； 我是一个会经常被负面情绪占满，并且把负面情绪视作常态的人； 我是一个很想要表现自己，但是却没有什么本事的人。 我认为

 前提提要，今天分享的内容比较多、涉及的面比较广。 在开启我们今天的探索之旅前，我们先看一个近期发生的真实的例子 ## 一个真实的Case 假设你是XX部门的一个部长，你现在有这样的一个任务： - 收集61位朋辈导师的信息，并且把大家的信息整理成word文档，交由新媒体中心的同学负责美编+排版。 -

# 党的二十届四中全会精神学习心得 今年的10月24日召开了党的二十届四中全会，我们亲爱的辅导员李老师也在周三的形策课上给我们讲解了党的二十届四中全会精神。我在听老师讲的时候，感悟最深的就是 会议精神和我们日常生活的契合。 全会围绕 “进一步全面深化改革、推进中国式现代化” 作出的安排，让 “改革” 从课本里的概念，变成了我身边可触可感的细节。就像仙林校区对面和园有几个给户外劳动者的“驿站”、“小屋”，我每次经过的时候都会看见有劳动人民在休息，正是全会提出 “健全基本公共服务

这里是大纲，主要是项目的思路（按照申报书的思路整理的） > 申报书主要要写的内容为： > 1. 项目主题设计的基本考虑及项目内容简介 > 2. 各个活动的规划 > 3. 项目考核方法 # “追光”科研启蒙学科特色劳动教育实践项目 ## 简介 项目主题设计的基本考虑及项目内容简介： 项目以“追光”为核心意象，立足开甲书院相关学科专业特色，面向真实科研与教学场景中的专业劳动任务，构建以“能力训练—走进科研—场景延伸”为主线的学科特色劳动教育实践路径，引导学生在实践中开展专业劳动、

# Fluent Server 下面内容以ubuntu为例，网络环境为NJU校园网，4H8G服务器（PVE虚拟机）。 ## SSH Client 推荐使用termius或者Xshell，warp广告打得挺多的，但是感觉有些三不像，其他的ssh客户端要么功能不强大，要么颜值不够。 ### Terminus ### XShell Xshell、Xftp需要协同使用，如过需要还得加上X11做桌面转发。 ## 网络 ### 校园网认证 1. **NJU校园网认证使用以下命令**： `

今天我登录A服务器，准备训练模型的时候，发现A服务器的GPU资源被占满。 发现多了一个叫做`teacher`的用户占着GPU。 我最初以为是组里其他研究生在用GPU，但是检查`home`目录和`~/project/`目录并没有发现有其他的环境。 我尝试登录了`teacher`这个用户，我承认我有赌的成分，但是我赌对了，密码就是`teacher`。。。。。。 ![image.png](https://yamapicgo.oss-cn-nanjing.aliyuncs.com/p

声明： 本文不建议非墨苍离长期读者阅读，如果执意阅读，产生的不良心理状态，笔者概不负责。 以及， 如果有被冒犯感，请自行消化，不要留言，谢谢。 --- 我们去观察一个人的认知状态，以及未来的认知天花板，有一个关键的因子。 就是ta的[叙事框架](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=751648338&content_type=Answer&match_order=1&q=%E5%8F%99%E4%BA%8B%E6%A1%86%E

作者：莫比乌斯之蛇 链接：https://www.zhihu.com/question/1932958329321292838/answer/1959616967011963047 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 <!--more--> 用[解构](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=750959265&content_type=Answer&match_order=1&q=%E

我想帮督工补充三点： **第一点：“文化融合”不是缺共识，而是缺“文化主体性”** 督工说中国“说不清自己的主流文化是什么”，我觉得他太客气了。 真相是：我们不是没有主流文化，而是主流文化太“工具化”了，没法产生情感认同。今天的中国主流文化，其实是“发展主义”——一切以经济增长为核心，一切以“有没有用”为判断标准。这种文化在招商、建厂、升本、发论文方面效率极高，但在面对移民时却毫无吸引力，因为它无法回答一个根本问题： “我成为一个中国人，意味着什么？” 美国可以答：“意味着自

精读(perhaps)了《A Survey on Multimodal Large Language Models》（IEEE2024）这篇文章有关MLLM的发展历程概括，论文中还给了一个github链接[https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models](https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models)

## 一个困扰许多人的问题 一个很常见的场景：你在 GitHub 上看到一个很有趣的 Python 项目，决定把它拿到 Windows 本地试试。你熟练地敲： ``` git clone git@github.com:yama-lei/demo.git cd demo ``` 发现仓库里有 `requirements.txt`，部署过多个python应用的你熟练地敲下： ``` python -m venv .venv .venv/Scripts/activate pip i