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如何蹭ChatGPT的热度发一篇顶会?

如何蹭ChatGPT的热度发一篇顶会?

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听说拥有顶会论文仿佛自带“流量”。

很多大厂的校招已经明晃晃的说明有顶会buff加成的同学优先考虑,甚至可以免笔试直接面试!

当然不仅仅是毕业进大厂需要高区论文作为背书,顶会自带流量的加持作用还体现在:本科发顶会,考研、直博、出国机会倍增;研究生发顶会,拿奖学金、申博、出国远比其他的信息更硬核……

对于还没有发过第一篇论文,还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手学会如何写论文发顶会的重要性不言而喻

发顶会到底难不难近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会总让人觉得顶会这事儿好像没那么难

但是到了真正实操阶段才发现并不那么简单

可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文甚至不能写出论文掌握方法有人指点和引导很重要

而最近ChatGPT的热度之高,各大厂都在纷纷布局相关研究。很多人都想知道能不能用ChatGPT写论文。但是,高端的玩家,已经开始关注,如何蹭ChatGPT的热度发顶会!

3月16日,我们邀请南加州大学电子信息工程博士侯老师,和大家分享:ChatGPT如何训练。从ChatGPT的训练算法,到如何基础目前的大模型提出新的idea,学习顶会论文写作套路!

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作为当红流量巨星,不论是业界还是学界,其实都在蹭它的热度,相关研究如何如果,这个时候与这个有关联的论文不仅在发表中能够获得很好的关注,后续求职中也是很好的敲门砖。

对于想发顶会的同学来讲顶会/论文跟三四区论文最大的区别在于创新点,一篇文章到了审稿人手中,通常第一眼看的就是文章的创新点,然后才是论文的其他部分。也是常说的,顶会论文的审核比较流行用novelty+实验效果来区分论文的质量。

而其实,论文的创新点也有“套路”可循,来自旁人的点拨可能就起到了四两拨千金的作用。

还在为创新点而头秃的CSer还在愁如何写出一篇好论文的科研党一定都需要来自顶会论文作者顶会审稿人的经验传授和指点

很可能你卡了很久的某个点在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决

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你可能的问题:1、有选题还没开始写

2、有idea无法验证/验证过程频频出错

3、文献调研无从下手

4、无法确定研究方向、想出idea

你能获得的指导:

1、科研全流程定制规划指导

2、科研经验指点、避坑指导

3、根据你的基础和需求,量身定制科研论文冲区

4、从选题到idea、实验、数据集、写作、投稿、修稿全程指导


如何获得一个符合顶会水准的idea

大佬们的建议是及时关注各大顶会定期看它们的acceptedlist,将其中跟自己方向密切相关的工作粗读一遍(包括交叉方向的);重点标注自己感兴趣的、最好是开放了代码和数据集的工作,去进行复现

通过这样的步骤确定自己想要做的idea所属的细分领域,然后把最相关的工作挑出来,这个时候通常筛出来的只有四五篇了然后精读思考这些问题

这个方向还存在什么问题?

自己有没有更好的方式去改进和提高?

尤其要注意的是idea和创新点的思路不能局限过往读过的其他方向的论文此时都可以拿来作为参考提升novelty。毕竟在现在的评审制度下能审到自己论文的人大概率是自己的小同行,只关注自己领域的话,难以让审稿人喜欢这个工作。

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当然除了创新点和idea在写论文的过程中还有很多方面需要注意许多初学者并不是真正懂得如何写论文

顶会论文各部分如何写听听有多篇顶会在手的审稿人的建议——

一、Abstract

这部分是对你全篇工作的摘要总结,需要体现论文的精华同时又不能太冗长,可以将Introduction部分每段提炼总结成一句话,之后将他们连贯起来,就可以作为一个Abstract了。


二、Introduction

这部分重要的是讲一个“好故事”,让审稿人能跟着你的逻辑和思路并认同你的工作,这里最好包含一个可以说明研究问题或内容的图示样例,以帮助审稿人理解。

可以用“五段论”的结构来写——

背景介绍+现有方法存在的问题+自己的解决方案+️实验及结果+工作贡献陈述(工作是针对现存的某个研究思路或分支的某一方案进行改进),或者背景介绍+其他研究分支小结+️自己的方法+️实验及结果+工作贡献陈述(工作提出一个新的框架或结构)


三、RelatedWork/Background

需要写和自己研究内容最相关的2-3个分支,且每个分支要有subsection,注意总结,要说明自己方法和先前方法的不同。


四、Method

Method要和Introduction中的贡献陈述对应好,详细介绍自己的方法,突出工作的核心部分和模块。此外,一个“好看”的主图很重要,注意配色,图释,图例等。基本做到看图可以大概明白流程或框架。

写Method时要合理利用公式,不要堆砌太多,反而适得其反,每个公式都要有价值和解释。


五、Experiments

包含三部分:ExperimentSettings,包括:数据集,数据统计;模型、框架、方法的实现细节;比较方法和基线的介绍;评估过程和指标。

ExperimentResults,即利用指标反映的主实验结果,1-2个表格及分析。

FurtherAnalysis,可包括:消融实验,案例分析,可视化,A/B测试等。这个部分也可作为一个独立的section。


六、Conclusion and Future Work

总结方法和实验结论,如果有可能,提出1-2个未来可以改进的方向。

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1、科研经验丰富,能够及时答疑解惑

2、论文写作经验丰富,指点论文写作

3、有闪亮过硬的背书

我们的导师:

1、手握多篇高区论文,顶会论文第一作者

2、顶会审稿人

3、QS Top高校博士、博士后等科研从业者




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