智能机器人形势与政策论文可以怎么改

发现一个特别适合发论文的方向，特征融合模改。特征融合是提升模型性能的关键技术，只在有效整合不同来源或层级的特征以增强表示的判别力与鲁棒性。通过自适应加权、注意力引导或多尺度融合等方法，能够显著提升目标检测、图像分割等任务的精度，并缓解过逆核。 近期研究如 m f， d， s， d， e， t， r， 通过优化融合策略在检测任务上实现显著提升，印证了该方向的潜力。当前创新多聚焦于动态融合机制、跨模态对齐与轻量化设计，为改进现有模型提供了灵活且高效的路径， 该方向兼具实用性与创新空间。另外，我整理了十篇关于特征融合模改的最新论文及代码，方便大家参考。

是谁还在被 a i g c。 卡住？论文快看过来，今天来讲一下怎么在三十分钟内去降低 a i g c 查重率，如何从一个百分之九十的 a i g c 率降到百分之二十五分钟教你学会！本视频有点长，主要是三个方面，一个是降 a i g c 的 核心思路和人人工降 a i g c 率保姆级教程实操以及十分钟懒人降 ai 降重方法。 怕视频过长，下方安排了进度条，博主那么贴心，给个三连不过分吗？首先你要知道，只要摸透 ai g c 检测底层逻辑后，降 ai 就 可以直接拿下。要知道市面上的 ai g c 检测一般基于文本相似度、语言风格、语法结构和标点使用习惯等进行判定，无论是知网还是维普都会对这三类进行检测判断。 所以我们只需要在表达方式上多向人类，然后再加点个性表达，就像每个游戏玩家都有自己的猎杀手法一样。然后再尽可能的得多一些案例分析，基本就能进行降 ai 了。了解完降 ai g c 的 核心思路后，我们直接来进行教程实操。第一个就是要学会逻辑衔接词处理， ai 生成的论文 常常滥用，像首先其次音词，而且等词会导致机械感僵，所以我们要合并短句去删除逗号，改用所以。然而同时等连词以及替换为自然过渡句，这类是最明显的 ai 痕迹，所以很简单， 你只需要改几个词就可以，像我 ppt 上的例子一样。第二个是要学会补充主语与主观表达。列安生成的句子有个老毛病，就是常缺乏主语或使用泛化主语，如文本概研究，所以我们要进行补充。第一个添加具体主语，比如笔者本研究团队等。第二个学会引用第三封观点， 如 s x 学者指出，这样就能很轻松地减 ai 下来。像这个例子， ai 之 c 律的问题确实感到烦恼和困扰，一眼就缺少了一个具体主语，只加上了一个，我就轻松降下来了， 直接 ai 之 c 率合格。第三个是要学会调整段落结构。 ai 写作不向人类的思考，通篇论文往往更加倾向于使用总分总或分点式结构，所以会导致模板化，所以我们要多点人类的思考在里面， 要学会改写分点内容和增加分析层次，要再在分点后补充案例或对比。比如这个 ai 生成的句子是明显的分点式句子，很强的 ai 味道， 那么进行分点内容后，便成了带有人文书写的习惯和案例分析，所以不会背叛 ai 书写。第四个是要学会增加实质性内容。 ai 生成的内容会很空洞，基本是在网络上的数据进行收集做总结，从而缺乏案例或数据支持。所以我们一定要进行补充案例，比如引用具体事件或实验结果和增加数据，会使用百分比、对比分析等。比如这个 ai 生成的句子就很缺少实质性的内容， 所以我们一定要进行补充案例，才能让这个句子不那么一眼就 ai。 第五个是要学会翻译，与同一次替换 ai 生成的句子重复率会很高， 而且翻译腔明显就像机器人朗读一样。所以最简单的方法就是学会用多软件交叉翻译，使用低配哦， google search、 腾讯翻译等交替验证和同一词替换，避免重复词，比如重要就可以替换关键核心、至官重要等词， 不知道相对应的同一词，可以让 deepsea 老师帮忙辅助进行同一词更改。第六个就是删减与扩写结合，裂然生成的内容有两个致命雷区，一定要避开，一是又长又臭的形容词堆砌，二是短的莫名其妙的句子文档，建议直接替换或删掉那些啰嗦形容词，让句子回归简洁。 控制单句字数在十五至二十五，字，太长就拆，太短就合并。记得除开专业术语除外。在这里记住，删减可以删除无关紧要的背景描述或重复内容 扩写就再在关键部分增加分析对比或案例。第七个就是要学会改写为人话悲哀生成的句子一般过于学术化，缺乏可读性，所以要平民化、通俗化去表达。比如将专业术语类比为日常事物， 以及增加一些口语化表达。比如实际上换句话说，比如这个 ai 生成的句子，谁知道深度学习模型指的是什么呢？所以通俗易懂一点，会更加容易让系统判为人邪。以上就是可以轻松讲 ai 率的七大方法。当然还有人问，如果我自己时间不够，实在懒得手工开怎么办？ 这里呢，就教你一个懒人方法，十分钟懒人降 ai 降重方法。首先呢，我们一定要知道自己学校的最终定稿查 ai 系统的是什么，要了解一下它的核心检测维度和敏感特征。很明显，系统不同，检测的维度不同，比如像我这个论文一字不变，它的之网 和维普检测出来的结果都是不一样的，甚至一次段落也不同。所以，如果你的论文 ai 制 c 率过高，建议先免费尽显 ai 查重， 然后再优化 ai 制 c 率。首先来到百考通 ai， 进入百考通 ai 的 官网，找到那个降重降 ai 的 按钮，点进去有个很实用的功能，降重加降 ai 双降。它和之网、维普、 万方这些主流查重系统都兼容，能一次搞定两件事，既把重复率压下去，也把 i 风险规避掉。操作很简单，把上传需要处理的论文点击提交，等几分钟就能下载处理好的新版本了。 最贴心的是，他处理完之后，文章格式一点没乱，段落还是清清楚楚的，标点符号也规规矩矩，该拳脚的拳脚，该绊脚的绊脚，内容读起来很自然，完全不像爱爱，更像是你自己琢磨改出来的感觉。

今天呢，我们就来聊一聊关于使用人工智能来检测论文是不是由 ai 生成的，以及帮助大家降低论文被误判风险的一些服务。没错，这个话题最近真的很火。对，那我们就直接开始吧。咱们先来说说这个 ai 率检测的注意事项， 我想问一下，就是咱们这个系统到底支持检测哪些主流的 ai 模型？嗯，这个系统能检测的 ai 模型挺多的，像 chat、 gpt、 gamemaker、 cloud、 文心、一言通、一千问、智谱、 ai、 百川智能、三六零智脑 讯、飞星、火豆包、 kimi 还有 deepsea 这些主流的模型生成的文本都能检测出来。明白了，那在提交论文进行 ai 率检测的时候，有哪些内容是必须要注意的？是这样的系统主要是分析论文的上下文关系嘛，所以一定要提交论文的正文， 然后像标题、公式、图片表格、参考文献这些非正文部分最好都删除掉，这样才能保证检测的准确性。了解了，那如果检测已经开始了，还能不能申请退款啊？ 这个系统一旦提交开始检测了，就会产生成本，所以是不支持退款的，这个还请大家理解。好的，那咱们再来谈谈为什么要选择 ai 绿检测，它到底有哪些突出的优势。其实 ai 绿检测有很多优势的，首先就是它的检测速度非常快，因为它用的是很先进的检测技术，可以快速地完成检测。 然后它的兼容性也非常的强，不管你是刊论文、学位论文还是课程论文，它都可以检测。听起来确实很高效啊，那检测完之后，这个结果是怎么呈现的呢？检测报告的话是非常详细的可式化报告，可以很轻松地帮你识别出来哪些地方可能存在 a i g c 的 问题， 然后同时整个检测过程也会采用先进的加密技术，确保你的隐私不会被泄露。我还想知道就是使用 ai 来写论文会不会有什么法律风险？当然是有法律风险的，因为中华人民共和国学位法藻案第六章第三十三条里面也明确规定了，如果说在获得学位的过程当中存在人工智能、写作等学术不端行为， 经过学位评定委员会审议决定之后，学位授与单位是可以撤销你的学位证书的。嗯，这后果听起来挺严重的，那咱们再来讲讲 ai g c 检测服务到底是个什么东西？它是怎么识别 ai 生成的内容的？ ai g c 检测服务其实就是通过一种特定的系统来分析你的文本，然后把人工写的和 ai 模型生成的内容区分开来， 最后会很快地出一份报告，告诉你这个 aigc 值的高低。那这个 aigc 值到底是个什么意思？它的检测结果准吗？这个 aigc 值其实只是表示你的论文当中这些内容片段有多大的可能性是由 ai 生成的，跟你论文的质量没有任何关系。然后系统给出的检测结果也只是一个参考，它并不是一个判断标准。 而且因为 ai 模型本身就有很多种，所以这个检测结果也是有可能会有误差的。懂了，下面咱们再来看一下这个降 ai gc 率服务。我想问一下，这个 ai gc 疑似率到底是怎么定义的？ ai gc 疑似率其实就是看你的这个文本有多大的可能性是由 ai 模型生成的，它和论文的好坏没有关系， 只是说你这个内容片段可能是 ai 生成的概率有多少？如果说有人在申请学位的过程当中被发现用 ai 写作，会有什么后果？根据我们的学位法草案第六章第三十三条，如果说你在申请学位的过程当中存在这种人工智能写作的学术不端行为， 那么学位授与单位是可以撤销你的学位证书的，而且这个是已经获得的学位，也有可能会被撤销。哦，天呐，这真的要引起重视了，那这个降 ai g c 率服务都能处理哪些 ai 模型生成的内容呢？ 它能处理的模型挺多的，像叉 gpt、 三点五、叉 gpt、 desk、 four、 dot、 zero、 gemini、 cloud、 文心、一言通易、千问 智谱、 ai、 百川智能、三六零智脑讯飞星、火豆包、 kimi， 还有 deepsea， 这些模型生成的内容它都能处理了解了。那我们再来聊一聊这个酱茶重律服务，它到底支持哪些文件格式和语言呢？目前酱茶重律服务只支持 doc 格式的文件，然后文件大小不能超过十五兆， 然后语言的话只支持中文和英文，像图片、表格、代码这些内容是没有办法降 a、 i、 d、 c 的。 好的，那在使用这个降查重率服务的时候，上传文件有什么要注意的吗？有的， 上传的时候你只能上传正文部分像封面摘要、目录、参考文献、致谢福路这些都要删掉。然后如果上传的是报告的话，只支持 g、 t、 f 格式或者是部分 pdf 和部分 html 格式的文件， 还有一点要注意的是， pdf 有 时候会乱码，所以你要确认好再提交。那我想问一下这个自动降重的效果到底怎么样？自动降重的话，它是会把所有重复的句子都通过语义分析引擎修改一遍， 然后一般来说你的重复率越高，它降重的效果就越明显。但是它毕竟是机器降重，所以没有办法跟人工去相比较，不 过它的好处就是非常的便宜。我比较好奇的是，自动降重之后能知道具体能降多少重复率吗？这个系统是不会提前告诉你说我能帮你把重复率降到多少的，因为它不会帮你提交查重， 所以这个修改后的结果只有你自己去查了才知道。明白了在使用这个降查虫率服务的时候，有什么特别要注意的吗？有几个点一定要注意。第一个就是你要知道机器降虫是可能会出错的，你要能接受这些误差你再去付款，因为一旦付款了之后是没有办法退款的。第二个就是降虫报告里面的那个综合评分不是你的查虫率，然后那个大师查虫报告也只是给你做个参考。 最后一个就是你要用同一个查虫系统去查，你才能知道这个降虫到底有没有效果。好的，那咱们继续来看一下这个降 a i g c 系统，它到底是通过什么技术来降低你的论文被 ai 检测系统误判的概率的呢？这个系统主要是通过对比不同的语言模型和分析思维逻辑， 专门来降低你的论文被 a i g c 检测系统标红的概率，而且它是支持目前市面上主流的 a i g c 检测系统的，所以它既可以帮你修改 ai 生成的内容，同时又可以帮你维护学术诚信。这个降 ai g c 疑似率的效果到底怎么样？现在市面上的查重系统和 a i c g 的 检测其实都是用了好几种 ai 检测模型， 所以有时候你即使是完全自己写的，也有可能会被误判为重复率很高。那我们的这个产品就是针对主流的 g w 的 aigc 系统做了深度的优化和更新，所以它的实际效果会更好一些。我还想问一下，使用这个降 aigc 系统有什么需要特别留意的地方吗？当然有了，首先你要确定你能接受机器降虫可能会产生的一些误差， 因为一旦付费了之后是没有办法退款的。然后第二个就是这个系统，它只负责帮你降低 aigc 的 一次率的具体数值的。 最后一个就是你要用同一个 a i g c 检测系统去前后检测，你才能准确地判断这个降 a i g c 率是不是真的有效。 ok， 今天 我们跟大家聊了一下关于 ai 论文检测和降重服务的一些原理，还有一些注意事项，也提醒了大家一定要重视学术诚信，希望大家都能够顺利地通过论文这一关。好了，那这期节目咱们就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下次再见，拜拜！拜拜！

发现一个特别适合发论文的方向，特征提取。特征提取是计算机、视觉等领域的核心环节，其目标是从原始数据中自动学习有效的高层次抽象表示。相较于依赖专家经验的手动特征工程，深度学习方法能够通过端到端训练， 直接从数据中提取更具判别力和鲁棒性的特征。当前研究聚焦于改进特征提取模块以提升模型性能与效率。主流方向包括设计更高效的注意力机制或轻量化卷积模块以优化计算。 通过多尺度融合与特征增强提升信息丰富度，以及结合自监督学习强化特征泛化能力。这些改进可直接应用于目标检测、三维重建等任务，是快速优化模型的有效路径。该方向兼具基础性与创新空间。另外，我整理了十篇关于特征提取模改的最新论文及代码，方便大家参考。

我们接下来教一下如何和 ai 一 起写作，写一篇 ai 位不中向，你自己的文章，你们就自己偷着学啊，不要告诉别人，而且这个方法只适用于娱乐的写文章啊，大家不要把它用在写作业啊，或者写论文这些方面，它是 啊不太道德的啊，大家你们注意一下，我知道你们很多人写文章喜欢用一句 promise 让 ai 生成一篇文章出来，就像现在屏幕上这样子，这样子他当然是可以写出来一篇文章的，并且写的非常漂亮，但是这样子有一个问题，哎，非常明显，这篇文章一看就不是你自己写的，对不对？ 那我们来看写作的思路，首先你就不可以让 ai 直接从头给你生成一篇文章，而是先让 ai 明确一下这个写作的主题，并且让 ai 来自己输出一下这篇写作的大致内容和它的大概的提纲，需要写哪些内容。 我给 ai 的 prompt 是， 我现在需要一篇文书，我们来讨论一下这篇文书需要写啥，而且必须是让 ai 自己先输出一遍，自己先复述一下，因为 ai 复述下来的东西，它会存在这整个回答的上下文里面，它再根据下面的信息会生成一个更好的文章。 我们现在来看屏幕，这里它已经非常详细的去列出了我们需要的内容是什么，根据它列出出来内容， 再把我们自己真实的信息，把你真实的情况给描述上去，发给 ai， ok， 我 们现在来看屏幕，我就随便按照他的要求写了一些我在这一年中间干的事，还有几个我想要转向的理由，在这个地方其实你不用太在意你的语言，因为这段话的主要用途是让 ai 去了解你的背景，而不是凭空去捏造。 还需要注意一个点是，我们在写完这一段之后，我们需要加上这么一句话，就以上是我的一些信息，我们来讨论一下怎么写，而不是让 ai 直接开始写。当我把这一段话发给 ai 之后，他就完全知道了我的背景信息，我们在后面根据他的要求，根据他的一些要求，把一些细节给补充完整发给 ai， 这样子就可以保证了你整篇文章它是有内容的，而不是一个空泛没有内容的一篇文章。接下来在我们补充了内容之后，你会看到它会给你生成一个非常完整的一个架构。这个时候重要的来了，我们要让它一段一段开始，而且必须要用中文 later， 我 们现在来读一下，就没给我们生成第一份草稿的第一段，就这篇文章你一看就知道这不是你人写的。 这个时候你就可以跟恩爱提出一些语气上的或者是写作上的要求，我们还可以要求他用几种别的方式来写一下，然后让他生成多种回答。我们从中间选一段你喜欢的就可以了。 比如说我非常喜欢这一段话，我们就可以把它复制下来，我们把这段话直接扔给 google 翻译，然后你毕竟是中文的母语者，对吧？你能看得懂这段话上面的哪些语句它是不通顺的，或者哪些话它不像是你写的，这时候用你自己的语言去改它就好了。改完了之后，把这段英文复制下来，放到 gpt 里面，它已经变成 mix 了。我们可以回到 ai 这边问一下 a， 问 ai 一个问题， 你知道如何减少文章中的 ai， 他 给我们输出完了之后，你不需要管他给你输出了什么东西，我们就可以把我们刚刚自己去改过的这一段话，因为他保留了你自己的一种写作习惯，还有你自己的口吻，对吧？ 就可以把它放回给 ai 这边，然后再最后加上你把稍微改一下，也更少了 ai 味，这时候他就会把你刚刚的这一段给稍微去 润色，或者去稍微给改一下。我们再来看这一段的产出啊，他的 ai 的 概率大概是多少？就已经降到了百分之三十七了，看到没？ 也就是说你只需要通过这样的循环，把前半段给改一下语句啊，或者是改一下一些用词啊，形容词的方法，就可以把这一段话的 ai 给降到很低。然后我还试了一下，把最后这一段话的中文给放到 ai 检测工具里的时候，其实他已经没有 ai 率了。 如果你们最后整一个结果只需要保持在中文，那其实现在的结果已经可以了。我现在在现在期末这段时间，或者是写文书这段时间，我这个视频有帮到你们，如果说你们有任何想反馈的或有更好的办法，可以在评论区里给我提出来， 我有点做亏心事把把一些不好的东西教你们了，但是，嗯，你们就自己偷着学啊，不要告诉别人。而且这个方法只适用于娱乐的写文章啊，大家不要把它用在写作业啊，或者写论文这方面，他是，呃不太道德的啊，大家你们注意一下，我们，呃，下集再见，哈哈哈。

受视觉语言模型与第一人称感知研究最新进展的驱动，对此，来自以上单位的研究团队提出了第一人称视角程序化 ai 助手的概念，只在以第一人称视角逐步指导日常程序化任务。在本研究中，该团队首先明确了三大核心任务，第一人称程序化错误检测、 第一人称程序化学习与第一人称程序化问答。这些任务共同构成了 ego pros assist 在 新分类体系中的核心功能框架。具体而言，文本系统梳理了当前在这三个核心领域的关键技术 相关数据集及评估指标为产民所提出的 ego pros assist 与现有基于 v l m 的 ai 助手之间的差距。该团队设计了新的实验， 并对代表性的基于 vlm 的 方法进行了全面评估。基于以上发现与技术分析，该团队进一步探讨了未来面临的挑战，并提出了研究方向。此外，本研究相关的完整文献列表已公开于持续更新的动态资源库中，已汇集该领域的最新成果。

大家好，今天来聊下深度学习研一研二或者新手在水论文时如何选择贝斯莱模型和改进。首先是贝斯莱模型的选择，尽量选最近一两年的论文，选那种 readme 写的详细代码优雅的模型，这样后面改起来方便。但记住不要选搜特，因为它太强了，不好优化的同时也打不过。如果不知道怎么找论文， 这里给大家推荐两个网站。下一步就是 bootstrap 模型的改进，这是最简单的步骤，因为我们只要改网络结构就可以了。改之前要了解网络的每个部分和功能，只有清楚每个模块的作用和它们之间的协调关系，才能在改进时有针对性的优化关键部分，而不是盲目调整结构。 接下来缝合网络，你可以把它理解成是一种电路串并联交互的改，能产生不同的效果。串联使模块依次作用逐步强化，特征并联加速处理提升通量。交互带来动态调整。一数据反馈调整，合理的使用能快速搭建出自己想要的模型，有提升就可以做笑容实验了，来解释为什么有效果，效果怎么样等。 为了方便大家更好的缝合网络，这里我原创汇总了一份即插即用模块的文档，包含了模块的原论文代码链接、模块特点、适用场景、能提升模型哪些性能等等。大家拿到这份文档，能快速地了解到每一个模块的具体功能，来判断是不适合自己的模型。 目前这份文档包含了下采样系列模块、卷积系列模块、注意力机制系列模块、特征融合系列模块、频域系列模块以及最新的 mong 系列模块。

要写论文出稿的同学注意了，今天分享一下，用豆包完成出稿，让你在半个小时轻松搞定论文出稿。怎么用豆包快速的辅助我们写好论文？今天只讲两章，第一章，用豆包写作， 从零到一写论文。第二章应急法，三十分钟搞定万次论文，真的不会写出稿的可以直接看第二章应急法，视频安排的进度条可以直接跳转。废话不多说，我们先来看第一章，豆包是草稿生成器，非中稿生产者，真正的原创研究者还得是同学你哦。接下来分阶段给大家讲 ai 使用指南。 第一阶段，小题与框架构建，可以给 ai 输入，我需要写一篇关于某某的学术论文，请提供五个创新性研究角度，为每个角度列出三个关键研究问题， 并且设计一个初步的论文大纲结构。这部分的写作技巧就是让 ai 从多学科交叉角度提供思路要求，从理论空白和实践需求两方面分析选择题价值，获取不同论文结构模板，实证研究、文献综述、理论构建等。第二阶段，文献调研这里记住， 绝不直接使用 ai 推荐的文献，最多只作为搜索线索使用 ai 生成的作者名、理论名去 google 或者去知网验证，或者让 ai 帮你总结已找到的文献。第三阶段，写作与润色。可以给 ai 这套指令， 结合好你找好的文献和 ai 给的选择题，这样豆包就可以给你生成一篇完整可用的出稿了。当然，赶时间和没有任何基础的小白也可以用这个应急法。来到这里，打开知识树，点击一下这里，就可以来到这个辅助写作的地方，在这里输入论文题目， 选择需要的文章字数，一键生成大纲。通过大纲可以看到每个章节的主要内容，可以自己修改调整，也可以指定每个章节的参考资料，是否需要数据图标、公式、代码等，确认后点击生成文就可以得到一篇完整的出稿。 完成后可以针对性的修改章节段落和数据图标等内容，加入自己的思考和见解，这样一篇带有你思考结果的原创论文就完成了。但是也要记住， ai 不是 万能的，这里再给大家重点说一下避雷指南。 雷区一，虚假文献问题 ai 生成看似真实，实则虚构的参考文献。雷区二，学术不端风险一定要记住，不能直接复制 ai 生成段落作为自己原创，不能使用 ai 编造数据或研究结果，不能隐瞒 ai 辅助写作的事实。 正确做法应该是用 ai 生成出稿，自己修改重写，所有观点必须有真实文献支撑。雷区三，表面化分析识别特征宽泛、空洞，缺乏具体证据。

同学们，谁懂啊？我真的要哭了，仗都打完了才发枪，纯纯打原装的人。以前用 excel 写的论文，一眼 ai 格式还得自己调，改的脑壳疼！把改格式的时间省下来找工作升学历，性价比才高，不香吗？ 配图我就是论文救星！不仅能帮你搞定论文大纲，还能补充内容。最绝的是生成的论文导出来就是标准的学术格式公式，参考文献、图片啥的，放进 word 里压根不会出乱子，不用手动瞎折腾。重点来了， ai 率不打掉直接退钱！还有专门降 ai 率的窗口， 太方便了！为格式 ai 率投图的学生党赶紧充！早用早解图！点赞关注，教你更多论文技巧！

发现一个特别适合发论文的方向， mamba 魔改。 mamba 的 结构创新是当前序列建模领域的热点方向，其核心优势在于选择性状态空间模型能以现行复杂度高效处理长序列，为替代 transform 在 语言、视觉等任务中的应用提供了新基础。 当前研究集中于对 mamba 进行领域适配性改进，例如在视觉任务中设计扫描策略的微 mamba， 或通过简化结构实现更高效的 mamba。 二、这类魔改通常聚焦于扫描机制优化、硬件感知设计及多模态扩展， 在医学、影像、遥感等垂直领域具有较高的创新可能性与发表潜力。该方向创新活跃，异于切入。另外，我给大家整理了十篇 mambo 魔改的最新论文及代码，方便大家参考。

谁懂啊，用豆包写学术文稿，初稿纯纯踩雷， ai 赶中查重超标，连参考文献都是编的，核实半天全白费。还好有这个网站，救场之网高级剪索关键词，加近五年文献勾选导出，接着在这填论文标题， 选择学历字数，补充研究资料，让内容更准确点。下一步网站会梳理好大纲，能直接勾选图标公式代码，不到十分钟就可以拿到。出稿内容可靠，文献也全都可查，自带图标不用瞎找，查中率稳得很，再也不用熬夜死磕。

发现一个特别适合发论文的方向， mamba 魔改。 mamba 架构的魔改热潮持续升温。还记得性能狂飙八倍的 mamba 二吗？它通过改进选择性状态空间模型 s s m， 不 仅大幅提升性能，还在同等效果下实现模型轻量化、低能耗与高速度。如今， mamba 家族的改进方案频现顶会，成为学术界焦点。 作为超越 transformer 的 系列建模架构， mamba 一 经推出便引爆 ai 圈，传统 transformer 的 任务几乎都可寄与它重构。例如中科院联合华为研发的视觉版 vmba 就 取得了亮眼成果。 对 ai 加医学研究者而言，这更是难得机遇，因为医学领域改动相对简变，实验量小，甚至无需开展消融实验。另外，我给大家整理了十篇 mamba 模改的最新论文及代码，方便大家参考。