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一、
简单的方法是A+B
我数学老师曾讲过,科研无非新瓶装旧酒,
或者旧瓶装新酒LLM上验证过的想法,直接copy paste到CV/audio/医疗/心理学,基本是稳的。如果能再加一些领域的专业知识,就能过审稿人这关
同时,它也是最有可能对社会产生正向影响的,不要有负罪感
二、
更好的办法是不带目的的玩模型,要有玩心。
拿个LLM过来,先把prompting玩明白了,然后搭一堆API Agent,什么写个谈恋爱copilot,机器人大战繁体字,测个bias,玩玩社交媒体账号,等等
玩的过程中建立手感,再多读相关论文,然后把玩了啥记录一下就是顶会论文了。
纯这么玩去年随便发论文,今年应该prompting没法发了。Agent还是可以的,而且机会越来越多。
进阶半步开始玩微调,拿各种奇怪的数据微调模型,观察它的行为。比如合成一堆小语种数据,或者编一个新的逻辑语言,玩玩幻觉,搞搞RLAIF。今年这类论文应该好发,主要post-training有时候一个场景能发一篇论文,做不完的
再之后,甚至可以考虑玩预训练调模型架构。不过穷人还是算了,卡多这么搞。
三、
把你这个“看了几篇论文”变成“看了几百篇论文”就可以了。
但我感觉我刚做科研也有时候能想到靠谱的想法
四、
有理论保证的东西,有时可以预知结果。我最近这篇也是,当时只是不确定能加速3-10%,但心里知道一定有加速(最后跑出来5%)
作者 momo
参考隔壁的说法,我再演绎一下。
第一层: 看论文—>灵感乍现—>理论分析—>实现idea—>验证idea—>优化——>work——>写论文——>发表。