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计算机科研百科
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第一卷 · 科研全景与入门
第二卷 · 选题与问题定义
第三卷 · 文献阅读与综述
第四卷 · 研究方法
第五卷 · 实验与工程
第六卷 · 论文写作
第七卷 · 同行评审与投稿
第八卷 · 学术表达与影响力
第九卷 · 学术伦理与规范
第十卷 · 导师、合作与职业
第十一卷 · CS 各方向的研究范式
第十二卷 · 工具链
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参考文献与延伸阅读
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第一部分 · 方向
机器学习
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第二部分 · 跨方向
跨方向与跨学科研究
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机器学习
机器学习
问题形式:在基准上更好/更快/更省;证据:多基准多种子的对比与消融;文化:arXiv 先行、迭代极快、顶会规模巨大。本章讲 ML 研究的特有问题(基准过拟合、算力不平等、复现危机)与应对。
本章要点
Section titled “本章要点”
基准分数的边际提升越来越难以说明问题
算力差距使小组需要选择不同的问题
理解为什么有效正成为新的贡献类型
相关阅读
Section titled “相关阅读”
三种范式