AAAI2024

很幸运我们的一篇工作中稿了AAAI2024,题目是 Self-Prompt Mechanism for Few-Shot Image Recognition. 很高兴能在研二的上学期中稿一篇a会保底,也是我中稿的第一篇工作,成为我申请博士的资本。最重要的是,让枯燥无味的科研,变得开心一些。

idea的由来

确切来说,这篇工作是在研一的暑假完成的,最初的idea来自于自然语言处理的一篇工作,同时我以prompt tuning 的一些工作作为基础,对比现有的 prompt learning 的方法,开创性的提出了自我提示这一概念。具体来讲,我将人类的自我认知、自我反思的能力赋予模型,人类在完成一件任务时,能根据以往的经验对当前采取的策略进行动态的调整。既然人类可以,模型应当也可以,我将人类的这一能力赋予模型,采取二次前向的训练和推理策略,让模型也能根据以往的经验(第一次前向)对当前的任务进行动态的调整(二次前向)。通俗来讲,比如一个人因为忽略的对方的感受,谈了一场失败的恋爱,那么,他在下次谈恋爱的时候,会根据上次恋爱失败的教训更加在意对方的感受,避免再次失败。

科研和感情一样,都需要认真对待。

在这里插入图片描述
以上左图为模型的motivation图,右侧为模型结构图。

最初的idea是在6月成型,修改代码花了我一个晚上,大概是从晚上10点开始到凌晨的三点左右,因为第二天十点要去上海出差一周,参加 IJCAI 的青年学术论坛,所以加班把代码调试好之后匆匆忙忙的上了飞机。有趣的是,尽管经历了6月到8月两个月不断的打磨,独处时的不断思考,idea基本上没有太大的改变,依然还是我半夜睡不着想出来的那个略带幼稚的想法。

对科研的一些思考

之前在知乎上刷到了一个帖子,具体内容我记不清了,大概是这样的一个观点:人类这个物种经历的几十万年的进化,才有了今天的文明,相当于一个被大自然设计好的模型结构(我们的DNA),然而我们需要受到良好的教育(大量数据的训练),才能具备一定的能力(模型的性能)。我认为这个观点是很奇妙的。实际上做科研的过程不过是探索智能的过程,我们并不知道我们的思想源于哪里,并不知道我们是如何思考的,与其说计算机视觉的专家们在设计模型,不如说他们在不断的探究人类自己本身的智能的由来。我们在探究未知的过程中认知自己,我们在认知自己的过程中探究未知,这本身就让人神往,我想这就是科研的意义吧。

史铁生说过,写作是一个需要等待的漫长过程,我觉得科研也是一样,积累到一定的程度之后,成果自然就会慢慢的朝你走来。但是前提是要敢想敢做,敢爱敢恨。

但是更重要的,要经得起失败,科研并非是一帆风顺的,拿我的第一篇工作来说:
投稿 IJCAI,被拒稿。
转投TNNLS,被退稿。
转投TCSVT,审稿了两个月,结果未知,像是石沉大海。
我开始慢慢理解了何恺明在香港中文大学的讲话:科研的95%都是令人沮丧的,甚至能用任何的你所能想到的负面的语言去形容,直到一篇工作的完成,享受5%的喜悦之后,进入下一个循环。
在这里插入图片描述
我觉得科研最快乐的时刻是一篇工作全部完成的时候,是一种发自内心的自我满足,尽管对整个宇宙来说无关痛痒,仍然是对可能并不存在的时空的一种交代,只属于自己的时空。

Success keeps eluding me, yet my passion abides.

我等待,也期待。

### AAAI 2024 Conference Related Code Repositories For individuals interested in exploring the latest advancements presented at conferences like AAAI 2024, several platforms provide access to associated code repositories and examples. GitHub serves as a primary hub where researchers often publish their work alongside papers[^2]. By navigating through specific tags or using search terms such as "AAAI 2024," one can discover numerous projects that were either showcased during the event or inspired by it. Additionally, many academic institutions maintain dedicated pages for each edition of major AI conferences including AAAI. These sites typically include links to accepted paper submissions along with supplementary materials which may consist of datasets used in experiments, implementation details, and even full source codes when authors opt to share them publicly[^1]. Moreover, community-driven initiatives also play an important role in aggregating resources around significant events within the field of artificial intelligence. Websites focused on machine learning and data science frequently compile lists of noteworthy contributions from recent gatherings, offering readers easy navigation between abstracts and corresponding software implementations available online. #### Example Search Query for Finding Relevant Projects To streamline this process further, here is how someone might structure a query aimed at uncovering relevant repositories: ```bash site:github.com intitle:"AAAI 2024" ``` This command leverages Google's advanced operators to filter results specifically targeting titles containing both keywords while restricting searches exclusively within the domain name provided (in this case, GitHub). --related questions-- 1. How do I effectively contribute my own project to be featured prominently after attending prominent AI conferences? 2. What are some best practices for documenting research code intended for public release following publication in journals or presentation at symposiums? 3. Can you recommend any tools designed to facilitate collaboration among developers working on open-source AI applications derived from conference proceedings?
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