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🗣 SL提问: ai论文标题

✍️ Ai批改: 以下是一些AI相关论文的常见标题风格和示例,涵盖不同研究方向(机器学习、自然语言处理、计算机视觉等),供你参考或灵感启发:

经典风格(研究主题+方法)
1、Attention Is All You Need *(Transformer 架构的开创性论文)*
2、BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
3、Deep Residual Learning for Image Recognition *(ResNet 论文)*
4、Generative Adversarial Networks *(GAN 的原始论文)*

简洁技术型
*A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning*
*Diffusion Models for Medical Image Segmentation*
*Neural Architecture Search with Reinforcement Learning*
*Few-Shot Learning via Meta-Transfer Networks*

问题驱动型
*Why Does MAML Outperform Fine-Tuning in Few-Shot Learning?*
*How to Train Your ViT? Data, Augmentation, and Regularization in Vision Transformers*
*When Does Label Smoothing Help?*

创新方法命名
*LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*
*YOLOv7: Trainable Bag-of-Freebies Sets New State-of-the-Art*
*DALL·E 3: Improving Image Generation with Better Captions*

跨学科应用
*AI for Science: A New Paradigm in Scientific Discovery*
*Predicting Molecular Properties with Graph Neural Networks*
*RoboAgent: Generalist Robot via Multi-Task Learning*

趋势方向(2023-2024热点)
*LLM-Augmenter: Enhancing Reasoning in Large Language Models*
*World Models for Autonomous Driving*
*Detecting AI-Generated Text: Is Watermarking Enough?*

幽默/创意型(需谨慎使用)
*I’m Sorry Dave, I’m Afraid I Can’t Do That* *(探讨AI伦理的论文)*
*The Bitter Lesson: Scaling Wins in AI* *(引用自强化学习领域的经典观点)*

标题技巧建议
1、关键词明确:包含领域(如NLP/CV)、方法(如GAN/Transformer)、任务(如detection/generation)。
2、平衡简洁与信息量:避免过长,但需清晰表达核心贡献。
3、吸引审稿人注意:突出创新点(如SOTA、Novel),但避免过度夸张。

如果需要更具体的标题,可以告诉我你的研究方向(如强化学习、多模态、AI安全等)或论文核心贡献,我可以帮你优化!

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搜索次数: 26

提问时间: 2025-04-24 12:16:20

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