论文笔记

檐下翻书173

产品开发跨职能流程图在线生成工具在数字化时代，产品开发已不再是单一部门的独立作战，而是需要设计、研发、测试、市场、运营等多个职能部门协同配合的复杂过程。跨职能流程图作为梳理各部门职责、明确工作衔接、优化协作效率的核心工具，其绘制的便捷性、专业性直接影响产品开发的进度与质量。而在线生成工具的出现，彻底改变了传统流程图绘制繁琐、修改不便、协作困难的痛点，让跨职能流程的可视化变得高效且灵活。今天，我们将重点介绍一款优秀的国产在线绘图工具，并对比多款国外热门工具，帮助产品团队找到最适合自身需求的跨职能流程图生成解决方案。

檐下翻书173

客诉处理跨职能泳道图绘制教程中文良功绘图网站 (https://www.lghuitu.com )在企业运营过程中，客户投诉处理是衡量服务质量、维护客户关系的核心环节。跨职能泳道图作为一种直观的流程可视化工具，能够清晰呈现客诉处理过程中不同部门的职责分工、流程节点衔接以及信息流转路径，帮助企业优化客诉处理效率、降低客户流失率。本文将详细介绍客诉处理跨职能泳道图的绘制逻辑、工具选择、实操步骤及优化技巧，助力企业快速落地标准化的客诉处理流程。

大模型任我行

美团：统一生成理解多模态大模型📖标题：UniHetero: Could Generation Enhance Understanding for Vision-Language-Model at Large Data Scale? 🌐来源：arXiv, 2512.23512v1

大模型任我行

人大：熵引导的LLM有限数据训练📖标题：Entropy-Guided Token Dropout: Training Autoregressive Language Models with Limited Domain Data 🌐来源：arXiv, 2512.23422v1

大模型任我行

Meta：LLM无监督提升科研能力📖标题：Training AI Co-Scientists Using Rubric Rewards 🌐来源：arXiv, 2512.23707

甄心爱学习

EventTSF的训练与预测逻辑从公式和数据流的角度来剖析《EventTSF: Event-Aware Non-Stationary Time Series Forecasting》的训练和预测逻辑。

Nano Banana Pro科研绘图能力实测相比之前的AI绘图，Nano banana pro对于科研党来说，主要的进步在于：拥有世界知识，可以很好的理解科学知识、物理原理并正确展示：

想看雪的瓜

Origin将普通点线面积图升级为3D点线瀑布图3D点线瀑布图是在传统点线面积图的基础上，通过三维空间展示数据变化的进阶可视化形式。它不仅展示数值的累积过程，还通过深度（Z轴）揭示数据间的层次和关联关系。

大模型任我行

电信：Agent记忆管理决策理论框架DAM📖标题：Beyond Heuristics: A Decision-Theoretic Framework for Agent Memory Management 🌐来源：arXiv, 2512.21567v1

醒了就刷牙

Vilt论文相关工作部分图2. 视觉与语言模型的四个类别。每个矩形的高度表示其相对计算规模。VE、TE和MI分别代表视觉嵌入器、文本嵌入器和模态交互。

数说星榆181

项目管理跨职能泳道图在线生成方法良功绘图网站 (https://www.lghuitu.com )在现代项目管理中，跨职能协作是提升效率、确保项目顺利推进的核心要素。不同部门、不同角色之间的工作衔接是否顺畅，直接影响项目的进度、成本和质量。而跨职能泳道图作为一种直观的流程可视化工具，能够清晰界定各参与方的职责边界、梳理工作流转逻辑、暴露流程中的瓶颈问题，成为项目管理者不可或缺的辅助手段。随着在线协作需求的日益增长，传统的本地绘图工具已难以满足跨团队实时协作、快速迭代的需求，在线生成跨职能泳道图逐渐成为主流选择。本文将详细介绍跨职能泳道图

数据艺术家.

【论文笔记】On Generative Agents in Recommendation摘要翻译：推荐系统是当今信息传播的核心基础设施，但离线评估指标与线上真实效果之间长期存在显著鸿沟，严重制约了推荐系统的发展。针对这一问题，本文设想并构建了一种推荐系统模拟器，借助近年来大语言模型（LLM）在人类级智能方面的突破，尝试模拟真实用户行为。

前沿技术借鉴研讨-2025.12.23（荟萃分析/信号提取/轻量级模型）【核心目标】是一项基于个体参与者数据的荟萃分析，旨在探讨胎动减少（RFM）孕妇发生不良妊娠结局（APO）的相关风险因素。

浩浩的科研笔记

投论文常用技术笔记-使用visio导出贴合图像尺寸大小的PDF（无白边、无黑框）将近四个月没写博客了，读博之后整个人精力下降了不少，记录的习惯还是要捡起来。写这篇博客的原因是，投第一篇论论文的时候，在latex中插入的是，用visio导出，然后再用 Adobe Acrobat 截图之后的PDF，结果发现论文系统重新生成的待审稿件中，我的图片出现了内容丢失和显示文字乱码的现象，为此我还专门给编辑发邮件重新打回投了一次。经过一番询问加研究终于弄明白了怎么用visio直接导出贴合目标尺寸大小的不乱码的PDF图。

[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning让多模态大语言模型（MLLMs）跑得更快、更省资源，而且不需要重新训练模型。输入：视觉数据（图像或视频）和文本提示（Text Prompts）。任务：多模态理解与推理任务，比如视频问答（VideoQA）、图像描述等。模型需要理解视觉内容并根据文本指令做出回答。形式：这是一个**无需训练（Training-free）**的推理加速框架，即插即用。流程：视觉编码后：在视觉Token进入大语言模型（LLM）之前，先根据相似度合并一部分。LLM推理中：在LLM的层与层之间，根据重要性逐步丢弃（剪

DETR类论文笔记文中指出Decoder阶段的self-attention让各个query远离，而cross-attention将query的各个部分聚集，因此提出将self和cross分而治之。

[论文笔记•(智能体)]ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-Tuned ona Large Language Model Meta-AI (LLaMA) Usi提出ChatDoctor，这是一款基于 Meta 的LLaMA-7B 模型，通过10 万条真实医患对话（HealthCareMagic100k 数据集）微调，并整合在线（如 Wikipedia）与离线（如基于 MedlinePlus 构建的疾病数据库）自主信息检索机制的医疗对话模型，旨在解决 ChatGPT 等通用大语言模型在医疗知识上的局限性；实验表明，其在精确率、召回率、F1 分数上均优于 ChatGPT，能准确回答猴痘（Mpox）、Daybue 药物等新医疗主题，且在与 iCliniq 医生回答的

大模型任我行

阿里：扩散模型强化学习框架d-TreeRPO📖标题：d-TreeRPO: Towards More Reliable Policy Optimization for Diffusion Language Models 🌐来源：arXiv, 2512.09675

TimeGAN论文精读这是我的第一篇时间序列方向的论文精读，依然会采取英文原文+中文翻译当方式进行，对于论文如何进行精读并学习我还有很多不足，欢迎大家多多指正，我们一起阅读有趣的文章，相互获得更多收获！

前沿技术借鉴研讨-2025.12.9（胎儿面部异常检测/超声标准平面检测/宫内生长受限）【核心目标】本文探讨了2013-2024年间基于人工智能的算法在胎儿面部异常检测中的应用。研究重点聚焦于解决当前超声和MRI等成像技术在检测胎儿面部异常时面临的挑战，包括低分辨率、运动伪影和标注数据不足等问题。【三方面分类】