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听说，拥有顶会论文就仿佛自带“流量”。
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很多大厂的校招已经明晃晃的说明有顶会等buff加成的同学优先考虑，甚至可以免笔试直接面试！
当然不仅仅是毕业进大厂需要高区论文作为背书，顶会自带流量的加持作用还体现在：本科发顶会，考研、直博、出国机会倍增；研究生发顶会，拿奖学金、申博、出国时远比其他的信息更硬核……
对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！
但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单～
可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！
而最近ChatGPT的热度之高，各大厂都在纷纷布局相关研究。很多人都想知道能不能用ChatGPT写论文。但是，高端的玩家，已经开始关注，如何蹭ChatGPT的热度发顶会！
5月11日，我们邀请南加州大学电子信息工程博士侯老师，和大家分享：ChatGPT如何做到和人类沟通。从ChatGPT的训练算法、模型原理，到如何基于目前的大模型提出新的idea，学习顶会论文写作套路！
同时，还为大家准备了ChatGPT系列课程及相关资料，预约直播课即可免费领取。无论是想要开始研究GPT还是想要蹭热度的同学，都可以从中有收获和启发。
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作为当红流量巨星，不论是业界还是学界，其实都在蹭它的热度，相关研究如何如果，这个时候与这个有关联的论文不仅在发表中能够获得很好的关注，后续求职中也是很好的敲门砖。
对于想发顶会的同学来讲，顶会/高区论文跟三四区论文最大的区别就在于创新点，当一篇文章到了审稿人手中，通常第一眼看的就是文章的创新点，然后才是论文的其他部分。也是常说的，顶会论文的审核比较流行用novelty+实验效果来区分论文的质量。
而其实，论文的创新点也有“套路”可循，来自旁人的点拨可能就起到了四两拨千金的作用。
还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
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你可能的问题：1、有选题还没开始写
2、有idea无法验证/验证过程频频出错
3、文献调研无从下手
4、无法确定研究方向、想出idea
你能获得的指导：
1、科研全流程定制规划指导
2、科研经验指点、避坑指导
3、根据你的基础和需求，量身定制科研论文冲区
4、从选题到idea、实验、数据集、写作、投稿、修稿全程指导
如何获得一个符合顶会水准的idea？
大佬们的建议是及时关注各大顶会，定期看它们的acceptedlist，将其中跟自己方向密切相关的工作都粗读一遍（包括交叉方向的）；再重点标注自己感兴趣的、最好是开放了代码和数据集的工作，去进行复现。
通过这样的步骤确定自己想要做的idea所属的细分领域，然后把最相关的工作挑出来，这个时候通常筛出来的只有四五篇了，然后精读，思考这些问题：
这个方向还存在什么问题？
自己有没有更好的方式去改进和提高？
尤其要注意的是，idea和创新点的思路不能局限，过往读过的其他方向的论文此时都可以拿来作为参考，提升novelty。毕竟在现在的评审制度下，能审到自己论文的人大概率是自己的小同行，只关注自己领域的话，难以让审稿人喜欢这个工作。
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当然除了创新点和idea，在写论文的过程中还有很多方面需要注意，许多初学者并不是真正懂得如何写论文。
顶会论文各部分如何写？听听有多篇顶会在手的审稿人的建议——
一、Abstract
这部分是对你全篇工作的摘要总结，需要体现论文的精华同时又不能太冗长，可以将Introduction部分每段提炼总结成一句话，之后将他们连贯起来，就可以作为一个Abstract了。
二、Introduction
这部分重要的是讲一个“好故事”，让审稿人能跟着你的逻辑和思路并认同你的工作，这里最好包含一个可以说明研究问题或内容的图示样例，以帮助审稿人理解。
可以用“五段论”的结构来写——
背景介绍+现有方法存在的问题+自己的解决方案+️实验及结果+工作贡献陈述（工作是针对现存的某个研究思路或分支的某一方案进行改进），或者背景介绍+其他研究分支小结+️自己的方法+️实验及结果+工作贡献陈述（工作提出一个新的框架或结构）
三、RelatedWork/Background
需要写和自己研究内容最相关的2-3个分支，且每个分支要有subsection，注意总结，要说明自己方法和先前方法的不同。
四、Method
Method要和Introduction中的贡献陈述对应好，详细介绍自己的方法，突出工作的核心部分和模块。此外，一个“好看”的主图很重要，注意配色，图释，图例等。基本做到看图可以大概明白流程或框架。
写Method时要合理利用公式，不要堆砌太多，反而适得其反，每个公式都要有价值和解释。
五、Experiments
包含三部分：ExperimentSettings，包括：数据集，数据统计；模型、框架、方法的实现细节；比较方法和基线的介绍；评估过程和指标。
ExperimentResults，即利用指标反映的主实验结果，1-2个表格及分析。
FurtherAnalysis，可包括：消融实验，案例分析，可视化，A/B测试等。这个部分也可作为一个独立的section。
六、Conclusion and Future Work
总结方法和实验结论，如果有可能，提出1-2个未来可以改进的方向。
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