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全球人工智能顶会NeurIPS 2020于8日公布最佳论文，OpenAI的GPT-3研究获奖，会议共收到9467份投稿，增长38%，创历史新高。尽管“算法”和“深度学习”仍是热门方向，但“应用”和“机器学习社会影响”的热度有所降低，而“理论”和“神经科学”领域论文接收率最高。

GPT系列和BERT系列模型在自然语言处理中广受认可，尤其GPT2的影响力。尽管最初GPT1论文遇到困难，但后续GPT模型持续引发关注和研究。预训练方法虽早被采用，但仍需解决如何高效迁移并量化语言学信息的目标与形式问题，该文对此提出解答，并启发了后续研究。模型训练基于无监督语言模型的两阶段框架，为后续Transformer架构的大规模预训练提供基础。

本文阐述了博士论文降重的必要性和方法。首先，明确降重是为了保证论文原创性，通过全文查重发现并删除重复内容。具体手段包括重组结构、修改措辞或增加新研究。关键是要在保留核心观点的前提下进行，避免大幅度改变。博士论文降重是提升学术价值和获取更好发表机会的关键技巧，对于研究生来说必不可少。

这篇指导文章聚焦于如何撰写高质量硕士毕业论文，强调了选题、文献综述、研究设计、结构逻辑等多个关键步骤。文中提及AI写作工具可协助初稿生成与查重，并提供智能降重服务。此外，还提示作者要注重研究背景阐述、结果讨论、语言表达、多次修订以及学术道德。时间规划和积极心态也是论文成功不可或缺的因素。