技术之 RAG 大模型检索增强
RAG技术的重难点，是怎样更高效和更准确的检索数据，常识库技术作为大模型技术的一个关键运行方向，也是对大模型技术的一个关键补充；特意是在问答系统，如自动客服等畛域，常识库有着非同普通的作用，从技术的角度来说，一个自动客服的好坏，除了大模型自......
高效视觉 上大提出TinyVLA 让具身自动更快更强！华东师大&
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2409.12514名目链接，https，tiny，vla.github.io，具身自动近期开展迅速，领有了大模型大脑的机械臂在举措上愈加高效和准确，但现有的一个难点是，模型遭到算力和数据的......
对于大模型微调与训练的疑问 大模型训练的难点在哪里
，大模型训练的难点不在于大模型自身，而在于训练数据，这两天群众号上有一个小兄弟问我对于大模型训练的疑问，而后他想自己训练一个小模型，但又不知道该怎样操作；所以，当天就再来讨论一下大模型的训练疑问，大模型训练的难点究竟在哪里，大模型训练的难......
与机器对话 提醒提醒工程的十个秘密
提醒工程是压服机器做人类想做之事的最新艺术，本文是关于编写LLM提醒必知的10件事，提醒的力气十分神奇，咱们只需抛出几个近似人类言语的单词，就能失掉一个格局和结构都良好的答案，没有什么话题是艰涩难懂的，没有什么理想是触无法及的，至少只需它是......
像玩RPG游戏一样学习 必定为孩子存上去的提醒词
正如航行员、医生、卡车司机和静止员经过在低危险环境中练习技艺而优化体现，在校生在被赋予探求、犯错并调整战略的时机时，也能更有效地学习，角色表演情境，即在校生表演特定角色并尝试处置商业疑问，提供了丰盛的通常时机，这样的情境为在校生提供了一个无......
基于 并制造常识图谱 一键整顿实体及其相关 Kimi
当天学会了一招比拟适用的技巧，应用AI来帮咱们整顿实体及其相关，最后再基于整顿成功消息制造常识图谱，不论是一些资料还是一段内容，都可以轻松成功，这里咱们先繁难讲下实体识别和相关抽取的概念，构想一下，你正在阅读一本侦探小说，在小说中，侦探须要......
不平衡场景下的多模态常识图谱补全
一、引言多模态常识图谱补全，MMKGC，经过将实体的结构、视觉和文本消息归入常识图谱的示意学习模型中，来预测多模态常识图谱中缺失的三元组，在这个环节中，来自不同模态的消息将共同用于度量一个三元组的正当性，现有的MMKGC方法往往自动MMKG......
2024 ICLR
这是UIUCZifengWang等宣布在ICLR24上的论文，论文标题，BioBridge，BridgingBiomedicalFoundationModelsviaKnowledgeGraphs论文链接，https，arxiv.org......
基于预训练模型的常识图谱嵌入编辑
一、引言常识图谱和大型言语模型都是用来表示和处置常识的手腕，不同于大型言语模型，常识图谱中的常识理论是结构化的，这样的结构让其具备更强的准确性和可解释性，常识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将常识图谱......
常识图谱与大模型的深度结合战略剖析
1、常识图谱与大模型的特点和互补性常识图谱的独个性，大模型的长处，常识图谱与大模型之间的相互补充，2、大模型增强常识图谱的形式常识图谱构建的应战与机会，常识图谱推理的强化，大模型在常识图谱增强中的运行概览，3、常识图谱加弱小模型的形式优化大......