Emory大学的研究团队提出了一种创新的方法，将大语言模型（LLM）在文本图（Text-Attributed Graph, 缩写为TAG）学习中的强大能力蒸馏到本地模型中，以应对文本图学习中的数据稀缺、隐私保护和成本问题。通过训练一个解释器模型来理解LLM的推理过程，并对学生模型进行对齐优化，在多个数据集上实现了显著的性能提升，平均提高了6.2%。
这场峰会到底说了什么？一文速览2024全球品牌都在如何用AI。
PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
less is more，半步也是进步
国产版Sora，谁最强？
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构，微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
给大模型加上第三种记忆格式，把宝贵的参数从死记硬背知识中解放出来！
工具使用（Tool Use）和个性化记忆（Personalization Memory）是目前AI Agent最重要的基础设施
英特尔为了AI，再次做出重大架构变革： 像手机一样搞起SoC（系统级芯片），你的下一台笔记本不会再有独立内存条。 刚刚推出的新一代AI PC低功耗移动平台架构Lunar Lake，采用全新MoP（Memory on Package）封装，片上集成16或32GB的LPDDR5X内存，无法再额外连接更多RAM。
它通过将压缩记忆（compressive memory）整合到线性注意力机制中，用来处理无限长上下文
