用LLM一键生成百万级领域知识图谱!中科大新框架入选ACL 2024
用LLM一键生成百万级领域知识图谱!中科大新框架入选ACL 2024现在,用LLM一键就能生成百万级领域知识图谱了?! 来自中科大MIRA实验室研究人员提出一种通用的自动化知识图谱构建新框架SAC-KG
现在,用LLM一键就能生成百万级领域知识图谱了?! 来自中科大MIRA实验室研究人员提出一种通用的自动化知识图谱构建新框架SAC-KG
近日,由天桥脑科学研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute,TCCI)、《Science》杂志及上海市精神卫生中心联合主办的“人工智能与精神健康”研讨会在上海成功举行。
近日,来自微软的研究人员开源了使用全新方法训练的MoE大模型,不走寻常路,且编码和数学表现出色。
Epoch AI推出数学基准FrontierMath,目前前沿模型测试成功率均低于2%!OpenAI研究科学家Noam Brown说道:「我喜欢看到新评估的前沿模型通过率如此之低。这种感觉就像一觉醒来,外面是一片崭新的雪地,完全没有人迹。」或许,FrontierMath测试成功率突破的那一天,会是AI发展过程中一个全新的里程碑。
上海大学本科生研发的新框架能有效应对知识图谱补全中的灾难性遗忘和少样本学习难题,提升模型在动态环境和数据稀缺场景下的应用能力。这项研究不仅推动了领域发展,也为实际应用提供了宝贵参考。
大模型幻觉,究竟是怎么来的?谷歌、苹果等机构研究人员发现,大模型知道的远比表现的要多。它们能够在内部编码正确答案,却依旧输出了错误内容。
能够执行多种任务,识别19种癌症类型,预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF,一种多功能AI癌症诊断模型,表现出类似于ChatGPT的灵活性,远超其他现有的癌症诊断模型。
该文章的第一作者陈麒光,目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架(Reasoning Boundary Framework, RBF),首次尝试量化并优化思维链推理能力。
翁荔的技术博客深入、细致,具有前瞻性,被很多 AI 研究者视为重要的参考资料。如今,她离开了 OpenAI,开启新的征程。而且她表示,之后可能有更多时间频繁更新博客。
近日,卡内基梅隆大学与华盛顿大学的研究团队推出了 NaturalBench,这是一项发表于 NeurIPS'24 的以视觉为核心的 VQA 基准。它通过自然图像上的简单问题——即自然对抗样本(Natural Adversarial Samples)——对视觉语言模型发起严峻挑战。