...港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解复杂实体依赖关系
在农业、计算机科学和法律数据集中(每个数据集包含数百万个tokens),LightRAG显示出明显的优势,显著超越GraphRAG,突显了其在多样化环境中对信息全面理解的强大能力。消融实验团队还进行了消融研究,以评估双层检索范式的影响以及LightRAG中基于图的文本索引的有效性。结果如表所示。双层检索范式的有效性团队首先分...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
数据集:基于944种晶体材料的小样本学习研究人员使用基于密度泛函理论(DFT)计算得出的944种晶体材料,对GNNOpt模型进行光谱预测。这些数据库是通过API从MaterialsProject获取得到的。而数据库中的光谱数据通过独立粒子近似(IPA)获取,包含了频率相关的介电函数及其对应的吸收系数。整个数据集按照80...
吉视传媒向“数”而行,率先完成吉林省国有文化企业数据资产确权...
积极与北京国际大数据交易所、相关数据机构进行多轮访谈、调研,围绕数据资产“可控制、可计量、可收益”三个判定条件,以数据资产全生命周期管理及价值化运营为目标,最终确定“家庭互联网视频类应用区域运营策略分析数据集”为典型案例。全面梳理、完善公司数据资产相关管理体系,邀请专业律师事务所从数据来源、数据内容、...
新《会计法》修订解读 | 依法加强财会监督,数智护航会计发展
并加大对会计违法行为的处罚力度,对不依法设置会计账簿等10类会计违法行为,伪造、变造会计凭证、会计账簿,编制虚假财务会计报告等财务造假行为,提高了罚款额度;同时,保留了现行法关于违反会计法、同时违反其他法律规定,由有关部门在各自职权范围内依法进行处罚的规定。此前,2023年2月15日,中共中央办公厅、国务院办公厅...
随机梯度下降的演化力学分析:灾难遗忘与涡旋容量
通常假设学习集足够大,以至于小批量之间几乎没有相关性。在SGD过程中,当使用替换抽样来抽取小批量时,方差为[10]:这里的D(ω)是与小批量无关的扩散矩阵,可以从中计算:其中,是第k个样本的损失函数,是学习集的总大小。对于B/NL??1,进行无放回抽样可以得到一个略微不同但本质上相同的结果。显然,为了...
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
包括不同场景、条件和类别(www.e993.com)2024年10月23日。例如,对于物体识别模型,数据应包含不同角度、光照条件、背景下的物体图像。这样可以提高模型的泛化能力,使其在各种实际应用场景中都能表现良好。4)数据平衡性避免数据集中某些类别过多或过少,导致模型偏向于多数类而忽略少数类。在分类任务中,应尽量使各个类别的数据数量相对均衡,可以通过...
2030年,Scaling Law会到达极限吗?GPT-6能出来吗?
这些数字与美国的1200吉瓦的总电力容量相比仍然相对较小。但考虑到当今美国所有数据中心的电力消耗总和仅有20GW,且很多耗电与AI训练无关,预测中的6GW还是相当大的数字。电力对集中式训练的限制无论是由单个数据中心还是单一园区内的多个数据中心完成AI训练,有两种供电选项:园区内现场发电或通过当地电网从发电站获取...
合成数据的虚假承诺与真实风险
值得注意的是,技术企业常以“全新合成”“中立”“无歧视”等语言来描述合成数据集,以突显合成数据与原始数据无关。然而,这种刻意的渲染恰恰可能是为了掩盖合成数据可能继承原始数据存在的偏见的事实,从而导致固有偏见的加剧。正如社会学家鲁哈·本杰明在批判“技术中立性”假象时指出,现代技术常被标榜为客观和进步的象...
AI图像革命才刚刚开始
类比于基础语言模型的最长上下文,分辨率在AI图像处理中同样至关重要。更高的分辨率使模型能够捕捉更多信息和细节。同样地,当前的AI图像处理也会受到类似于“最长上下文”的限制,受制于计算资源、训练数据集、模型架构以及性能与质量平衡等多方面的因素。AI图像处理,无论是AIGC还是多模态理解与识别,都已成功突破了1K分...
李飞飞深度解读空间智能:数字世界需要三维表征,才能与现实世界融合
像ImageNet和那个时期其他数据集的预期是,我们会得到很多图像,但我们需要人来标记每一张图像。我们用来训练的所有训练数据,都需要一个人类标注员看过并对该图像进行标注。而算法上的重大解锁,是我们知道了如何利用不需要人工标注的数据进行训练。主持人:作为一个没有人工智能背景的门外汉,在我看来,如果你用人类...