CIO需权衡AI改善数据管理发挥的作用

还有一些成熟的或传统的AI技术,如优化、模拟和知识图谱,在没有生成式AI的情况下也可以发挥作用,而且这些技术的风险更小一些。

强人工智能时代媒体的实践与思考

知识图谱是通过对实体和关系之间的交互表达,实现对人类知识的一种显性刻画,使得机器能够像人类一样去理解客观世界。从知识图谱到事件图谱,通过对事件信息以及事件之间关联关系的客观准确表达,应用于新闻场景十分契合。南方智媒云运用大模型技术实现事件抽取、信息补全、关系推断和事件预测,构建的事件图谱已被用于热点事件...

智能客服运营团队操作指南 - 智能客服上线后应该做什么?

负责智能客服机器人的知识管理、对话策略设计、自助策略以及解决能力提升,持续改善机器人的服务能力。制定智能客服系统的功能设计规划,独立输出文档对接产研落地上线,跟踪上线效果并进行持续优化。熟悉智能知识库、知识图谱等产品原理及运营方法,了解知识梳理、搜索、存储、应用的实现逻辑。了解行业智能客服产品的发展趋势...

微软开源GraphRAG:极大增强大模型问答、摘要、推理

提升信息检索和生成的协同:GraphRAG方法通过结合检索增强和生成任务,实现了两者之间的协同工作,提高了生成内容的准确性和相关性。增强了对数据集结构的理解:通过构建知识图谱和社区结构,GraphRAG不仅帮助模型理解文本内容,还能理解数据集的内在结构。提高对复杂问题的处理能力:在处理需要多步骤推理或多文档信息整合的...

热门话题“Sora概念”引爆市场,这5只龙头股,谁能引领市场?

那么Sora有哪些好处?是否能完成质的飞跃?1、静态生成视频:Sora具备生成视频的能力,让图像动起来,同时海关注细节部分,让内容看起来更加逼真2、视频扩展和缺失帧填充:能获取现有视频并且进行扩展和填充,这亿功能能帮助用户快速完成视频内容的改善。3、图片生成能力:Sora的出色能力不止于数据处理和分析,它现在还能生成...

复旦大学:多模态知识图谱最新综述

多模态知识图谱的好处MMKG提供了足够的背景知识来丰富实体和概念的表示,特别是对于长尾问题,引入辅助的常识知识可以增强图像和文本的表示能力(www.e993.com)2024年11月26日。MMKG能够理解图像中不可见的物体。这主要是利用符号知识提供的在视觉上看不见物体的符号信息,或在看不见物体和看不见物体之间建立语义关系。

预训练、微调和上下文学习|翻译|大模型|应用程序_网易订阅

微调的好处微调可以提高LLM在特定任务或领域上的性能,可以为自然语言生成、问答和翻译等任务带来更好的结果。微调还可以使LLM更具可解释性,这有助于调试和理解模型的行为。所以Fine-tuning是语言模型学习过程中的后续步骤。在经过预训练后,模型根据特定于任务的标记数据进行微调,以使其知识适应特定的下游...

清华大学邓志东教授:国内研究氛围浮躁,原创性算法太少

原来的符号主义走了很长时间也无法进行下去,而我们也不能再走老路。从深度卷积神经网络获得分层特征的表达学习,从概念到知识,再到更高层次的概念和知识,如此形成不同粒度的知识图谱,这样才有可能实现人类在人工智能上的突破。」因此邓教授强调,人工智能研究的关键在于一定要建立在已有的感知智能的成果基础之上。

人工智能大神深度解剖知识图谱的六大应用

刚刚举了一些例子,我们总结一下知识图谱会带来的好处这个对于大数据来说,其实就是全数据的概念。而对于人工智能来说,其实就是将原本没有联系的数据连通,将离散的数据整合在一起,从而提供更有价值的决策支持。而这里的副标题其实更进一步针对B端市场,我们强调了外部数据和内部数据整合的意义和价值。

数据流的图卷积主题模型

GCTM有以下一些好处:1。GCTM利用来自人类知识或预先训练的模型的知识图来丰富数据流的主题模型,特别是在数据稀疏或有噪声的情况下。我们强调,我们的工作首先提供了一种在流环境中对图形形式的先验知识建模的方法。2.我们还提出了一个自动机制来平衡原始的先验知识和在前一个小批量中学习到的旧知识。这种机制可以...