在The Web Conference的主题演讲中，斯坦福大学教授Jure Leskovec介绍了三种创新框架——STaRK、AvaTaR和CollabLLM，这些框架旨在提升AI代理的推理能力、协作效率和假设检验功能。STaRK通过知识图谱增强AI的知识检索与...

近日，一项名为KGMEL的创新性研究提出了一种突破性的多模态实体链接方法，通过三阶段处理流程整合文本、图像及知识图谱三元组数据，显著提升了实体识别的准确率。该技术通过第一阶段的多模态特征提取、第二阶段的跨...

本文深入探讨了图Transformer这一新兴技术架构，及其与图神经网络(GNN)的对比关系。作为图表示学习领域的最新进展，图Transformer通过自注意力机制直接建模图中节点间的全局依赖关系，突破了传统GNN基于局部邻域聚合...

开发者Adi和Arnav在尝试让大语言模型（LLM）处理研究论文和说明书中的问题时，发现现有RAG（检索增强生成）系统无法有效解析PDF中的图像和图表内容，甚至GPT-4o和O3模型也表现不佳。为此，他们开发了开源项目Morphik...

历经38年研发的知识表示系统Cyc项目近日正式终止，标志着人工智能发展史上一个重要篇章的完结。由Douglas Lenat于1984年创立的Cyc项目，旨在通过人工编码的常识知识库实现机器推理能力，其知识库最终包含超过2500万...

知名AI平台Hugging Face今日正式发布全新AI智能体（AI Agents）免费课程。该课程采用渐进式教学体系，旨在帮助开发者系统掌握AI智能体的核心原理、实践应用及开发技能。课程内容涵盖从基础概念到高级应用的完整知识...

加州大学圣克鲁兹分校视觉、语言与行为实验室（VLAA）在GitHub开源了MedReason项目，这是一个专为提升大语言模型（LLM）医疗推理能力构建的大规模数据集。该数据集通过结构化临床案例、医学知识图谱和多模态数据，旨...

近日，一项名为Myst Graph的创新技术引发了业界的广泛关注。该技术通过全新的数据可视化方式，为Myst平台带来了革命性的视角转变。Myst Graph采用先进的图计算算法，能够高效处理复杂的关系网络，并以直观的形式呈现...