论文题目：Explainable Zero-shot Learning via Attentive Graph Convolutional Network and Knowledge G...

2024年10月26日，CNCC 2024技术论坛：“探索大语言模型的潜能与局限——大语言模型的能力边界在哪？”在横店圆明新园夏苑英国馆顺利举办。论坛邀请到哈尔滨工业大学计算学部自然语言处理研究所副所长秦兵教授、东南大学计算机科学与工程学院认知智能研究所所长漆桂林教授、同济大学设计与创意学院王昊奋研究员、清华大学计算机系东昱晓副教授作引导发言。论坛设置专题讨论环节，邀请到小米AI实验室大模型算法负

大赛介绍：随着低代码、AI等新技术的成熟，数智开发已加速迈入新时代！智能体（Agent），尤其是基于大模型（LLM）的智能体，是人工智能的关键分支，能模拟人类决策，提升工作效率，对社会影响深远。在工业、智慧城市等领域，它优化资源配置，提升生活品质，促进人机协同，推动科技创新与产业升级。智能体技术的发展正引领社会迈向高效智能，为构建智慧社会、实现可持续发展目标提供有力支撑。2024 GDE&

转载公众号 | 老刘说NLP最近看到一个工作《GraphEval: A Knowledge-Graph Based LLM Hallucination Evaluation Framework》(https://arxiv.org/pdf/2407.10793)，提出了一个基于知识图谱的幻觉检测框架，用于评估大模型的回复，并检测与提供的知识不一致的地方，即所谓的“幻觉”。此外，其还提供了一个将幻.

转载公众号| SPG知识图谱随着 ChatGPT 的横空出世，大模型已然成为人工智能领域的焦点。大模型在语言理解、对话生成方面表现得尤其亮眼，而知识图谱则擅长大模型所无法解决的事实性“幻觉”和复杂推理问题。将知识图谱和大语言模型结合起来，充分发挥各自的优势，能为用户提供更优质的人工智能服务和产品。去年 10 月 26 日，OpenSPG 正式开源，希望和社区一起共同推动知识图谱技术的发展和大模型.

转载公众号 |老刘说NLP我们继续来谈谈知识库增强大模型问答的话题，今天学到一个新词，RAG（Retrieval-Augmented Generation），指的是通过 RAG 模型来对搜索结果进行增强的过程，这个就是我们一直说的外挂知识库。在之前的文章中我们介绍了llamaindex利用摘要索引进行增强的方案，但这些都是利用非结构化文本在做。最近看到一个工作很有趣，https://siwei..

转载公众号 | 知识图谱科技摘要大型知识图谱在电子商务平台的应用可以改善客户的购物体验。虽然现有的电子商务知识图谱整合了大量的概念或产品属性，但它们未能发现用户意图，导致与人们思考、行为和与周围世界互动的方式之间存在差距。在这项工作中，亚马逊提出了COSMO，一个可扩展的系统，用于从海量行为中挖掘以用户为中心的常识知识，并构建行业规模的知识图谱，以支持多样化的在线服务。具体而言，本文描述了一个收集

转载公众号 | NEUKGReadingTechGPT大模型发布东北大学知识图谱研究组东北大学发布以知识图谱构建为核心的大模型TechGPT01基本介绍Introduction经过一周的校内公测，2023年6月26日，“东北大学知识图谱研究组”正式发布大语言模型TechGPT。TechGPT的名字主要来源于小组在2018年推出的TechKG大规模中文学术多领域的知识库。与当前其他各类大模型相比，T

知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。第二十届CCF中国信息系统及应用大会(WISA 2023) 知识图谱与大模型论坛邀请了五位优秀学者进行分享，他们将带来知识图谱与大模型领域的最新研究进展，并对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。WISA 2023是中

继GraphRAG之后，微软又发布PIKE-RAG，主打在复杂企业场景中私域知识提取、推理和应用能力，PIKE-RAG 已在工业制造、采矿、制药等领域进行了测试，显著提升了问答准确率。报告、代码、demo均已开源（在文末）。demo示例：多层次异构的知识库构建与检索+自我进化的领域知识学习RAG系统在满足现实世界应用的复杂和多样化需求方面仍然面临挑战。仅依靠直接检索不足以从专业语料库中提取深度领域