此外，研发将加速，LLM 和 KG 协同合作，以实现文献综述的自动化，培养新颖的研究理念，并预测实验结果。从技术角度来看，将 LLM 与 KG 合并需要复杂的算法，能够处理 KG 结构的复杂性和 LLM 处理的自然语言的细微差别。我们解释了 LLM 和 KG 的复杂性，展示了它们的优势，并展示了它们的组合如何导致更高效、更全面的知识处理并提高 AI 应用程序的性能。来自 KG 的经过验证的数据是坚

大会将具体探讨知识表示、知识存储、知识挖掘、知识融合、知识推理、可解释性、伦理、知识图谱增强的大模型、智能体架构等知识图谱和大模型智能体关键技术，以引导大模型时代知识计算技术的范式变革和知识增强的大模型智能体技术发展。大会议程将包括讲习班、大会特邀报告、前沿趋势论坛、工业界论坛、青年学者论坛、评测与竞赛、论文报告、海报与系统展示等环节，邀请国内外知名学者介绍相关领域的最新进展和发展趋势，邀请产业界

转载公众号| 老刘说NLP今天我们来看GraphRAG进展。看用于Agent的一个思路。随着多智能体系统变得更加复杂，包含大规模工具、API或作为工具的代理，工具通常对其他工具有依赖性，无论是其效用函数、填写参数所需的必要工具，还是类操作系统工具。所以，可以使用基于知识图谱来组织Agent的一个方案，这其实使用RAG来做工具查找。专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。一、用Graph来.

转载公众号 |中国人工智能学会11月15-17日，2024第十三届中国智能产业高峰论坛暨中国人工智能学院院长与名师论坛将在浙江杭州举办，分论坛之一的《大模型时代的AI前沿技术与产业应用专题论坛》将邀请AI领域的科学家和工程师一起交流分享最新的技术创新和应用探索成果。在深度学习模型规模和算力的突破下，AI正在从数据处理、自然语言理解、图像识别等基础能力扩展到更为复杂的认知与推理场景，在产业应用中产.

尽管多步推理与代码提示可提升模型性能，但LLMs是否具备真正的符号推理能力仍不确定，这也带来了潜在风险。随着首个无需训练数据即可实现严格（symbolic-level）三段论推理的“球神经网络”（Sphere Neural Network）出现，本次研讨会旨在汇聚自然语言处理（NLP）与知识图谱（KG）推理领域的学者与实践者，探讨神经与符号方法的结合、复杂推理的学习与蒸馏等问题。用于自然语言处理（

基于IDEFICS3 架构，VIT采用siglip2-base-patch16-512(https://huggingface.co/google/siglip2-base-patch16-512)与 Granite 165M LLM，https://huggingface.co/ibm-granite/granite-docling-258M，https://docling-project.gi

推理时干预和调控指的是：在不修改模型参数的前提下，在模型推理阶段对生成过程进行即时控制。具体来说，它通过注入可组合的干预向量（steering vectors）、调整提示结构（prompting），或者修改解码策略（decoding methods，例如温度采样、束搜索、采样概率重加权等），来引导模型输出符合目标行为。对比命令行输出中的模型原始响应（Orig Output）与干预后的响应（Stee

黄勃，工学博士，副教授，硕士生导师。此外，知识图谱还能对大模型的生成内容进行约束和修正，避免出现偏见或不合适的内容，增强其语义理解和实体识别能力，实现多模态知识融合，使大模型在多模态任务中表现更加出色。联合训练设计知识嵌入层，将知识图谱融入大模型训练，并改良注意力机制，使模型聚焦关键知识节点，如同为模型安装了精准的导航系统，使其能准确捕捉知识要点。同时，知识图谱为大模型提供可信度提升路径和知识可信

该方法首先通过精心设计的提示挖掘大语言模型中的隐式知识构建耦合图（即场景图和概念图），然后使用伪孪生图中介融合机制，整合各种多模态信息，实现预测。该方法利用两个图中共享的提及实体作为中介，实现紧密的跨模态信息交互，同时通过将融合限制在中介部分，最大限度地保留模态内部的深层学习能力。现有的方法已经尝试将大语言模型（LLMs）作为隐式知识引入，然而这些方法仍然面临一些挑战：其一：LLMs 存在幻觉，其

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.11694仓库链接：https://github.com/threegold116/Awesome-Omni-MLLMs1. 引言不断发展的多模态大语言模型（MLLMs）展现了实现通用人工智能的潜力，其通过将大语言模型与特定模态的预训练模型结合，扩展了单一非语言模态的理解与生成能力，例如视觉MLLMs、音频MLLMs和3D-MLLMs