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

转载公众号 | THUKE本期由李瀚明同学解读GoogleResearchBrainTeam的论文：Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.【论文地址】https://arxiv.org/abs/2201.11903推荐理由语言模型的参数规模对于其表现十分重要。然而，仅仅是提升模型的大小，并不...

OpenKG地址：http://openkg.cn/dataset/tcm-ner阿里云天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=86819开放许可协议：CC BY-SA 4.0 （署名相似共享）贡献者：阿里云（陈漠沙）1、背景疫情催化下，人工智能正在持续助力中医药传承创新加速发展，其中中医用药知识体系沉淀挖掘是一个基础工作。通

笔记整理：陈少凯，浙江大学硕士生，研究方向为知识图谱、RAG论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.14831发表会议：Neurips 20241. 动机虽然近年来大语言模型（LLM）的研究取得了很大进展，但持续更新的长时记忆在当前的人工智能系统中仍然有明显缺陷。检索增强生成（RAG）已经成为LLMs长时记忆的解决方案，然而，当前的RAG方法仍不能帮助LLM执行需要跨段落边

为应对上述挑战，近期研究将显式记忆增强、基于智能体的体系结构以及神经–符号融合作为构建自适应、可信且以知识为基础的 LLM 智能体的关键技术路径。尤其是，通过引入知识图谱或符号化记忆存储等结构化知识表示形式，LLM 能够更有效地保持长期事实性知识，支持持续适应与演化，并在动态真实环境中提升智能体的行为表现。本专刊旨在汇聚大语言模型、记忆体系结构、智能体系统与知识工程交叉领域的前沿研究，系统性地探讨

因此，作者提出 GraphFlow，希望在没有过程监督的情况下，实现高准确性、高多样性、高泛化能力、高效率。(3) 在 STaRK 基准测试中，GraphFlow 在检索准确率和多样性指标上超越包括 GPT-4o 在内的强基线，且在未见过的知识图谱上展现出优异的跨域泛化能力。(1) 提出 GraphFlow 框架，通过联合优化检索策略和流估计器，在无显式过程级奖励的情况下，实现复杂查询的精准多样检

转载公众号 |DataFunTalk导读本文将分享 Shopee 在电商知识图谱构建，以及与大模型结合方面的探索。主要内容包括以下五大部分：1.电商知识图谱概览2.电商知识图谱构建3.电商知识图谱应用4.知识图谱与大模型探索5.问答环节分享嘉宾｜郑鑫博士ShopeeSenior Expert Engineer编辑整理｜吕晶内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01电商知识图谱概...

作为 AI 原生开放科学图谱服务的核心载体，SciGraph-SCP Server 依托上海人工智能实验室推出的 SCP (Science Context Protocol)，对多学科图谱资源进行协议级统一封装，向上层 AI 智能体提供标准化的知识访问与调用接口，使科学知识能够以可计算、可溯源、可编排的形态被智能体原生调用。的实践，将标准化的图谱工具升级为AI原生可调用的知识技能单元，使得分散的图

（Knowledge-graph Augmentation with Reasoning Multi-Agent systems），一个基于多智能体大语言模型的自动化知识图谱增强框架，旨在通过协同式、模块化的智能体系统实现高效、准确、可扩展的知识抽取与集成。：首次将多智能体LLM系统系统化应用于知识图谱增强任务，通过九个专业化智能体协作完成文档解析、实体发现、关系提取、模式对齐与冲突消解，显著提升

抽取并整理反应物与产物关系、条件与产率等关键要素，同时将实验流程中的步骤描述、试剂用量、操作顺序以及常用仪器与动作进行结构化表示，使反应知识能够自然延伸到可执行的实验层。”全链条的化学知识底座，旨为大模型驱动的反应预测、实验步骤生成与多跳推理问答等任务提供了统一的化学知识支撑，构建化学智能体可复用的“认知中枢”。作为专为化学智能体打造的“认知中枢”，它将扁平的记录转化为可计算的知识网络，支持稳定检