知识图谱是结构化知识表示的重要方式，但现有自动提取工具存在实体分散、图谱稀疏等问题。斯坦福大学团队提出的KGGen通过三阶段流水线创新性地解决了这一难题：首先使用大语言模型动态提取实体和关系；然后聚合多文档信息；最后通过语义聚类和LLM去重实现知识整合。实验表明，KGGen在MINE基准上的准确率达66.07%，远超传统方法。其核心创新在于实体与边解析机制，能够将不同表述的同一实体归一化，生成稠密

知识图谱是结构化知识表示的重要方式，但现有自动提取工具存在实体分散、图谱稀疏等问题。斯坦福大学团队提出的KGGen通过三阶段流水线创新性地解决了这一难题：首先使用大语言模型动态提取实体和关系；然后聚合多文档信息；最后通过语义聚类和LLM去重实现知识整合。实验表明，KGGen在MINE基准上的准确率达66.07%，远超传统方法。其核心创新在于实体与边解析机制，能够将不同表述的同一实体归一化，生成稠密

AI技术已深入日常生活，从智能音箱到导航推荐，背后都有人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和大语言模型（LLM）的支撑。AI是模拟人类行为的"智能工厂"，机器学习是其"基础车间"，通过数据学习规律；深度学习则是处理复杂任务的"高端车间"；LLM专注于语言任务，如ChatGPT。AI运行依赖三大要素：数据（原材料）、算法（生

AI技术已深入日常生活，从智能音箱到导航推荐，背后都有人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）和大语言模型（LLM）的支撑。AI是模拟人类行为的"智能工厂"，机器学习是其"基础车间"，通过数据学习规律；深度学习则是处理复杂任务的"高端车间"；LLM专注于语言任务，如ChatGPT。AI运行依赖三大要素：数据（原材料）、算法（生

本文全面探讨具身智能（Embodied AI） 的基础与前沿进展，核心聚焦大语言模型/ 多模态大模型与世界模型（WMs） 对具身智能的赋能作用 ——LLMs/MLLMs 通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs 通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互，二者融合形成的MLLM-WM 联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向。

本文全面探讨具身智能（Embodied AI） 的基础与前沿进展，核心聚焦大语言模型/ 多模态大模型与世界模型（WMs） 对具身智能的赋能作用 ——LLMs/MLLMs 通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs 通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互，二者融合形成的MLLM-WM 联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向。

本文全面探讨具身智能（Embodied AI） 的基础与前沿进展，核心聚焦大语言模型/ 多模态大模型与世界模型（WMs） 对具身智能的赋能作用 ——LLMs/MLLMs 通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs 通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互，二者融合形成的MLLM-WM 联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向。

本文全面探讨具身智能（Embodied AI） 的基础与前沿进展，核心聚焦大语言模型/ 多模态大模型与世界模型（WMs） 对具身智能的赋能作用 ——LLMs/MLLMs 通过语义推理和任务分解强化具身认知，WMs 通过构建外部世界的内部表征和未来预测支撑物理合规交互，二者融合形成的MLLM-WM 联合架构成为突破复杂物理世界任务的关键方向。

本文系统介绍了AI智能体的设计模式，重点分析了3种工作流模式（提示链、路由、并行化）和4种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智能体）。工作流模式适合步骤明确的任务，而智能体模式则更适用于需要动态决策的复杂场景。文章强调应根据任务特性选择合适方案，避免过度设计，并指出AI大模型领域存在巨大人才缺口，建议读者把握学习机会。

本文系统介绍了AI智能体的设计模式，重点分析了3种工作流模式（提示链、路由、并行化）和4种智能体模式（反思、工具使用、规划、多智能体）。工作流模式适合步骤明确的任务，而智能体模式则更适用于需要动态决策的复杂场景。文章强调应根据任务特性选择合适方案，避免过度设计，并指出AI大模型领域存在巨大人才缺口，建议读者把握学习机会。