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知识挖掘知识挖掘是指从数据中获取实体及新的实体链接和新的关联规则等信息。主要的技术包含实体的链接与消歧、知识规则挖掘、知识图谱表示学习等。其中实体链接与消歧为知识的内容挖掘，知识规则挖掘属于结构挖掘，表示学习则是将知识图谱映射到向量空间而后进行挖掘。实体消歧与链接实体链接的流程如上图所示，这张图在前一章出现过，那里对流程进行了简要说明。此处对该技术做进一步的说明。示例一: 基于生成模型的 enti

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本文介绍了Reflexion架构，这是一种让AI智能体能够从失败中学习并积累经验的创新方法。传统AI系统存在无法记忆错误、反馈信号不可解释等问题，而Reflexion通过四个核心组件（执行者、评估者、自我反思和记忆层）构建了一个闭环学习系统。 关键创新在于将简单的数值奖励信号升级为可解释的自然语言反思，这些反思被结构化存储在记忆层中，供后续任务参考。文章还探讨了从学术理论到工程实践的转化，包括三步