在数字化时代，物联网(IoT)的兴起已经彻底改变了我们与物理世界的互动方式。通过将日常家居用品到精密的工业机械等设备连接到互联网，IoT构建了一个庞大的互联生态系统，它所产生的数据量是前所未有的。这些数据为我们提供了丰富的信息资源，有潜力彻底改变智能家居、医疗保健、城市基础设施以及制造业等多个领域的决策过程。然而，这些机遇同时也带来了挑战。IoT环境的复杂性、动态性和规模之大，对数据的解释和有效行

这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。大体思路这篇文章所研究的“跨领域情感分析”，旨在通过源领域的标注数据对目标领域的无标注数据进行情感分类。源领域如餐饮领域，目标领域如电子产品领域，这两个领域之间存在一定的差异。为了克服领域间的差异，一大类工作的思路是在特征抽取阶段，抽取领域不变的特

是目前最常见和通用的增强式语言模型（Augmented LM)范式，它启发于传统强化学习，通过提示词构造“想法”（Thought），“行动”（Action），“观察”（Observation）的思维链， 逐步启发大语言模型根据当前工具的输出产生观察，从而进一步产生下次推理。网易数帆团队于2023年推出了基于网易自研大模型的对话式数据智能助手——有数ChatBI，它融合了前沿的AIGC技术，通过自然

Neo4j Vector Index 和 GraphCypherQAChain 与 Mistral-7b 的集成提供了处理复杂数据的强大系统，有效地弥合了大量非结构化数据和复杂图知识之间的差距，通过综合两个数据源的信息，为用户查询提供全面、准确的响应利用 Neo4j 进行矢量相似性搜索和图数据库检索，确保生成的响应不仅由 Mistral-7b 的大量预先训练的知识提供信息，而且还通过来自矢量和图数

有意思的是，GPT-1 和 GPT-2[49] 并没有展示出类似于 GPT-3 相同的强大能力，表明模型规模的增加在扩大模型架构的容量发挥了巨大的作用。从为了解决翻译问题时 Seq2Seq 模型的提出的 Attention 的基本概念 [42]，到 Transformer 架构中完全抛弃 RNN [43] 提出的 Attention is All You Need[44]，到 GPT-2 和 GP

大家好，今天分享一篇阿里淘宝主搜将大语言模型LLM和搜索query理解结合应用的工作。论文：Large Language Model based Long-tail Query Rewriting in Taobao Search公司：淘宝主搜链接：https://arxiv.org/pdf/2311.03758.pdf会议：WWW under review。

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就在几周前，北大-兔展AIGC联合实验室就推出了登上知乎热搜第一的的大语言模型产品ChatLaw，在全网带来千万曝光同时，也引发了一轮社会讨论。首先，待编辑图像通过Diffusion的逆过程，找到该图像在扩散隐空间中的表示，作为两个分支的输入。在该方法中，所有的内容编辑和保存信号都来自图像本身，无需任何微调或训练附加模块，这能简化编辑过程。最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实

对于视觉信息丰富的文档的结构不仅仅由文本内容的结构决定,与布局、排版、格式、表/图结构等视觉元素同样相关.例如收据、证书、保险文件等.Liu等人提出的利用图卷积神经网络建模视觉元素丰富的文档,首先通过OCR系统获得一组Text Blocks,每一个Text Block包含其在图像中与文本内容的坐标信息,将其构成一个完全连通的有向图,即每个Text Blocks构成一个节点,通过Bi-LSTM获取节

DISC-FinLLM 有着目前大语言模型尚无法克服的问题和缺陷，尽管它能够在许多任务和情境上提供金融领域的服务，但模型应当仅供用户参考使用，并不能替代专业金融分析师和金融专家，我们希望使用 DISC-FinLLM 的用户以批判性的眼光去评估模型。微调所基于的也是DISC团队构建的高质量中文金融数据集 DISC-Fin-SFT。DISC-FinLLM 是一个专门针对金融场景下为用户提供专业、智能、