「图结构学习」新思路!港大等提出GraphEdit模型:用LLM删除噪声边,全局理解节点间依赖关系
「图结构学习」新思路!港大等提出GraphEdit模型:用LLM删除噪声边,全局理解节点间依赖关系GraphEdit方法可以有效地去除图网络中的噪声连接,还能从全局视角识别节点间的依赖关系,在不同的实验设置中都被验证为有效且稳健。
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GraphEdit方法可以有效地去除图网络中的噪声连接,还能从全局视角识别节点间的依赖关系,在不同的实验设置中都被验证为有效且稳健。
近年来,大语言模型(LLMs)由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明,适当的提示设计(prompt enginerring),例如思维链(Chain-of-Thoughts),可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
Notion 是生产力工具领域 AI 策略最为激进的一家公司:在 ChatGPT 推出 2 个月后,Notion 就宣布推出 Notion AI,将 GenAI 的体验直接融入到产品,并根据不同需求和场景预设了 prompt,用户只需要空格或“/”即可调用 GPT。
在视频理解这一领域,尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展,展现出了较强的理解能力,但当它们面对电影级别的长视频时,却显得力不从心。因而,长视频的分析与理解,特别是对于长达数小时电影内容的理解,成为了当前的一个巨大挑战。
在 ChatGPT API 中,系统提示是一项很有亮点的功能,它允许开发人员控制 LLM 输出的「角色」,包括特殊规则和限制。系统提示中的命令比用户输入提示中的命令要有效得多,这让开发人员拥有了更大的发挥空间,而不是像现在使用 ChatGPT 网页应用程序和移动应用程序那样仅仅使用用户提示。
众所周知,开发顶级的文生图(T2I)模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了 AIGC(人工智能内容生成)社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
马斯克状告OpenAI一案是近期人工智能领域的焦点,马斯克在诉状上这么写到:“小民马斯克,因由小民所创的OpenAI一心只想着捞钱,偏离初心,特此呈上此状以求申冤。
剧本杀是一种广受欢迎的多角色扮演侦探游戏,要求玩家扮演不同的角色。通过阅读角色文本、理解各自的故事、搜集线索、以及逻辑推理,玩家们共同努力揭开谜团。游戏角色通常被分为平民和凶手两大类:平民的目标是找出隐藏在他们中间的凶手,而凶手则尽力隐藏自己的身份,避免被发现。那么,如果让 AI 加入游戏,会产生怎样的新变化呢?
X一小伙分享,为测试Gemini 1.5 Pro,自己在编写一个网页的代码时故意留了3个bug,并分别录制了网页bug视频。
对大模型进行量化、剪枝等压缩操作,是部署时最常见不过的一环了。