经常在X平台（推特）上浏览AI论文的研究者应该都很熟悉两位博主：AK(@_akhaliq)和AranKomatsuzaki(@arankomatsuzaki)。他们每天都会精选一些论文进行展示，方便大家重点阅读。数据显示，AK在X平台上的粉丝数已经接近28万，AranKomatsuzaki也超过了8万。一般来说，能够得到这两位博主推荐的论文通常质量都相对有保证，后续也能得到更多研究者的关注。但是，二人的影响力到底有多大，被推荐和不被推荐的论文在后续的影响力上是否会拉开差距一直很难说清。为了研究这些问题，来自加州大学圣芭芭拉分校的几位研究者专门写了一篇论文。结果显示，被两位博主推荐的论文在被引量
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大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。为了弥补这些差距，检索增强生成(RAG)系统开始涌现，其核心思想是从外部来源检索相关知识，为LLM提供上下文，以便作出更明智的反应。现有的系统大多使用向量嵌入的语义相似度来检索段落。然而，这种方法有它自己的缺点，如缺乏真正的相关性
原作者：擎创科技产品专家布博士案例分享所需要的软件列表本次案例的实现，全部采用开源或SAAS的产品来提供，并不涉及到私有化部署的软件产品。软件列表如下所示，如何申请apikey请自行研究，在这里不再详细说明：以上软件只是实现该系统的作者推荐列表，在实际的应用中有很多开源、saas、商业版本的软件产品供使用，在这里不再详说明，各位可以根据自己企业的性质自行选择合作的解决方案产品。私有化知识样例说明由于采用大模型对私有化的知识库数据进行智能问答和知识库系统的实现，因此需要说明私有化知识提供给大模型时一般采取什么格式，会取得比较好的效率。通常情况下，可以支持各种文档数据，包括work、pdf、mar
个人名片：🦁作者简介：一名喜欢分享和记录学习的在校大学生🐯个人主页：妄北y🐧个人QQ：2061314755🐻个人邮箱：2061314755@qq.com🦉个人WeChat：Vir2021GKBS🐼本文由妄北y原创，首发CSDN🎊🎊🎊🐨座右铭：大多数人想要改造这个世界，但却罕有人想改造自己。专栏导航：妄北y系列专栏导航:C/C++的基础算法：C/C++是一种常用的编程语言，可以用于实现各种算法，这里我们对一些基础算法进行了详细的介绍与分享。🎇🎇🎇C/C++刷题库：分享一些关于编程的练习基础题，也会后续加入一系列的算法题，分享自己的解题思路和方法。🥰🥰🥰计算机网络：对计算机网络的基础知识框架有一
1.背景介绍在本文中，我们将探讨知识图谱在云计算和大数据处理领域的应用。知识图谱是一种结构化的数据库，用于存储和管理实体和关系，以便在大规模数据中发现隐藏的知识。在云计算和大数据处理领域，知识图谱可以帮助我们更有效地处理和分析数据，从而提高业务效率和提升决策能力。1.背景介绍1.1云计算的发展云计算是一种基于互联网的计算模式，允许用户在需要时从云端获取计算资源。随着云计算技术的发展，我们可以更容易地处理大量数据，从而实现更高效的数据处理和分析。1.2大数据处理的挑战大数据处理是指处理和分析大量数据的过程。随着数据的增长，我们面临着大量的数据存储、处理和分析的挑战。这些挑战包括数据的存储和处理速
什么是OpenTelemetry？OpenTelemetry是一个开源的可观测性框架，由云原生基金会(CNCF)托管。它是OpenCensus和OpenTracing项目的合并。旨在为所有类型的可观测信号(如跟踪、指标和日志)提供单一标准。https://opentelemetry.iohttps://www.cncf.iohttps://opencensus.ioOpenTelemetry指定了如何收集遥测数据并将其发送到后端平台。通过提供通用的数据格式和API,OpenTelemetry使组织更容易共享和重用遥测数据，从而与各种可观测性工具和平台集成。OpenTelemetry架构促进了灵
笔记整理：李继统，天津大学硕士链接：https://arxiv.org/pdf/2104.06378.pdf1.动机目前现有的方法，对于QA上下文使用LM处理，对于KG使用GNN进行处理，并且并不相互更新彼此的表示，也不做语义的对齐表示。因此QA上下文与KG的分离表示可能会限制模型执行结构化推理的能力（比如处理否定问题）。因此本篇工作主要在于QA上下文与KG的融合表示。2.亮点基于知识图谱的问答（KBQA）集中于知识图谱上的多跳推理以及语言模型与知识图谱的融合，目前的方法需要解决两个问题：（1）在给定上下文的条件下，如何从规模巨大的知识图谱中检索出相关的知识。（2）如何进行问答上下文与知识图谱
基本信息论文题目:MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletionMakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletion(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2310.06671.pdf作者:YichiZhang,WenZhang机构:CollegeofComputerScienceandSchoolofSoftwareTechnology,ZhejiangUniversity发表日期:10Oct2023arXiv
文章目录1.安装Docker2.获取Wiki.js镜像3.本地服务器打开Wiki.js并添加知识库内容4.实现公网访问Wiki.js5.固定Wiki.js公网地址不管是在企业中还是在自己的个人知识整理上，我们都需要通过某种方式来有条理的组织相应的知识架构，那么一个好的知识整理工具是非常重要的，今天推荐一款维基知识库系统——Wiki.js。本文将介绍如何用Docker容器技术部署Wiki.js应用程序，并且结合cpolar发布至公网实现知识库共享。Wiki.js是一个高度可定制Wiki平台，用Node.js编写，支持Markdown以及HTML文档。Docker容器技术可帮助我们简化部署过程，提
