引言在自然语言处理，NLP，的众多应用场景中，大型语言模型，LargeLanguageModel，LLM，展现了其卓越的文本理解与生成能力，不仅在传统的文本任务上成绩斐然，更在生物学、计算化学、药物研发等跨学科领域证明了其广泛的应用潜力，尽管如此，生物分子研究领域的特殊性—比如专用数据集的缺乏、数据...

  在构建大模型应用时，通常有两种方式来改进效果，一种是构建外部知识库，利用RAG来完成，但RAG并不是万能的，对于特定领域的LLM应用，以及无需示例，就能完成特定任务等场合就需要进行微调，然而，微调本身相较于RAG来讲，需要更多的算力资源和时间周期，但更大的瓶颈在于微调需要标记过的样本数据，这对于很多...

  今日分享100多个常用的论文指令，希望对大家能带来prompt的启发和帮助...确定主题和标题1.举例说明医疗保健的新趋势，这可能是研究论文中有趣的研究主题，2.分析[插入主题名称]的研究是否存在空白，并提出潜在的研究主题，3.使用定量和定性研究方法推荐研究[插入主题名称]的主题，4.分析主题[插入...

  在过去，普通人想要写书面临重重障碍，从构思、撰写到编辑，每一步都是挑战，但现在，得益于人工智能技术的飞速发展，这一过程变得前所未有地简单本文将深入探讨ChatGPT在书籍创作过程中的应用，包括情节发展、角色塑造、场景设置、对话编写、研究、校对、以及市场营销和推广，通过具体的例子和应用场景，我们将展示...

  我精心整理的50个顶级ChatGPT学术论文指令，无疑是你论文写作和研究中的宝贵财富，强烈推荐你将其收藏！这些指令的实用性非凡，能够显著提升你的研究效率，让论文写作过程不再繁重，翻译晦涩难懂的论文，遇到难以理解的论文，这些指令可以帮你轻松翻译，让复杂的研究内容变得通俗易懂，解读代码和数学公式，代码和...

  多模态实体链接的重要性与挑战多模态实体链接，MultimodalEntityLinking，MEL，是知识图谱领域中的一项基础任务，旨在将文档中的提及，mentions，链接到知识库中的实体，随着社交媒体和互联网的发展，文本和视觉的多模态性成为数据任务中的重要媒介，同时，线上信息的质量参差不齐，许多...

  大型语言模型，LLMs，在自然语言处理任务中取得了显著的成功，然而，LLMs在处理需要超出其预训练内容的专业知识的查询时，往往难以提供准确的回答，为了克服这一限制，研究者提出了将外部知识源，如知识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs提供了结构化、明确且可解释的知识表示，是克服LLMs内在限制...

  监督学习，无监督学习与神经网络既有联系，又有区别，在学习机器学习的过程中，监督学习，无监督学习和深度学习是我们经常碰到几个名词，但很多人弄明白它们之间的关系，也不知道它们都能解决什么问题，01、什么是监督学习，无监督学习和深度学习，机器学习是实现人工智能的一种方式，今天只从机器学习的角度来讨论监督学...

  要说AI界的风云人物，IlyaSutskever绝对是那个名字，作为OpenAI的联合创始人兼首席科学家，他简直是科技界的，扫地僧，，低调得不行，却在暗中搅动风云，今天就带大家来深扒一下这位AI界的超级大咖，从俄罗斯到多伦多，天才的成长之路IlyaSutskever出生于俄罗斯，后来移居加拿大，在多...

  国外一美女程序员，在Github上通过检索gpt，llm，和generativeai等关键字，从数十万检索结果中得到900个500，star大模型开源项目，她将统计结果放到了网站上，并定期更新star数等信息，同时提供了排序，分组，过滤等工具，我们也可以拿她的统计结果来进行分析，​​https，hu...

  RAG技术已经成为当下提升大语言模型，LLMs，生成质量的重要手段，然而，传统的RAG方法在处理模糊信息需求或非结构化知识时存在显著局限性，近期，一项名为，MEMORAG，MOVINGTOWARDSNEXT，GENRAGVIAMEMORY，INSPIREDKNOWLEDGEDISCOVERY[1]，...

  5月16日，OpenAI首席执行官SamAltman接受了，硅谷著名风险投资公司红点，Redpoint，的董事兼总经理LoganBartlett专访，本周二，OpenAI重磅发布了可跨文本、视频、音频推理的多模态大模型GPT，4o，其多元化的玩法、低延迟以及拟人化的声音，让11年前的科幻电影，Her...

  引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中...

  引言最近，大语言模型，LLMs，在各种与语言相关的任务上取得了显著的表现，然而，尽管它们在数学推理、常识推理以及其他推理任务，如符号推理或逻辑推理等方面取得了成功，但它们在空间推理方面的能力仍然未被充分探索，空间推理是人类认知的基本功能，使我们能够与环境互动，它促进了需要理解和推理物体及其运动之间空...

  引言，多模态理解与生成的新篇章在人工智能的发展历程中，多模态理解与生成一直是研究的热点领域，随着技术的进步，从单一模态到多模态的转变，使得机器能够更全面地理解和生成信息，极大地拓宽了人工智能的应用范围，本文介绍的研究成果，展示了如何通过一个统一的Transformer模型——Show，o，来实现对多...