图神经网络（Graph Neural Networks）已经成为分析和学习图结构数据的强大框架，推动了社交网络分析、推荐系统和生物网络分析等多个领域的进步。

利用ChatGPT实现零样本信息抽取（Information Extraction，IE），看到零样本就能大概明白这篇文章将以ChatGPT作为一个基座然后补全前后端，来实现抽取任务。主要针对抽取中的三个重要任务：...

清华大学，微软研究院共同发表了一篇论文，创造性地提出了TORA：在LLM之外使用推理智能体，结合自然语言分布推理，就能大幅提高研究LLM的数理能力和推理能力。...

由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量...

在这个不断变化的世界，当大型语言模型（LLM）遇到新知识还能给出正确答案吗？如何评估LLM应对新知识的能力呢？

场景效果和文字的要求几乎分毫不差——「平静如玻璃的湖面，倒映出无云的天空，周围的山和水鸟的倒影呈现在湖中。」

「任何认为自动回归式 LLM 已经接近人类水平的 AI，或者仅仅需要扩大规模就能达到人类水平的人，都必须读一读这个。AR-LLM 的推理和规划能力非常有限，要解决这个问题，并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」...

除了做LLM本身的技术，如何将LLM结合具体行业、结合具体产品进行落地，是很多公司在探索的。

最近，包括LeCun在内的一众大佬又开始针对LLM开炮了。最新的突破口是，LLM完全没有推理能力！

英伟达、宾大、加州理工、德州奥斯汀等机构的专家提出一个开放式Agent——Eureka，它是一个开放式Agent，为超人类水平的机器人灵巧性设计了奖励功能。...