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自我纠正:基于知识图谱的自适应规划新思路
✨ 引言 大型语言模型(LLMs)在各种自然语言处理任务中展现了惊人的推理能力,但仍面临过时知识、幻觉和不透明 … 阅读更多
🤖 知识图谱与聊天机器人:从新闻到问答的惊奇之旅
📖 引言:新闻监控的未来 今天,让我们一起踏上新闻监控与知识图谱的奇幻之旅。这篇文章将带领你深入了解如何通过最 … 阅读更多
🌟 WLPlan:符号规划中的关系特征
在当今的规划研究领域,尤其是机器学习(ML)的快速发展背景下,如何有效地处理学习与规划模块之间的协作,成为了学 … 阅读更多
自然梯度下降核心概念解析和记忆
以下是关于”自然梯度下降”的学习材料,专注于《Is All learning (Nat … 阅读更多
🌌 留下所有上下文:让无限上下文记忆不再是梦想
💡 引言 记忆,是智慧的基石。从古至今,人类通过记忆来储存知识、解决问题、写日记,甚至是记住昨天吃了什么。然而 … 阅读更多
社会学习中的语言:智能体如何通过语言合作解决问题
引言 人类语言不仅是沟通工具,更是我们认知世界、解决问题的重要方式。科学家们一直好奇,语言是如何在群体中演化出 … 阅读更多
🕵️♂️ LLM的自我救赎:从错误中吸取教训
大型语言模型(LLM)就像初入江湖的侠客,虽然身怀绝技(强大的语言能力),却也难免犯错。与人类用户的多轮交互过 … 阅读更多
🤖 反思与学习:从交互中提炼智慧
在当今人工智能(AI)不断进步的背景下,如何让大型语言模型(LLMs)不仅能「听懂」人类的指令,还能从交互中学 … 阅读更多