为了消除这种「幻觉」，Alembic通过技术手段把AI变得足够安全可靠，方便企业获得各种数据分析、预测和决策支持等服务。根据公司提供的图表，Alembic AI系统可以从各种来源摄取数据。处理「可观测性和分类器」模块和几何数据组件，然后将结果输入因果图神经网络（GNN)，生成确定性预测和战略建议。Alembic为此不但建立了超级计算...
图神经网络 知识图谱是一个很好的结构,有形成构效关系的潜力。 在传统知识图谱构建时,最大的问题是需要大量的标注,而且是需要有一定素质的人的标注。从最第一性原理的角度考虑,现在及格线以上的大模型,做这种内容标注都是非常简单,几乎不会出现幻觉。 在attention机制大行其道之后,图也有了attention机制和transformer...
上海交通大学计算机系教授严骏驰、耶鲁大学计算机科学系的助理教授应智韬、中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳、加州理工学院博士后胡子牛几位老师,深入探讨了图神经网络、组合优化、基础模型与AI4Science领域的这些前沿问题。
图机器学习范式一路进化走来,从早期的浅层方法(如随机游走和矩阵分解)到近年来的图神经网络,在多个领域取得了显著改进。然而,这些模型在表达能力和泛化能力等方面仍存在限制,尤其是面对日益扩大的数据集和多样化的图任务时。 NLP领域的进展引发了大家的思考:图基础模型是否代表了图机器学习的下一个前沿?图基础模型被...
近日，软件学院、国际信息与软件学院科研团队在大模型量化、图神经网络等领域取得重要进展。两项成果被数据挖掘国际顶级会议——知识发现与数据挖掘会议（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，简称KDD）录用。同时，关于图神经网络领域的成果荣获2024年度“中国计算机学会自然科学二等奖”。SEPTQ...
过去的十多年中,神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN,RNN,自编码器(Autoencoders)等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作,我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢?比如最近大家在研究中频繁碰到的图结构数据,如果不将这些非...
(最新学术)图神经网络通用大模型来了! 大家好,我是AI科研姐,最近整理了很多前沿论文、开源项目和代码,需要的同学可以联系我们工作室领取对应资料👇
模型简介:通过为节点着色来消除属性歧义,文中提出的着色图神经网络CLIP在理论和实验上都展示了比传统消息传播图神经网络更强的表达能力。 4.RP-GNN 论文:Relational Pooling for Graph Representations 关系池化用于图表示 模型简介:本文提出的关系池化为图神经网络提供了超越流行方法的最大表达能力,使模型获得比最初同构...
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中,图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性,能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索,该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。
大模型「幻觉」全无？图神经网络成破解核心，精准预测因果消除「幻觉」Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能，彻底解决了LLM虚假信息生成问题。联创兼首席执行官Tomás Puig表示，AI能够在海量企业数据集中识别随时间变化的因果关系，让生成式AI免于产生幻觉，确定性输出并谈论因果关系...