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。
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...
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?图基础模型被预想为一个可以在广泛图数据上进行预训练,并可用于各类下游图任务的模型,如下图: 如何定义图基础模型? 文中给出的定义是,图基础模型(Graph Foundation Model,GFM)将在广泛的图数据的预训练下受益,并可以适应各种下游图任务。
在附录 A 中,我们分析了现有模型(GNNs 和 LLMs)在 KGQA 中的推理能力,并在第 4 节中提出了 GNN-RAG,它结合了这两种模型的优势。 图增强的语言模型。将语言模型与存储自然语言信息的图相结合是一个新兴的研究领域 [Jin et al., 2023]。主要有两个方向:(i) 使用潜在图信息增强语言模型的方法 [Zhang et ...
图神经网络2023研究趋势,附34篇最新必读论文,附源码#人工智能 #图神经网络 #深度学习 #大模型 - AI论文炼 丹师于20231126发布在抖音,已经收获了12.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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1. 图学习模型的规模定律(graph models with scaling law):规模定律是首先在大语言模型(LLM)中发现的一种经验现象,即模型性能随着规模、数据集规模和训练计算量的增加而持续提升。借鉴大语言模型的经验,图大模型应能够展现出当前小规模或中等规模图学习模型无法具备的新能力。
大模型的「幻觉」问题,指的是当使用大规模的神经网络模型(如语言模型)进行预测或生成任务时,模型可能产生不切实际或不合理的内容。这些错误可能表现为与输入信息无关的输出,或者生成与任务目标相悖的结果。这种现象对依赖准确和可靠信息的领域如法律、金融和医疗构成了重大挑战。
在算法神经化求解方向上,图神经网络是一个强有力的工具,能够充分利用图结构的特性,实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制将会是大模型热潮之后新的未来方向。 为了探讨图神经网络在算法神经化求解的发展与现...