实体 - AI在线

LightRAG: 港大黄超团队打造简单高效的RAG系统, 大幅降低大模型检索增强成本

项目地址：: ，结合了图结构与双层检索机制，显著降低了大模型检索增强的成本，同时提升了信息检索的准确性和效率。首先，通过引入图结构，LightRAG能够更好地捕捉实体之间的复杂依赖关系，实现全面的信息理解。其次，其双层检索策略允许系统同时处理具体和抽象的查询，确保用户获得既相关又丰富的响应。

苹果研究人员称其设备端模型 ReALM 性能优于 GPT-4，可大幅提升 Siri 智能程度

虽然目前 Siri 可以尝试描述信息中的图像，但效果并不稳定。不过，苹果公司并没有放弃人工智能领域的探索。在最近的一篇研究论文中，苹果的人工智能团队描述了一种可以显著提升 Siri 智能的模型，而且他们认为这个名为 ReALM 的模型在测试中优于 OpenAI 的知名语言模型 GPT-4.0。IT之家注意到，ReALM 的特别之处在于，它可以同时理解用户屏幕上的内容和正在进行的操作。论文将信息分为以下三种类型：屏幕实体：指的是当前显示在用户屏幕上的内容。对话实体：指的是与对话相关的内容。例如，用户说“打电话给妈妈”

一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取

在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战

目前工程落地实现问答的技术路线基本分为基于知识图谱的问答（KBQA）、基于阅读理解的问答(MRC)和常见问题问答（FAQ）三种模式

不能实习？网传MSRA停招国防七子及北邮在校生

美国商务部对实体清单相关对象的限制越来越大了。

百分点认知智能实验室：智能对话技术应用和实践

编者按智能对话系统因其巨大的潜力和商业价值受到越来越多研究者和从业者的关注，对话的主要种类包括闲聊型、知识型、任务型、阅读理解型等，目前已经广泛应用在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景。近年来，智能对话还出现了新的应用场景，例如可以将自然语言转换为各种程序性语言，如SQL，从数据库中找到相应的答案，让用户和数据库的交互变得更加直接和方便。为此，Datafun发布了百分点首席算法科学家苏海波署名文章，文中主要介绍了智能问答中的问题语义等价模型、知识图谱问答模型、NL2SQL模型，以及百分点在智能问答领域的实践案例