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基于知识驱动的协同训练：探索 LLMs 中的忠实推理与知识密集型问答
通过与外部知识的交互，我们提出了一个名为知识驱动的思路连贯（KD-CoT）的框架，以验证和修改语言模型的推理过程，以缓解幻觉和错误传播，尤其在回答知识密集型任务时。
PDF10 months ago
自学知识驱动的深度学习在 3D 磁逆推中的应用
自主监督深度学习的知识驱动三维磁性反演方法（SSKMI）通过闭环反演和正演模型在目标区域数据上进行学习，通过最小化观测和重新估计的地表磁异常之间的平均绝对误差，优化反演模型，同时比较实验证明，知识驱动模块可以加速训练并取得更好的结果。
PDF10 months ago
LaKo: 基于知识驱动的视觉问答，通过后期知识注入到文本中
本文提出了一种知识驱动的视觉问题回答方法，通过后期注入机制将知识图谱中的三元组转化为文本格式，采用有效的编码器 - 解码器模型以将 VQA 任务视为文本生成任务，取得了 OKVQA 数据集上的最佳效果。
PDF2 years ago
ICLR基于知识驱动的主动学习
提出一种基于领域知识的主动学习（KAL）框架，将基于规则的知识转化为逻辑约束，以唤起模型对样本的选择。实验证明，该方法在平均 F1 分数方面优于多种主动学习策略，特别是在领域知识丰富的情况下，同时也适用于物体识别任务，并且计算需求较低。
PDF3 years ago
MMAI 的三波中数据和知识的二元性
在人工智能发展的三个阶段中，手工知识和数据驱动成为前两个阶段的关键，但现在的第三个阶段中，知识得到了全面的应用，使得 AI 系统更加具有人类智能化的思维，包括结合数据和符号 AI 系统的能力，以获得更高层次的人工智能。
PDF3 years ago
人工智能的下一个十年：朝向强大鲁棒性的四步走
该论文探讨了当今人工智能和机器学习领域追求泛用性学习及越来越大的训练集和计算资源时，提出了一种集认知模型、知识驱动及基于推理的混合方法，可为一种更富深度且更强健的人工智能提供基础。
PDF4 years ago