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NovaCOMET: 具有符号知识精华的开放常识基础模型
NovaCOMET 提供了一个开放的常识知识模型，结合了知识和一般任务模型的最佳方面。与以前的知识模型相比，NovaCOMET 允许开放格式关系，可直接应用于推理任务；与 Flan-T5 等一般任务模型相比，它明确地聚焦于知识，从而实现了卓
PDF7 months ago
AAAI历史重要性：大型语言模型的时间知识编辑
通过引入时间知识编辑（TKE）任务和建立一个评估当前模型编辑方法的基准 AToKe（Temporal Knowledge Editing 的评估）来解决现有模型编辑方法在记住新知识方面有效，但对历史知识遗忘严重的问题。为了解决这个问题，我们
PDF7 months ago
大型知识模型：视角与挑战
人类对世界的理解与我们的感知和认知密切相关，其中人类语言作为世界知识的重要承载者之一。本文通过 “知识” 这个视角来探索大型模型，并讨论符号知识如何增强大型语言模型以及大型语言模型如何扩展传统符号知识基础。考虑到人类知识的复杂性，我们倡导创
PDF7 months ago
MM机器学习与知识：鲁棒性的重要性
机器学习算法的可信性取决于用户能否确认其输出的正确性；可信性需要算法在对事实的情景下工作良好，并基于正确特征做出决策，解释性、因果快捷独立性和分布转移稳健性是我们关心模型属性的原因。
PDF8 months ago
解析神经网络对弈围棋及人类学习
AI 模型在围棋游戏中超越了人类选手，解释 AI 模型所编码的围棋知识并将其用于教导人类选手代表着一个具有前景但具有挑战性的问题。为此，本文提取围棋游戏价值网络所编码的棋子之间的交互原语，以使人们能够从价值网络中学习。实验表明了我们方法的有
PDF9 months ago
从任务结构到世界模型：LLM (大型语言模型) 了解什么？
一种大型语言模型如何拥有知识的问题超出了特定人工智能系统的能力，并挑战了我们对知识和智能本质的假设。我们通过授予 LLMs “工具知识” 来回答这个问题，该知识由一定的能力定义。然后我们探讨这种知识与人类智能所展现的更为普通和 “世俗” 的
PDF9 months ago
垃圾 DNA 假设：通过稀疏性对 LLM 预训练权重的任务为中心的视角
通过稀疏性作为工具，本研究证明预训练大型语言模型中的低幅度权重与它们所承载的知识之间存在强相关性，支持了我们对 “垃圾基因” 假设的深入调查，揭示了删除这些看似不重要的权重可能导致不可逆的知识遗忘和性能损害，为 LLMs 如何以任务敏感的方
PDF9 months ago
分析 Transformer 动力学作为嵌入空间中的移动
Transformer language models are explored to understand their mechanics, revealing that intelligent behaviors are mapped
PDFa year ago
模型之模型 -- 第一部分
本文提出了一个新的认知模型，作为 AGI 代理主要组成部分，并介绍了它的成熟智能状态，以及扩展了 DENN 和特别是 AKREM 之前的模型，包括操作模型（框架 / 类）和意愿。该模型的核心假设是，认知是关于在合适的意愿指导下操作积累的知识
PDFa year ago
语义方法在认知规划中的可决定性（扩展版）
利用动态认知逻辑（DEL）的多代理规划在处理非确定性、部分可观察性和任意知识嵌套方面具有广泛应用的行动形式主义中，我们通过一种新颖的语义方法达到可决定性的目标。我们展示了该框架具有可决定的特性，并研究了其他扩展的交换公理以实现更复杂的 DE
PDFa year ago
以计算有限的强化学习为基础的持续学习
一个高效地累积知识、在长期生命周期中不断发展更复杂技能的代理机构，可以推动人工智能能力的前沿。本文概述和形式化了持续学习的概念，引入了一个框架和一套工具来激发进一步的研究。
PDFa year ago
理性与知识理论方面第 19 届会议论文集
The TARK conference aims to explore interdisciplinary research on rationality and knowledge, covering topics such as epi
PDFa year ago
深度学习知识的价值
本文提出了一种启发自可解释的机器学习的框架，该框架通过量化实验评估了数据量和估计范围对知识价值的影响，并阐明了数据和知识之间的复杂关系。这个模型无关的框架可以应用于各种常见的网络架构中，提供了对深度学习模型中先前知识作用的全面理解。同时，它
PDFa year ago
LNL+K: 噪声标签学习与噪声源概率分布知识
本文介绍了一种新的学习任务 —— 带有噪声标签和噪声源分布知识的学习，并探索了几种方法，将噪声源知识整合到最先进的 LNL 方法中，在三个不同的数据集和三种噪声类型上报告了与未经调整的方法相比提高 5-15% 的性能，突出了直接探究 LNL
PDFa year ago
使用迭代检索生成协同技术增强检索增强型大型语言模型
本研究提出一种名为 Iter-RetGen 的方法，通过检索和生成的迭代协同作用，以全面地处理检索到的知识并在不受结构约束的情况下实现灵活的生成，而这可以在多跳问答、事实验证和常识推理等任务中实现可比甚至优于现有检索辅助基准的效果，同时减少
PDFa year ago
ACL从巧克力兔到巧克力鳄鱼：语言模型是否理解名词复合词？
这篇论文提出了一种修改后的核心任务和评估方法，用于解决名词组解释和概念化的问题，并表明 GPT-3 在这两个任务上的表现都很出色，尤其是后者，因为它需要创造力、常识和知识的广泛推广能力。此外，研究人员估计了 GPT-3 处理新名词组的能力，
PDFa year ago
Decker：用异构知识进行常识事实验证的双重检查
Decker 是一种应用于常识事实验证的模型，它可以通过发现结构化和非结构化知识之间的潜在关系，实现异构知识的桥接，并实现更精确的理解和推理。实验结果表明，Decker 在两个常识事实验证基准数据集上表现出很高的准确性和能力。
PDFa year ago
Standpoint-OWL 2 的自动推理支持
提出了一种利用各种不同（可能相互矛盾）视角中的知识进行建模和推理的工具，通过对基本逻辑进行增强来提供理论基础，并通过将立场增强版本的描述逻辑 SROIQ 转换为其普通（即古典）版本，在现有的推理器中应用，为多样立场的推理提供自动支持。
PDFa year ago
QICHWABASE: 为母语为凯楚亚语的社区构建的凯楚亚语言和知识库
本文介绍了 QICHWABASE，通过采用 Wikibase 实例构建的方法和工具来提高韦查语（Quechua）语言和知识的存在感，支持少数民族社区的和谐化过程。
PDFa year ago
PK-ICR: 面向基于语境的对话的人物知识交互式检索
本文提出使用 neural Q＆A 模型结合全文对话上下文一起识别人设和知识的任务来识别相关 Persona 或 Knowledge，以应对多重上下文的对话系统，通过建立新的 grounding retrieval 方法来实现。
PDFa year ago