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专题解读 | 大语言模型上下文窗口扩展方法
大语言模型上下文窗口扩展方法一、简介上下文窗口(context window)是大语言模型(LLM)的一个重要概念,指模型在一次推理或生成过程中可以处理的文本长度。大语言模型的上下文窗口大小取决于预训...
专题解读| Graph Transformer 最新研究进展
专题解读|Graph Transformer 最新研究进展图结构数据可以有效表示和建模显示世界中的任意交互关系,如社交网络、蛋白质网络和交通网络等,甚至以自然语言为代表的序列数据和以视觉为代表的网格数...
基于注意力长短期记忆的语音可理解度分类系统
引 言在大多数人生活中,语音是最主要的交流方式。然而,不幸的是,语音质量常受多种因素影响,包括听力损失、背景噪音干扰、设备故障,甚至是某些生理状况导致的语音系统障碍。语音的清晰度则是衡量在特定条件...
专题解读 | 大语言模型中的记忆设计
大语言模型中的记忆设计前言Wang 等人[1]提出基于 LLM 的自主智能体架构设计应该包括四个组成部分:分析模块、记忆模块、规划模块和动作模块(如图1所示)。记忆模块在智能体架构设计中起着非常重要的...
ICML 24 |过犹不及:揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
Less is More: on the Over-Globalizing Problem in Graph Transformers作者:Yujie Xing, Xiao Wang, Yibo Li...
Chat · GPT · DRP|证券行业专刊2·安全村
楔子:2022年12月,OpenAI发布了人工智能聊天原型ChatGPT。ChatGPT在今年(2023年)发酵成为热点话题。在国内, ChatGPT于春节后更是变更了专业人士技术交流的必谈话题。据各...
专题解读 | Graph Transformer代表性工作介绍
Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?本文介绍了一种名为Graphormer的基于Transformer架构的模型,专...
揭秘克格勃训练间谍课程——超级记忆术
说到间谍,大多数人会想到笔式雷射枪或是打火机炸弹等等小道具。不过,间谍最重要的装备就是头脑。在大脑功能中,记忆力对于间谍的任务至关重要。在无法留下任何纪录的极机密任务中,情报人员只能仰赖自己的头脑将大...
CIKM 2023 | 搜索词主导的用户兴趣网络在搜索排序中的应用
用户的历史行为在推荐领域展示出强大的效果和潜力。用户的历史行为包含各种不同的类型,相比之下,用户的搜索行为更为稀疏。目前大多数的个性化搜索排序方法都使用稀疏的搜索行为来学习具有瓶颈的表示,而未充分建立...
ChatGPT 的发展现状、风险及应对
任何事物往往都具有两面性,ChatGPT 在带来技术发展红利的同时,也引发对此类技术的使用规范、监督和风险管理等问题的讨论。认清 ChatGPT 的本质和局限性、研判潜在的风险和挑战,结合信息安全和伦...
VulRepair: 基于T5的自动软件漏洞修复
原文标题:VulRepair: A T5-Based Automated Software Vulnerability Repair原文作者:Michael Fu, Chakkrit Tantitha...