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答錯誤知識的概率,提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)有一個蘊含豐富知識的圖譜,再做大模型建設時??梢詤⒖糑G增強LLM的方法,將其知識融合到LLM中。 涉及基于圖譜的多跳推理能力的場景。 涉及基于圖譜可視化展示的場景,比如企查查、天眼查等。 參考文獻: Unifying Large來自:百科https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-718-1.html 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致來自:百科
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)及無人駕駛小車基礎上,全面鍛煉和提高賽隊的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 比賽選手將擁有與華為云人工智能平臺的技術專家導師和上海交通大學創(chuàng)新中心專家導師團隊進行深入溝通交流的機會,了解并動手實踐華為云提供的智能硬件及人工智能平臺等服務。 大賽詳情地址:https://competition來自:百科陸離種類的垃圾圖片時,會提高模型識別準確率,也會提高決賽分數(shù)。 本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯面向全社會開放,個人、高等院校、科研單位、企業(yè)、創(chuàng)客團隊等開發(fā)者均可參賽。無論你是心系環(huán)保的個人,對AI感興趣的高等院校團隊,身懷絕技的科研單位成員,具有無限創(chuàng)意的創(chuàng)客團隊,還是奔波忙碌的企業(yè)開發(fā)者來自:百科
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