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7月前
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《揭开DeepSeek神秘面纱:复杂逻辑推理背后的技术机制》
DeepSeek是一款基于Transformer架构的大语言模型,以其在复杂逻辑推理任务上的卓越表现成为行业焦点。它通过自注意力机制高效捕捉长距离依赖关系,结合强化学习优化推理策略,利用思维链技术拆解复杂问题,并经过多阶段训练与精调提升推理能力。此外,DeepSeek融合知识图谱和外部知识,拓宽推理边界,使其在处理专业领域问题时更加准确和全面。这些先进技术使DeepSeek能够像人类一样思考和推理,为解决复杂问题提供强大支持。
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7月前
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Python入门:4.Python中的运算符
Python是一间强大而且便捷的编程语言,支持多种类型的运算符。在Python中,运算符被分为算术运算符、赋值运算符、复合赋值运算符、比较运算符和逻辑运算符等。本文将从基础到进阶进行分析,并通过一个综合案例展示其实际应用。
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7月前
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《当NLP邂逅GIS:跨界融合的无限可能》
自然语言处理(NLP)与地理信息系统(GIS)的融合正开启全新应用大门,带来智能地理信息检索、地理知识图谱构建、灾害预警优化及智能导航等创新。通过NLP理解复杂语义并转化为GIS指令,降低了用户门槛,提升了效率。然而,数据异构性、语义理解复杂性、计算资源瓶颈及复合型人才短缺等问题仍待解决。尽管面临挑战,未来NLP与GIS的深度融合将为各行业带来更多变革与发展机遇。
Potpie.ai:比Copilot更狠!这个AI直接接管项目代码,自动Debug+测试+开发全搞定
Potpie.ai 是一个基于 AI 技术的开源平台,能够为代码库创建定制化的工程代理,自动化代码分析、测试和开发任务。
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7月前
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[oeasy]python065python报错怎么办_try_试着来_except_发现异常
本文介绍了Python中处理异常的基本方法,重点讲解了`try`和`except`的用法。通过一个计算苹果重量的小程序示例,展示了如何捕获用户输入错误并进行处理。主要内容包括: 1. **回顾上次内容**:简要回顾了Shell环境、Python3游乐场和Vim编辑器的使用。 2. **编写程序**:编写了一个简单的程序来计算苹果的总重量,但发现由于输入类型问题导致结果错误。 3. **调试与修正**:通过调试发现输入函数返回的是字符串类型,需要将其转换为整数类型才能正确计算。
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7月前
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DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
DeepSeek团队推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero通过大规模强化学习训练,展示了卓越的推理能力,但存在可读性和语言混合问题。为此,团队引入多阶段训练和冷启动数据,推出性能与OpenAI-o1-1217相当的DeepSeek-R1,并开源了多个密集模型。实验表明,DeepSeek-R1在多项任务上表现出色,尤其在编码任务上超越多数模型。未来研究将聚焦提升通用能力和优化提示工程等方向。
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7月前
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RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新)
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7月前
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RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势
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