本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化，提供了具体的优化方案以及相应的prompt。

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化，主要涉及到图谱存储至Es，且支持Es的向量检索，还有解决了一部分基于属性值倒查实体的场景，且效果相对提升。

项目是关于一个博物馆知识图谱，上层做KBQA应用。实现要求是将传统KBQA中的部分模块，如NLU、指代消解、实体对齐等任务，完全由LLM实现，本qiang~针对该任务还是灰常感兴趣的，遂开展了项目研发工作

【6月更文挑战第5天】Nature文章探讨了人工智能，尤其是ChatGPT这类大型语言模型（LLMs）的思考机制。随着AI复杂性的增加，理解其决策过程成为挑战。可解释AI（XAI）领域致力于揭示这些“黑盒子”的工作原理，但LLMs的规模和潜在问题（如错误信息和隐私泄露）使这一任务更具紧迫性。研究人员借助心理学和神经科学方法尝试理解模型决策，但目前仍处于早期阶段，且有争议认为模型可能只是模拟而非真正理解文本。

【6月更文挑战第5天】Nature发表的论文显示，GPT-4在心智理论任务中表现出色，特别是在识别讽刺上超越了人类。然而，在理解失礼行为和相关社会意识方面，GPT-4逊于人类，而LLaMA2-Chat在此类情境中表现更佳。尽管如此，GPT-4在失礼行为可能性测试中展现出高超的理解力。该研究强调了AI在模拟人类心理状态方面的进步与局限性。[链接](https://www.nature.com/articles/s41562-024-01882-z)

【6月更文挑战第5天】TinyLLaVA Factory是新推出的开源模块化代码库，简化小规模多模态模型的设计与训练，采用工厂模式，允许用户通过添加或替换少量文件轻松重构模型组件，提高开发效率。该库支持定制LMMs并提供训练配方，通过模块化和开源促进社区合作，已实验证实在复现性能上与原始模型相当。尽管面临兼容性等挑战，但其前瞻性的技术路线图确保了其在AI领域的相关性和活力。论文链接：[arxiv.org/abs/2405.11788](https://arxiv.org/abs/2405.11788)

演示了两种方式执行Ajax请求：传统的jQuery方法，包括设置URL、类型、数据类型、数据及回调函数；以及现代的fetch API，使用async/await处理POST请求，检查响应状态并转换为JSON。

通义灵码是基于阿里云通义大模型的编码辅助工具，旨在提升开发者效率。为更好地满足开发需求，提出以下优化建议：1）提升生成速度，优化算法，引入分批处理；2）增强跨文件感知能力，理解代码上下文；3）完善云服务支持，深化与阿里云服务集成；4）丰富功能体验，增加编程语言支持；5）提升稳定性和兼容性，确保多环境运行；6）优化用户界面和交互，提供自定义选项；7）增加用户反馈渠道和社区支持，建立开发者交流平台。通过这些改进，通义灵码将为开发者带来更高效智能的编码体验。【6月更文挑战第1天】

灵码

本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。 在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用

我期待未来计算机领域融合人性与智能，AI伙伴懂得人类情感，量子计算带来革命性变化。数字鸿沟将缩小，信息普惠全球，同时关注环保与可持续性，发展绿色计算。计算机系统将更安全，抵御网络威胁，保护用户隐私。最后，希望计算机科学教育普及，激发更多人投身科技创新，共创美好未来。