「隐式知识提取攻击」共找到 617 篇相关文章
GitNexus 开源代码库知识图谱引擎,效果惊艳!
GitNexus 是在浏览器运行的客户端代码智能工具,能将代码库转化为知识图谱,内置 RAG 智能代理。有 CLI + MCP 和 Web UI 两种使用方式,支持多种主流语言,还提供详细文档。
吴恩达开新课教OCR!用Agent搞定文档提取
随着AI大模型发展,OCR重新成为技术专项,DeepSeek、智谱、阿里千问和腾讯混元等都在研究。吴恩达开新课,提出智能体文档提取(ADE)方案,准确率达99.15%,还给出本地和云端部署线路。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
做RAG这一年,最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题,作者提出MDER - DR双阶段框架,在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%,还具备多方面优势。
文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
文章分享RAKG框架,解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足,阐述RAKG创新点、框架结构,用MINE数据集实验,显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。
支持持久化知识图谱!多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架,能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作,可让多 Agent 高效协作,避免上下文丢失和任务冲突。
GAG:超越RAG,无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景,主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案,无需检索、固定底座、单Token、即插即用,实验显示效果佳,也指出跨域组合等局限。
用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。
构建知识闭环:用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点,构建知识闭环体系,利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL,将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环,提升团队效率与协作。
2年内AI生成世界90%知识!老黄2小时重磅访谈「剧透」未来
新智元报道黄仁勋2.5小时访谈,他透露2 - 3年内90%知识或由AI生成,强调AI尽头是能源,提出通用高收入概念,还分享英伟达危机、童年经历,解答AI意识、失控等问题。