摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
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1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
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前瞻性陈述 本年报包含前瞻性陈述,这些陈述基于集团当前的预期和对未来事件的预测。读者可以通过预期、期望、估计、打算、预测、相信和其他具有类似含义的术语来识别这些陈述。这些陈述受固有风险和不确定性以及假设的影响,这些风险和不确定性和假设可能与集团无法控制的因素有关。集团提醒投资者,这些因素可能与任何前瞻性陈述中表达的因素存在重大差异。
6月24日的一周布拉德利花园艺术派对与马尔·马尔坎德女士和斯卡德里女士编码营与里奇特先生C的体育与运动会营地Crim先生与Challandes和Macmath的创意营读者读者戏剧探险队的Charter Camp Science Armio Ambl Mring Gay Armio Arm Inter Arm Criencation Ar Ampecip of Hoffman Eisenhower Arte Orke Criencation-horlich' Rocketeer Edible Science游戏时间夏令营Lego Robot Battle Ground PM Open Studio Hillside Arcade Game Game Challenge挑战Spike Prime Robotics Milltown Camp Music Lab Music Lab Divas和Doodles与Boehme夫人和Smith PE Games及其Mers Smith&Smith Mr. smith&Smith&Smith&Smith Mr. Chartowich Pokemon和Lego Animations and Lego Animations
新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中,这一事实对可持续性提出了挑战,因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况,这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此,在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程,使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明,亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面,关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性,可能存在非实证关系。结果表明,人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。
人工智能(尤其是生成式人工智能)的快速发展依赖于数百万从事数据丰富工作的工人——整理、标记和注释数据以训练人工智能模型。这一新兴劳动力类别还包括内容审核员,他们通常负责定义社交媒体平台上允许的内容的界限,以及其他新形式的人工智能支持劳动力。这些工人通常在南半球从事不稳定的合同工或按任务付费的工作,在全球经济中几乎是隐形的。人们对这批劳动力的规模、人口统计或工作条件知之甚少,尤其是在南半球。然而,人工智能劳动力经济的出现对发展中地区具有重大影响,目前还不清楚这些工人如何为全球人工智能行业和他们所居住的经济做出贡献,以及哪些措施可能有助于保护他们。