XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGQA
GCSE 和 A Level 艺术与设计人工智能 (AI) 指导版本 2.0，作者和批准人：GQA、DCL1 © Pearson Education Limited 2024，2024 年 9 月
评分候选人提交的作品教师和评估员在为每个评分网格评分时，应全面审查作品。如果学习者使用人工智能来制作创意内容，而没有充分展示他们自己的独立投入，例如，人工智能工具取代了独立思考和想法、独立决策或独立应用技术技能，那么他们就不能因此而获得奖励，即使引用了人工智能工具。如果评估目标的证据主要来自或完全依赖于人工智能生成的内容，则总体分数必须相应地反映这一点。
无需再训练的 KGQA
知识图谱问答 (KGQA) 的流行模型，包括语义解析和端到端 (E2E) 模型，解码后会变成一个受限的 KG 关系空间。尽管 E2E 模型在测试时可以容纳新实体，但这种约束意味着它们无法访问新关系，每当向 KG 添加新关系时，都需要进行昂贵且耗时的重新训练。我们提出了 KG-Flex，一种用于 E2E KGQA 的新架构，它将解码为一个连续的关系嵌入空间，从而允许在测试时使用新关系。KG-Flex 是第一个支持使用全新三元组进行 KG 更新的架构，无需重新训练，同时仍支持通过简单、弱监督 (Q, A) 对进行端到端训练。我们的架构节省了重新训练的时间、精力和数据资源，同时仍保持了标准基准上的性能。我们进一步展示了新关系的零样本使用，在三个 QA 数据集上实现了高达 82% 的基线命中率@1。KG-Flex 还可以进行微调，所需时间明显短于完全重新训练；对目标数据进行 10% 完全训练的微调可将命中率@1 提高到基线的 89-100%。