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文本到认知图:图构建方法

把一段自然语言(句、段、整篇)压成一张可遍历的 unit 图。 输入:自然语言文本——一句、一段、或一整篇。 输出:一张图——节点(主体 / 论元 / 谓词)+ 边 + 入口标记,整体表...

认知图:以谓词作为概念

把自然语言压成机械可操作的图。 输入:自然语言。 输出:unit——把世界里持久成立的事实和逻辑骨架结构化下来。 思考 包括四种操作:比较、推理、整合、自洽——分别对应下面四条抽取原...

终极意义

人生的意义从来都不在于实现了什么,达到什么,不在于说经济物质或者是科技的进步。 人生的意义就是在于在一个以人性为前提的规则下,怎么更好地服务人性,解读人性,发展人性 所有的发展不管是科技的进步...

AI影响下的工程开发的提示

注重文档的编写和生成 因为Agent的特性,只能理解上下文内的东西 文档是Agent能快速上手的一个关键的途径 vibe 不要焦虑,你的工作窗口就是对话框+少量的文档diff 不...

现代汉语语法解析

一份独立的现代汉语语法概览。目的是把汉语作为一种语言系统本身讲清楚,不服务任何具体的工程下游。 视角偏功能 / 类型学,参考朱德熙《语法讲义》、吕叔湘《现代汉语八百词》、Li & Thomps...

记忆对于LLM的意义

记忆是实现人性化的必要条件 稳定的长期记忆 现有模型的推理能力已经足够强,真正缺的是稳定的长期记忆。 我们需要那么多智能体协作,恰恰是因为一个智能体记不住所有事情。 图数据库 AI 缺...

汉语语法结构对SVO表示的挑战

汉语语法结构对 SVO 表示的挑战 上一篇讨论了"目的标记"(旨在 / 为了)为什么不该被压进谓词。 本文是它的扩展:把汉语里所有给 (S)[V](O) 三元组表示带来麻烦的语法结构梳理一遍,...

Transformer

特点 精细的抽象,记忆空间特别大 大数据,大算力,大模型 scaling特性,可以训练很大的模型,用很多数据获得更多智能 “硬件彩票”,高强度对着GPU设计,能打满GPU利用率 ...

Pipe

管道 管道是一种硬件资源,由软件透明进行管理和使用 统一抽象硬件资源,包括DMA 存储器 算力 甚至是总线资源 cpu核心上有硬件辅助的管道资源管理器 分配,状态判断,回收等等 ...

记忆方法学

方法学 要求 需要设计一个健壮的系统,流程化,体系化,理论支撑 多层级的架构,层级解耦,独立迭代,不断增强 尽量端到端 本质上需要的能力和处理流程 语义解析,对“输入”的自然语言...

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