«`html
Исследователи из университетов Китая и Австралии представили новый метод для работы с временными графами знаний (TKG)
Исследователи из университетов Пекина, Монаш, Гонконга и Гриффит представили метод LLM-DA для интерпретации временных графов знаний (TKG). TKG — это структурированные представления данных реального мира с учетом временных измерений. Традиционные методы рассуждения о временных графах знаний (TKGR) опираются на алгоритмы глубокого обучения, которые либо не обладают интерпретируемостью, либо сталкиваются с трудностями в захвате временных паттернов.
Практические решения и ценность
Метод LLM-DA состоит из нескольких ключевых этапов: выборка временных логических правил, генерация правил, динамическая адаптация и рассуждения. В результате экспериментов на датасетах ICEWS14 и ICEWS05-15 было установлено, что LLM-DA превосходит существующие методы TKGR, предлагая многообещающее решение для рассуждения на развивающихся TKG.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Large Language Models-Guided Dynamic Adaptation (LLM-DA): A Machine Learning Method for Reasoning on Temporal Knowledge Graphs TKGs.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на t.me/itinai.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
