如何处理小众数据，如何让这些模型高效地学习专业领域的知识，一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法，为这个问题带来了新的解决思路。
新型图基础模型来了—— AnyGraph，基于图混合专家（MoE）架构，专门为实现图模型跨场景泛化而生。
近日，在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维，图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上，蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作，并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？
Integrated Biosciences致力于AI合成生物学药物研发。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题，跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性，通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力，且在泛化能力上符合Scaling Law。
本文的主要作者来自香港大学的数据智能实验室 (Data Intelligence Lab@HKU)。
前两天Ideogram 更新了 2.0版本，并且现在可以免费体验。
AI圈，再次开卷图像生成。
当AI文生图比拼真实度、艺术感，Ideogram开辟了一个刁钻的赛道：在图片上精准生成文字，并且字体和排版都好看。
