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知识图谱推理新sota,兼顾性能+效率!中科大新作 | NeurIPS'25

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知识图谱推理是人工智能的关键技术,在多领域有广泛应用,但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph,采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型,实现推理精度与效率的平衡,为大规模知识推理提供解决方案。

来自主题: AI技术研报
6777 点击    2025-10-26 10:30
医学可用!推理增强RAG:精准诊断、智能补问、高效解析 | WWW 2025

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南洋理工大学的研究团队提出了MedRAG模型,通过结合知识图谱推理增强大语言模型(LLM)的诊断能力,显著提升智能健康助手的诊断精度和个性化建议水平。MedRAG在真实临床数据集上表现优于现有模型,准确率提升11.32%,并具备良好的泛化能力,可广泛应用于不同LLM基模型。

来自主题: AI技术研报
5591 点击    2025-03-14 16:19