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  • 本发明提供一种基于知识溯源与意图推理的问答系统及方法,包括:将非结构化的文档解析并重构为树状结构的知识库;接收用户查询,通过多轮交互推理用户意图,基于推理出的意图从所述知识库中检索出相关知识切片;基于检索到的相关知识切片生成答案,并同步生成...
  • 本发明提供一种基于实时语料的英语知识图谱时效性更新方法,包括实时语料获取与筛选、语料解析与知识点关联、知识图谱动态更新、题库联动更新;通过实时获取权威时事语料,自动解析知识点并动态更新知识图谱,同时联动更新题库,解决现有教材滞后、语料与知识...
  • 本发明涉及人工智能与网络运维技术领域,具体涉及基于思维链的自规划‑自验证网络运维知识图谱生成方法,以少量高质量的专家标注问答对与工具表为起点,构建初始知识图谱作为基准,再通过大语言模型驱动的“分析—规划—执行”思维链自规划流程大规模合成结构...
  • 本发明公开了一种基于Balance‑RAG的建筑施工知识检索方法,属于智能建造技术领域。针对现有方法检索效率低、检索相关性计算结果不准、生成器没有考虑相关文档之间的关系在生成目标近似预测时的潜在影响的问题,通过对行业知识库进行分类标识并设置...
  • 本发明公开了基于强化学习的家政服务知识图谱动态更新方法,涉及人工智能和数据处理技术领域。所述方法包括如下步骤:将知识图谱初始化为强化学习环境;定义包含当前实体、目标信息和历史路径的智能体状态;定义智能体的行动空间;设计包含最终奖励和中间奖励...
  • 本申请公开垂类表征模型训练方法、装置、存储介质以及电子设备,属于人工智能技术领域,包括获取多个第一样本对,该第一样本对属于目标垂类,并且该第一样本对中的两个数据元素指示具备上下文关系的文本信息;基于多个第一样本对训练初始表征模型,得到基础表...
  • 本申请公开了一种模型参数存储方法及电子设备,涉及数据存储技术领域,获取预训练模型的第一模型参数和预训练域数据,并获取基于预训练模型确定的微调模型的第二模型参数和微调域数据,根据第一模型参数和第二模型参数,确定模型参数差,结合预训练域数据和微...
  • 本发明公开了一种自适应多策略融合大语言模型训练优化方法,包括以下步骤:步骤一:构建多策略数据处理框架;步骤二:设计智能策略选择算法;步骤三:采用LoRA参数高效微调技术;步骤四:采用梯度优化策略;步骤五:基于选择的最优数据处理策略处理训练数...
  • 本申请涉及一种KV缓存优化方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:计算输入至大语言模型的文本输入序列中每个元素对应的键向量和值向量;通过多头潜在注意力机制,对键向量和值向量进行低秩联合压缩得到潜在向量,将潜...
  • 本申请涉及一种大模型工具调用方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括:基于完整工具集中各工具的功能、所需参数、输出结果及与用户查询请求之间的关联,识别工具之间的依赖关系,确定工具调用关系和调用路径;根据文本向量,对完整工具集中的工具进...
  • 本发明实施例公开了一种智能体的策略更新方法与系统,所述方法包括:提取环境状态特征并获得智能体的基础行为;基于所述环境状态特征、所述智能体的基础行为构建行为树与策略模型;基于智能体与环境交互产生的交互数据训练所述策略模型以获得优化策略;基于所...
  • 本发明属于联邦学习相关技术领域,其公开了一种基坑预测模型训练方法、基坑监测方法及系统,训练方法包括:边端设备对其进行本地训练,使模型基于当前时段的基坑信息预测未来时段的基坑状态;本地训练损失为考虑数据拟合损失以及物理约束损失的综合损失;边端...
  • 本发明公开了一种基于弹性权重巩固和动态聚合的弹性联邦学习方法及其系统,包括以下步骤:初始化模型参数,设定最大通信轮数和每轮通信中客户端预设的本地训练步数;服务器将当前的全局模型参数发送给选定的客户端,客户端接收后将其作为本地模型并进行更新;...
  • 本发明公开了一种自适应分布式训练优化方法,属于分布式深度学习训练技术领域,包括以下步骤:S1、通过数据采集模块在分布式训练过程中实时采集迭代性能数据;S2、速度变化检测模块检测系统性能是否出现显著波动;S3、启动问题定位模块判定性能退化的具...
  • 本发明提供了一种节点与边联合特征学习的图卷积模型及在ADHD诊断中的应用。模型包括双图构建模块:用于将脑功能连接网络表示为节点图和边图;联合特征学习模块:由交替堆叠的优化节点层和优化边层组成,用于对双图构建模块输出的节点图和边图进行特征嵌入...
  • 本发明公开了一种基于交替适应动量优化的模型训练方法及系统,解决了现有的基于自适应优化算法的模型训练方法导致大规模矩阵优化的内存效率低下,无法支持更大规模模型的训练的技术问题。方法包括获取初始模型参数并标记为叶子节点,构建用于存储一阶动量的梯...
  • 本公开提供一种模型训练方法、召回链路构建方法及其装置、存储介质。模型训练方法包括:构建用户画像,其中用户画像包括用户的基础属性数据,和用户的前n个历史行为的编码样本序列,n为正整数;生成提示模板,其中提示模板包括用户的基础属性数据、用户的前...
  • 本申请提供一种大模型参数高效微调方法,包括:获取大模型;遍历所述大模型中的各目标层,针对所述各目标层分别构建低秩克罗内克分解矩阵;构建所述各目标层共享的可训练调制参数;基于所述低秩克罗内克分解矩阵和所述可训练调制参数,对所述大模型进行微调。...
  • 本发明提出一种基于多源融合优化的近红外模型跨设备应用方法,旨在解决高精度近红外光谱仪所构建的各类神经网络模型在迁移至便携式设备过程中,因光学系统结构、波长范围、信噪比及仪器响应特性等差异导致的模型性能下降问题。本发明将近红外光谱数据与常规质...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开一种基于因果蒸馏与结构化损失函数的知识迁移方法及系统,该方法包括:基于教师模型构建因果图,并基于因果图,通过因果干预运算提取教师模型的因果表示;基于因果表示,构建因果蒸馏损失;构建结构化损失函数;将因果蒸馏损...
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