2024年
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NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？
薛思乔会带大家了解论文《Language Models Can Improve Event Prediction by Few-Shot Abductive Reasoning》的背景和主要研究成果，完整论文可点击阅读原文查看。
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助力 AI 技术共享，蚂蚁开源又一核心技术“因果学习系统 OpenASCE”
蚂蚁集团在主题为“知识增强 AI 在垂直行业的应用探索”的研讨会上正式开源了分布式全链路因果学习系统 OpenASCE (Open All-Scale Causal Engine) 。
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知识图谱与大模型双向驱动的关键问题和应用探索
图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效，同时在用户问答中，语言要素和语义结构的理解也会更加精准。
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史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦
本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。
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大模型+知识图谱双驱架构：新一代《知识语义框架SPG》白皮书
白皮书最后展望了SPG与LLM双向驱动的技术架构。通过基于SPG构建统一的图谱技术框架，可以屏蔽复杂的技术细节以支持新业务的快速部署，真正实现知识图谱技术的框架化、平民化、普惠化
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OpenSPG 新版发布：新增大模型知识抽取，3 步快速搭建专属知识图谱
OpenSPG 新版发布，支持大模型增强的图谱构建，仅需 3 个步骤快速搭建专属知识图谱。
