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关键词: 人工智能,数据标注,AI,AutoAlign,大模型

知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。

关键词: 鲁棒性,EdgeNet,模型训练,神经网络

EdgeNet可以处理从干净的自然图像或嘈杂的对抗性图像中提取的边缘，产生鲁棒的特征，具有轻量级、即插即用等特点，能够无缝集成到现有的预训练深度网络中，训练成本低。

关键词: 大语言模型,大模型,AI,LLM

早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。

关键词: 微软,Google,AI

微软和Google在AI技术领域的竞争和王权更迭。微软宣布将OpenAI的最新技术集成到Bing搜索引擎和Edge浏览器中，以应对Google在搜索领域的垄断地位。同时，Google也推出类似ChatGPT的产品Bard，但发布会遭遇失误导致股价暴跌。文章还回顾了微软与Google在人工智能领域的历史角力，从微软错失深度学习机会到Google在深度学习领域的失误。