日本今年将额外拨款 99 亿美元用于芯片和人工智能
日本今年将额外拨款 99 亿美元用于芯片和人工智能日本政府正以雷厉风行的姿态推进芯片和人工智能产业的战略布局。本财政年度，日本政府将追加1.5万亿日元（约合99亿美元）的特别预算，瞄准下一代芯片、量子计算机等前沿科技领域。
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3552 点击 2024-12-02 09:48
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日本政府正以雷厉风行的姿态推进芯片和人工智能产业的战略布局。本财政年度，日本政府将追加1.5万亿日元（约合99亿美元）的特别预算，瞄准下一代芯片、量子计算机等前沿科技领域。
将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。
关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。
自从生成式 AI 和 LLM 在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式 AI 集成到企业环境中时遇到了类似的问题，例如隐私泄露、缺乏相关性以及需要更好的个性化结果。
在金融市场中，动态知识图谱（Dynamic Knowledge Graphs，DKGs）是一种表达对象之间随时间变化的多种关系的流行结构。它们可以有效地表示从复杂的非结构化数据源（如文本或图像）中提取的信息。在金融应用中，基于从金融新闻文章中获取的信息，DKGs 可用于检测战略性主题投资的趋势。
在本文中，我们想要解决GraphRAG系统中的一些常见误解。我们特别关注理解知识图谱构建技术和我们称之为“RAG-Native Graphs”所带来的细微差别。
这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。
另一种类似但更高级的「PUA」大模型方法出现了，它可以写下让所有的浏览器和人眼都不可见，只有 AI 模型可以读取的指令。 这种手段早在互联网出现之前就有了，分属于信息科学中的一个子类，这就是「隐写术」（Steganography）。
LightRAG通过双层检索范式和基于图的索引策略提高了信息检索的全面性和效率，同时具备对新数据快速适应的能力。在多个数据集上的实验表明，LightRAG在检索准确性和响应多样性方面均优于现有的基线模型，并且在资源消耗和动态环境适应性方面表现更优，使其在实际应用中更为有效和经济。
中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。