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  • 大模型知识增强:概念、方法与技术是指在大模型训练或推理过程中,通过引入外部结构化知识或符号化知识,提升大模型在理解、推理
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    • 作者: 陈华钧著 | 无编
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:1
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    • 作者: 陈华钧著| 无编
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:1
    • 页数:无
    • ISBN:9787121500794
    • 版权提供:电子工业出版社

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    商品基本信息,请以下列介绍为准
    图书名称:  大模型知识增强:概念、方法与技术
    作者:  陈华钧
    定价:  118.00
    ISBN号:  9787121500794
    出版社:  电子工业出版社

      内容简介

    以 ChatGPT 和 DeepSeek 为代表的大模型,标志着人工智能在理解和处理世界知识方面取得了显著的进展。知识增强(Knowledge Augmentation)是指在大模型训练或推理过程中,通过引入外部结构化知识或符号化知识,提升大模型在理解、推理与生成等任务中的准确性、可靠性、专业性和可解释性。

    本书聚焦于“大模型 知识库(LLM KB)”框架下的大模型知识增强机制与方法,特别是系统探讨大模型与知识图谱互补增强的核心技术与实现路径。具体内容涵盖:大模型知识增强概述、知识增强预训练基础、知识增强提示指令、知识辅助检索增强、知识增强大模型查询问答、知识增强推理、大模型幻觉抑制、知识编辑、知识增强多模态学习,以及知识智能体与世界模型等主题。各章由浅入深,先提供背景知识,再逐步深入介绍技术原理和*新学术进展,注重系统性、整体性与章节间的有机衔接。针对实践应用,本书部分章节挑选了来自企业真实案例与开源工具的示范,便于读者动手实践,实现理论与实践的结合。

    本书可作为计算机及相关专业的高年级本科生、研究生教材,也可作为从事大模型相关工作的技术管理者与研发人员的参考书。

    编辑引荐

    探索“大模型 知识图谱(LLM KG)”的神经符号融合之道!

    浙江大学陈华钧教授领先撰写,陆汝钤院士倾情作序,清华大学计算机学院孙茂松教授、北京大学计算机科学技术系金芝教授、澜舟科技创始人周明力荐!

    融合大模型与知识图谱的前沿成果,揭开大模型时代知识增强的核心技术与实践路径。

    知识增强预训练:注入结构化知识,提升模型语义理解与领域适应性;

    知识驱动推理与问答:融合符号规则与思维链,破解复杂推理难题;

    幻觉抑制与知识编辑:结合检索增强、知识对齐,打造可信赖AI生成;

    多模态与智能体进阶:知识引导视觉问答、跨模态检索,探索具身智能新边界。


      作者简介

    陈华钧

    浙江大学计算机科学与技术学院教授/博导,中文开放知识图谱OpenKG发起人,浙江省数智科技研究会副会长,**中文信息学会语言与知识计算专委会副主任,**人工智能学会知识工程与分布智能专委会副主任。入选浙江省有突出贡献中青年专家、浙江省高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才,**前2%**科学家终身榜单(人工智能领域)。

    主要研究方向为人工智能、知识图谱、自然语言处理、AI for Science,在Nature Machine Intelligence、Nature Communications、NeurIPS、ICLR、ICML、IJCAI、AAAI、ACL、EMNLP、WWW、KDD、VLDB、IEEE TKDE、Proceedings of the IEEE等国际**会议和期刊以diyi作者或通讯作者发表多篇论文。主持多项**自然科学基金重点类项目,以及**重点研发计划、**重大科技专项、重大企业合作项目。曾获国际语义网会议ISWC*佳论文奖、国际知识图谱联合会议IJCKG*佳论文奖、**科技进步二等奖、教*育*部技术发明一等奖、钱伟长科技奖一等奖、浙江省科技进步二等奖、浙江大学优秀教材奖一等奖等多项科技奖励。

     

    张宁豫

    浙江大学软件学院副教授、特聘研究员、智能科学与工业软件所副所长,入选斯坦福**前2%**科学家榜单,主要研究方向为自然语言处理、知识图谱等。担任ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing Associate Editor,ACL、EMMLP、ICLR、KDD领域主席,ARR Action Editor,IJCAI**程序委员,研发了知识获取系统DeepKE及大模型知识编辑系统EasyEdit。

     

    张文

    浙江大学软件学院副教授、特聘研究员。研究方向为知识表示与推理、知识图谱、大语言模型。在NeurIPS、KDD、WWW、IJCAI、AAAI、ICDE、ACM MM、WSDM等国际**会议上发表多篇论文。主持**自然科学基金青年科学基金项目、浙江省自然科学基金探索青年项目、宁波市自然科学基金探索一般项目。曾获国际知识图谱联合会议(IJCKG)*佳论文奖、*佳应用论文奖,浙江省科技进步二等奖等奖励。入选副省级市高层次人才引进计划、百度2023年度AI华人女性青年学者榜。

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