Decoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorization and Comprehension

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文是LLM系列文章，针对《Decoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorization and Comprehension》的翻译。

大语言模型中的解码知识：一个分类和理解框架

摘要

了解大型语言模型（LLM）如何获取、保留和应用知识仍然是一个悬而未决的挑战。本文介绍了一种新的框架 K − ( C S A ) 2 K-(CSA)^2 K−(CSA

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Large Language Model Guided Knowledge Distillation for Time Series Anomaly Detection
c_cpp_csharp的专栏
02-29 753
由于缺乏可用的注释，自监督方法在时间序列异常检测中获得了突出地位。然而，它们通常需要大量的训练数据来获取可推广的表示图，这与少数可用样本的场景相冲突，从而限制了它们的性能。为了克服这一限制，我们提出了AnomalyLLM，这是一种基于知识蒸馏的时间序列异常检测方法，其中训练学生网络以模仿在大规模数据集上预训练的基于大型语言模型（LLM）的教师网络的特征。在测试阶段，当教师和学生网络的特征之间的差异很大时，就会检测到异常。为了避免学生网络学习教师网络的异常样本特征，我们设计了两个关键策略。
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05-29 3257
持续更新收集*** 1、Bert系列 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - NAACL 2019) ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding - arXiv 2019) StructBERT: Incorporating Language Structures into
Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-03 8235
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Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 统一大型语言模型和知识图谱：路线图 Shirui Pan, Senior Member, IEEE, Linhao Luo, Yufei Wang, Chen Chen, Jiapu Wang, Xindong Wu, Fellow, IEEE 潘石瑞，IEEE高级会员；罗林浩，王玉飞，陈晨，王家普，吴新东，IEEE研究员 • Shirui Pan is with the Sc
LLMs：《Large Language Models A Survey综述调查》翻译与解读—概述了早期预训练语言模型发展史→介绍了3个流行的LLM家族及其它代表性模型→构建、增强和使用LLM的方法和
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02-16 2849
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《Toward Multi-Modal Approach for Identification and Detection of Cyberbullying in Social Networks》
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07-26 902
鉴于社交网络在人们日常生活中的广泛使用，网络欺凌已成为一个主要威胁，尤其影响到这些平台上的年轻用户。这件事引起了社会的极大忧虑。先前的研究主要集中在分析与网络欺凌有关的文本。然而，网络欺凌的动态性涵盖了许多目标，通信平台和表现形式。传统的文本分析方法在处理社交网络中看到的广泛的欺凌数据时是无效的。为了解决这个难题，我们建议的多模态检测方法集成了来自不同来源的数据，包括照片，视频，评论和来自社交网络的时间信息。除了文本数据，我们的方法采用分层注意力网络记录会话功能和编码各种媒体信息。
LLMs：《A Survey on Evaluation of Large Language Models大型语言模型评估综述》理解智能本质(具备推理能力)、AI评估的重要性(识别当前算法的局限性
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12-09 1478
BenchmarkFocusDomain社会知识社交语言理解多模态LLMs知觉和认知能力全面的领域知识跨多个基准测试的总体表现法律合同审查法律合同理解文本模型多任务准确性数学问题解决数学能力编码挑战能力代码生成能力中文评估中文52个考试语言模型评估任务特定的指标，排行榜排名动态评估自然语言推理，问答，情感，仇恨言论聊天助手众包，Elo评分系统自动化评估指标，鲁棒性，多样性语言模型的透明度多指标LLMs的工具利用能力API调用，API检索，API规划语言模型的能力和局限性。
ACL 2017 accepted papers
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10-31 1万+
Accepted Long PapersBiomedicalEnriching Complex Networks with Word Embeddings for Detecting Mild Cognitive Impairment from Speech Transcripts Authors: Leandro Santos, Edilson Anselmo Corrêa Júnior, Os
【NLP】ACL-2019 录用论文
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07-04 7256
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2020年NLP所有领域最新、经典、顶会、必读论文
lqfarmer的博客
05-23 5339
本资源整理了近几年，自然语言处理领域各大AI相关的顶会中，一些经典、最新、必读的论文，涉及NLP领域相关的，Bert模型、Transformer模型、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答、机器翻译、文本生成、质量评估、纠错(多任务、masking策略等。)、Probe、多语言、领域相关、多模态、模型压缩、谓词填充、Analysis、分词解析NER、代词指代消解、词义消歧、情感分析、关系抽取、知识库、文本分类等，几乎所有领域。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/...
【CVPR2019】论文完整列表一
TomRen
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CVPR 2019 Paper list[1-1000] CVPR2019 完整列表二 论文题目与链接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-Shot Learning G...
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01-07 1368
Turning Logic Against Itself: Probing Model Defenses Through Contrastive QuestionsRethinking Layer Removal: Preserving Critical Components with Task-Aware Singular Value DecompositionDecoding Knowledge in Large Language Models: A Framework for Categorizati
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
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2501_92808811的博客
11-25 244
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
weisheng00的博客
11-24 743
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 386
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 314
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
EEG Conformer：Convolutional Transformer for EEG Decoding and Visualization改进思路
04-14
self.conv_3x3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels//3, kernel_size=(3, 3), padding='same') self.conv_5x5 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels//3, kernel_size=(5, 5), padding='same') self.conv_7x7...
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