图检索增强生成（GraphRag）通过明确建模知识关系有效地增强了外部知识集成能力，从而提高了专用域中大语言模型（LLMS）的事实准确性和发电质量。但是，现有方法遭受了两个固有的局限性：1）效率低下的信息聚合：它们依靠单个代理和固定迭代模式，因此很难自适应地捕获图形数据中的多级文本，结构和程度信息。 2）刚性推理机制：他们采用预设推理方案，该方案无法动态调整推理深度或实现精确的语义校正 ...

Adobe Experience Platform AI Assistant是一种对话工具，使组织能够通过聊天机器人与专有企业数据无缝互动。但是，由于访问限制，大型语言模型（LLMS）无法检索这些内部文档，从而限制了它们产生准确的零击响应的能力。为了克服这一限制，我们使用由知识图（KG）提供动力的检索型生成（RAG）框架来从外部知识源检索相关信息，使LLMS能够回答有关私人或以前看不见的文档收集的 ...

尽管扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，但通过教学驱动的图像编辑，它们遇到了重大挑战。我们的研究突出了一个关键挑战：这些模型特别在结构上不一致的编辑中挣扎，涉及实质性布局变化。为了减轻这一差距，我们将图像编辑介绍为程序（IEAP），这是建立在扩散 Transformer （DIT）体系结构上的统一图像编辑框架 ...

最新的无反转，基于流动的图像编辑方法（例如Flowedit）利用了预先训练的噪声到图像流量模型，例如稳定的扩散3，通过求解普通的微分方程（ODE），从而实现了文本驱动的操作。尽管缺乏确切的潜在反转是这些方法的核心优势，但它通常会导致编辑轨迹不稳定和源源较差。为了解决这一限制，我们提出了Flotalign，这是一种新型的基于无反转流的框架，用于一致的图像编辑，并具有原则性的轨迹控制 ...

几乎没有学习的目标是学习一个分类器，即使在每个课程的培训实例有限的培训实例培训时也可以很好地推广。最近引入的元学习方法通​​过学习大量多类分类任务的通用分类器并将模型推广到新任务，从而解决了这个问题。然而，即使有了这样的元学习，新颖的分类任务中仍然存在低数据的问题 ...

触觉感知对于体现的代理人了解无法单独通过视觉检查确定的物体的物理属性至关重要。尽管现有的方法在视觉和语言方式方面取得了进步，但它们无法有效地纳入触觉信息，从而为现实世界中的互动提供了关键的触觉反馈。在本文中，我们介绍了VTV-LLM，这是通用视觉视频视频（VTV）的第一个多模式的大型语言模型，理解它弥合了触觉感知与自然语言之间的鸿沟 ...

基于图形的抹布方法（例如GraphRag）通过构建层次结构实体图显示了对知识库的有希望的全局理解。但是，它们通常会遭受效率低下的困扰，并依靠手动预定义的查询模式，从而限制了实际使用。在本文中，我们提出了E^2graphrag，这是一个简化的基于图形的抹布框架，可提高效率和有效性 ...

长篇文章大型语言模型（LC LLMS）与检索功能增强的生成（RAG）相结合，对复杂的多跳和大型文档任务具有强大的潜力。但是，现有的抹布系统通常会在受约束的窗户下遭受不精确的检索，不完整的上下文覆盖范围，以及次优上下文构建中的零散信息。我们介绍了多尺度自适应上下文抹布（MACRAG），这是一个层次的抹布框架，将文档压缩和分区为粗到细的粒度，然后通过实时块和文档级别的扩展自适应地合并相关上下文 ...