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本文提出了一种基于层次组合性和简单启发式的辅助AI智能体架构,用于解决对象引用中的歧义,在支持适应用户偏好的同时,超越了数据驱动的基线方法。
本文介绍了 GPTKB 2.0,这是一个由 LLM 派生的大规模去歧义知识库,包含 160 万个规范化实体上的 3840 万条三元组。它提供了一个网页界面,用于浏览、SPARQL/自然语言查询,以及审计事实来源和消歧决策。
SCICONVBENCH是一个基准测试,用于评估LLMs在跨计算科学领域中对表述不清的科学查询进行多轮澄清的能力。研究发现,即使是顶尖模型也难以进行消歧,并且频繁做出隐性假设。