Die Universität Hongkong hat das OpenGraph-Graph-Grundmodell erfolgreich entwickelt und einen großen Durchbruch beim Lernen ohne Stichproben erzielt. Dieses Modell löst drei Hauptprobleme im Bereich graphbasierter Modelle, baut ein universelles Graphenmodell auf, füllt die Lücken in diesem Bereich, bietet neue Ideen und technische Unterstützung für die zukünftige Forschung an Graphenmodellen und bietet breite Anwendungsaussichten, die eine neue Grundlage bieten für künstliche Intelligenz. Bringen Sie neuen Schwung in die Entwicklung. Seine Innovation liegt in der Realisierung des Zero-Sample-Lernens, das ohne großen Datentrainingsaufwand auf verschiedene Szenarien angewendet werden kann, was die Anwendung von Diagrammmodellen erheblich beschleunigen wird.
Die Universität Hongkong hat OpenGraph veröffentlicht und damit drei große Probleme im Bereich graphbasierter Modelle erfolgreich überwunden und ein Null-Stichproben-Lernen erreicht. Dieses Modell baut ein allgemeines Graphenmodell auf, füllt die Lücke auf diesem Gebiet, bietet neue Ideen und technische Unterstützung für die zukünftige Graphenmodellforschung und bietet breite Anwendungsaussichten.
Das Aufkommen von OpenGraph stellt einen wichtigen Meilenstein im Bereich graphbasierter Modelle dar. Seine Zero-Shot-Lernfähigkeit wird den Anwendungsprozess des Modells erheblich vereinfachen und potenzielle Änderungen in verschiedenen Bereichen mit sich bringen. Wir freuen uns darauf, dass OpenGraph in Zukunft breitere Anwendungsmöglichkeiten hat und zur gesellschaftlichen Entwicklung beiträgt. Wir werden die weitere Entwicklung abwarten.