Harnessing Sequential Thought for Scientific Discovery and Innovation You have to know the past to understand the present,” -Richard Feynman Scientific research relies on the creation and organization of innovative ideas to push the boundaries of knowledge. As scientific literature…
運用連續思考推動科學發現與創新 “了解過去，方能理解現在。” – Richard Feynman 科學研究依賴於創新思想的產生與組織，以推進知識的邊界。隨著科學文獻的不斷擴展，研究者在跟上最新發展並有效組織複雜資訊方面面臨挑戰。一種名為「思想鏈」(Chain of Ideas, CoI) 的新方法解決了這一問題，通過結構化的「鏈」格式組織知識，使研究者能將過去的進展與潛在的未來突破相連結。這一概念在人工智慧 (AI) 和大型語言模型 (LLMs) 的背景下尤其相關，這些技術越來越多地被用於支持構思生成。 關鍵詞：思想鏈、構思生成、大型語言模型、人工智慧、研究構思、實驗設計、漸進式構思、AI創新。 什麼是思想鏈？ 思想鏈（CoI）代理 是一種利用大型語言模型系統性地將相關文獻組織成順序性、鏈狀結構的方法。這種結構化方法模仿了人類研究者追蹤某一領域知識發展的方式，幫助他們理解思想的演進、識別空白，並制定新的研究方向。本文探討思想鏈的概念、其方法論及其對研究構思的影響，同時強調使用大型語言模型來革新這一過程。 這個框架解決了什麼問題？ 研究創新的重大障礙之一是龐大的科學文獻數量，這可能阻礙構思的過程。研究者必須篩選大量先前的研究以識別趨勢並形成新想法。傳統的檢索系統通常依賴文本相似性，忽略了更深層次的學術連結。 思想鏈框架引入了一種結構化方法，通過模仿人類研究者在科學發展中的進程來應對這些挑戰。 思想鏈框架：方法論 CoI框架涉及三個主要階段： 這種方法使研究者能夠從過去發現的邏輯進程中受益，同時探索創新解決方案。 CoI構建：選擇關鍵文獻 構建思想鏈需要謹慎地選擇代表研究主題關鍵時刻的錨點論文。與可能令人應接不暇的標準文獻綜述不同，CoI強調通過選擇直接相互建立的論文來突出相關性和連貫性。例如，GraphGPT 利用圖神經網路組織多模態數據，代表了LLM問題解決領域的重大發展。 每篇錨點論文都作為向前和向後探索的基礎： 構思生成：預測未來趨勢 一旦建立了CoI，大型語言模型可以利用它識別潛在的研究方向。通過分析每篇論文之間的轉變，大型語言模型模擬研究者的思考過程，預測可能從現有趨勢中出現的未來發展。例如，如果最近的研究聚焦於提高AI生成想法的多樣性和新穎性，思想鏈可以引導研究者採用進化算法以進一步增強LLM的創造力。 阿爾伯特·愛因斯坦的一句名言在此產生共鳴：”想像力比知識更重要。因為知識是有限的，而想像力環繞著整個世界。”思想鏈框架體現了這一原則，鼓勵AI系統超越現有知識，探索未來研究的富有想像力的想法。 以下是如何嘗試： 第1步：需求和安裝 第2步：安裝 SciPDF 解析器進行PDF解析 第3步：安裝Java用於Grobid 第4步：配置config.yaml以使用LLM API 快速開始…
多模態理解與生成的統一Transformer模型 Introduction “預測未來最好的方法就是創造它。” Alan Kay 人工智能(AI)領域正經歷快速發展,特別是在多模態理解和生成方面。多模態理解涉及機器對不同模態(如圖像和文本)的信息進行理解和推理。 傳統上,這兩個領域通常由獨立的專門模型處理。然而,一個新趨勢正在興起 – 統一的多模態模型。Show-O是一個開創性的AI模型,展示了單一Transformer網絡在多模態理解和生成方面都能出色表現的潛力。 Keywords: Show-O AI, 統一AI模型, 多模態AI, AI圖像生成, AI理解, 下一代AI, AI的未來, AI研究, AI應用。 當前多模態(Multimodal Understanding )AI格局 在深入探討Show-O之前,理解其開發背景至關重要。 Multimodal Understanding: 這一領域見證了強大的多模態大語言模型(MLLMs)的崛起,如LLaVA。這些模型擅長處理視覺問答(VQA)等任務,即針對給定的圖像和相關問題提供文本答案。MLLMs通常利用Transformer架構,該架構以處理序列數據和捕捉長距離依賴關係的能力而聞名。 Multimodal Generation: 去噪擴散概率模型(DDPMs)革新了視覺生成領域。這些模型擅長文本到圖像生成等任務,能根據詳細的文本描述創建逼真的圖像。DDPMs通過逐步去除初始隨機圖像中的噪聲,並由提供的文本引導來運作。 統一的需求? 雖然單獨來看這些模型令人印象深刻,但理解和生成模型的分離發展自然引發一個問題:是否可能有一個模型同時精通兩者? “知識的唯一來源是經驗.” Albert Einstein 這種尋求統一模型的探索與愛因斯坦的名言相呼應,它暗示一個同時在理解和生成多模態數據方面接受訓練的模型,可能會對其所代表的世界獲得更深入、更全面的”經驗”。 Show-O: 統一的Transformer模型 Show-O通過在單一Transformer網絡中融合自回歸建模(常見於LLMs)和離散擴散建模(受DDPMs啟發)來應對上述挑戰。這種融合使Show-O能夠處理廣泛的多模態任務,從回答關於圖像的問題到根據文本描述生成圖像,甚至創建帶有相應描述的視頻關鍵幀。 模型架構 Show-O的架構基於預訓練的LLMs(如Phi-1.5),繼承了它們強大的文本處理能力。為了同時處理文本和圖像,Show-O在離散標記的統一詞彙表上操作。 Tokenization標記化:…
A Unified Transformer for Multimodal Understanding and Generation Introduction “The best way to predict the future is to invent it.”-Alan Kay The field of artificial intelligence (AI) is witnessing a rapid evolution, particularly in the domains of multimodal understanding and…
Capitalize on AI advancement in 2024 now and Maximize its potential! 2024 holds promise for entrepreneurs and freelancers to reap rewards from Artificial Intelligence (AI). To take advantage, I’ve researched methods to generate income using ChatGPT and AI, settling on…
Lets understand Python “random” Function and difference with “numpy random” funtion Python has a built-in module called random that provides various functions to generate random numbers and perform other random operations. Lets understand it with real examples, that will make it easier…
You can use Pandas for random sampling of Datasets The sample method in Pandas is a convenient way to randomly select rows or samples from a DataFrame or Series object. By default, the method returns a random sample of the…
Rawpixel.com Graph Convolutional Networks (GCNs) are a type of Spectral GNNs that extend the concept of convolutional neural networks (CNNs) to graph-structured data. The basic building block of a GCN is the graph convolutional layer, which is designed to aggregate…
Why to write long Emails yourself in 2024 ? Lets Create an API in PyQT5 I have created the small interface to show you how you can automate your email writing task, In this example I will use PYQt5 and…
Data leakage in artificial intelligence happens when a model, during its testing phase, gains access to information from the training dataset that it should not use for making predictions. This issue arises if the training data contains elements that are…