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LLM和KG的融合路线，可分为以下类型： 第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。来自：百科![]()
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断行为路径，使机器人可以主动的去避让这些物体，第一保证安全生产、第二，机器人也不会在看到物体后傻傻等待，它会绕行或者另选路线，从而安全、高效平稳的完成任务；激光雷达机器人，因为只有激光，只能扫描到平面的世界，无法识别障碍物，所以只能原地等待，所以具有机器视觉的机器人具有更强的智能能力。来自：云商店![]()
大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科
