ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
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ReAct 让语言模型交替生成推理过程和任务行动:推理用于跟踪、更新计划及处理异常,行动则从外部知识或环境中获得新信息。作者在问答、事实核查和交互式决策任务中评估这一方式,讨论它对幻觉、错误传播和任务轨迹可解释性的改善。
Research
从一个问题出发,沿着阅读与思考继续。
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ReAct 让语言模型交替生成推理过程和任务行动:推理用于跟踪、更新计划及处理异常,行动则从外部知识或环境中获得新信息。作者在问答、事实核查和交互式决策任务中评估这一方式,讨论它对幻觉、错误传播和任务轨迹可解释性的改善。
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真实网络的度分布往往偏离经典泊松假设。论文建立任意度分布的随机图理论,涵盖无向、有向及二部图,推导巨型连通分量的出现条件、分量规模与平均距离等性质。与真实网络的比较表明,度分布能够解释部分结构,剩余差异则提示模型尚未捕捉的组织规律。
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语义网技术推动了关联数据的发布,但精心维护的数据集与众包、自动抽取的数据之间,质量差异很大。论文通过系统性文献回顾收集关联数据的质量评估方法,并对这些方法进行定性分析,为理解和比较已有评估工作建立共同的讨论基础。