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Berkan 博士发布本体语言模型 OLM
纽约 Berkan 博士宣布推出本体语言模型（OLM），将本体论与 LLM 结合，号称实现确定性 AI 进展。该方案试图提升大模型推理的可靠性与可解释性。
Hacker News – AI24 天前
#本体论
共 4 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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用户自撰个人感知系统中的本体边界协商
论文指出设计物具有本体性，会塑造甚至限制人们的想象与可能。作者设计两个开放式探针，采用绿野仙踪技术让用户体验训练个性化机器学习系统，借此考察用户自撰系统中的本体边界协商问题，弥补以往仅以可用性、有用性或技术可行性评估此类系统的不足。
Apple Machine Learning Research28 天前
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基于掩码临床上下文的 SNOMED CT 概念推荐基准
将临床语言标准化为 SNOMED CT 有助于互操作与表型复用，但相关概念在训练数据中稀少或缺失时推荐困难。论文基于 MIMIC-IV-Note 构建掩码概念推荐基准，含 272 份出院小结、75491 条标注。稀疏 TF-IDF 表现最佳，Recall@10 为 33.43%，检索增强并未提升基…
arXiv cs.AI46 天前
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基于本体的情境化AI评测方法
论文提出OB-CAIE方法，旨在解决AI评测测试覆盖不清、可复现性差的问题，并平衡人工专业判断与自动化。该方法用领域本体（DSO，测什么）与评测过程本体（EPO，怎么测）刻画可处理的问题空间，支持在特定节点引入科学化的人类判断。其关键优势是失败点可在规范问题空间内被追溯、可视化与分析。
arXiv cs.AI31 天前