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普林斯顿最新论文（普通人认知破圈神作）：如何自下而上的创建一个领域特定超级智能：我们需要一个可靠的知识图谱

《Bottom-up Domain-specific Superintelligence:A Reliable Knowledge Graph is What We Need》表明，那种“小模型战胜大模型”的情况，不仅完全可能，而且他们已经找到了实现它的路径。更有意思的是，他们实现这个目标，靠的不是我们想象中那样去堆砌一个更大、更全的通用模型，而是提出了一种全新的思路，他们称之为“自下而上”地去构建所谓的“领域特定的超智能”。我们用这篇论文想说明一点希望大家明白，科学家也好总统也好、世界首富也好和普通人的智商没有区别，其实关键是知识图谱的构建，我们想告诉大家的是，AI时代如何构建自身的知识图谱是关键，破圈我们还有机会，应该向AI大咖学习，看懂了你就悟了！ 《如何自下而上的创建一个领域特定超级智能：我们需要一个可靠的知识图谱》 论文作者来自：普林斯顿大学电气与计算机工程系： Bhishma Dedhia,Yuval Kansal ,Niraj K. Jha 传统上用于自然语言理解和生成中跨领域泛化的语言模型，最近通过推理时扩展展示了特定任务的推理能力。然而，它们在通用文本语料库上的自上而下的训练方法，不足以获取特定领域所需的领域特定抽象，以实现对该领域的深度专业知识。这可能需要一种自下而上的方法，通过显式学习将领域中的简单概念组合成更复杂的概念，从而获得深度专业知识。知识图谱（KG）提供了这样的抽象，其中领域原始概念由头-关系-尾三元组捕获。由这些三元组形成的知识图谱路径捕获了更高级别的概念。我们提出了一种任务生成管道，直接从领域特定原始概念合成任务，使模型能够显式获取和组合这些原始概念进行推理。我们在由此产生的自下而上的 KG 基础课程上进行微调，以展示领域特定超级智能。 尽管我们的方法适用于各种领域，但我们选择在医学领域进行验证，因为该领域有可靠的 KG（知识图谱）。将我们提出的方法应用于医学 KG，我们整理了一个包含 24,000 个高质量推理任务的数据集，这些任务与从不同医学基元中提取的结构化思维轨迹相匹配。我们在这种自底向上的课程中微调 QwQ-32B 模型，以获得 QwQ-Med-3，它朝着医学超智能迈进了一步。我们还引入了一个评估套件 ICD-Bench，用于量化模型在 15 个医学领域的推理任务中的领域特定能力。我们的实验表明，QwQ-Med-3 在 ICD-Bench 的所有类别上都显著优于最先进的开源和专有推理模型。进一步分析显示，QwQ-Med-3 利用已获得的基元，特别是在 ICD-Bench 中最困难的任务上，显著扩大了性能差距。最后，在外部医学问答基准上的评估表明，QwQ-Med-3 能够将获得的专长迁移到基础模型中，以提高其性能。 我们部落的小伙伴，最近看到的这篇论文很好展示了通过一个可靠的知识图谱来构建一个领域特定超级智能，今天跟大家分享一下，论文大家自己去arxiv找吧！

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