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最近，由蚂蚁集团和浙江大学联合研发的大模型知识抽取框架 oneke 宣布开源，并且捐赠给 openkg 开放知识图谱社区。
知识图谱是实现大模型可信可控的关键技术之一，知识抽取可助力构建领域知识图谱。OneKE致力于帮助研究人员和开发者更好

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谷歌之后，Meta 也来卷无限长上下文。
transformers的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力力和状态空间模型等次二次解决方案，但从以往经验来看，它们在预训练效率和下游任务准确性方面表现不佳。
近

谷歌博客放出新研究，求解无向图的最小割问题。
1996 年， 美国计算机科学家 David R Karger 连同其他研究者在论文《 A new approach to the minimum cut problem》中提出了一个令人惊讶的

引入混合深度，deepmind 新设计可大幅提升 transformer 效率。
Transformer 的重要性无需多言，目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术，其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率，比如让其