人工智能知识图谱前沿技术-Books
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分类目录归档：解决方案
Mongodb 连接失败-Error-
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获取股票历史数据时出错: 192.168.3.3:27017: timed out (configured timeouts: socketTimeoutMS: 5000.0ms, connectTimeoutMS: 5000.0ms) 获取股票 000006 数据时出错: 192.168.3.3:27017: timed out (configured timeouts: socketTimeoutMS: 5000.0ms, connectTimeoutMS: 5000.0ms) 训练预测过程出错: 192.168.3.3:27017: timed out (configured ti...
TradeGenius-面向加密货币交易者的AI交易分析工具
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1. 一段话总结
TradeGenius 是一款面向加密货币交易者的AI交易分析工具，并非传统信号群或图表应用，核心优势是通过扫描 26天市场数据，将RSI、MACD、斐波那契等复杂技术指标转化为通俗英文报告，提供价格趋势、关键支撑/阻力位、情绪指数等关键信息，帮助交易者避免盲目跟风、节省分析时间并保持交易控制权；使用流程仅需三步（选择加密货币对、一次性支付 2.99美元/欧元、生成报告），无需注册账户，1分钟内即可获取报告，支持智能手机、平板、桌面浏览器等多设备访问，切实解决交易者分析耗时、信息杂乱的痛点。
2. 思维导图（mindmap）
## 产品定位
- 非信号群/图表应用
-...英为财情-数据源-
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一、重要合作动态 合作方：摩根大通（Kinexys）、Digital Asset 核心内容：JPM Coin（JPMD）将在Canton区块链原生发行 优势：安全、隐私保护、近乎实时发行/转移/赎回 适用对象：Canton网络运营机构 二、指数行情 中国市场指数 上证指数：4085.77（+2.11，+0.05%） 深证成指：14030.56（+8.01，+0.06%） 富时中国A50指数：15618.75（-86.71，-0.5...
PyFlux-时间序列分析设计的Python库
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该网页围绕Python的PyFlux库展开，核心聚焦其在时间序列分析领域的应用，具体内容总结如下：
一、核心定位与优势
PyFlux是一款专为时间序列分析设计的Python库，具备先进的时间序列处理方法和强大的推理能力，界面直观且功能稳健，是探索和建模复杂时间序列数据的常用工具。
二、主要应用场景
- 金融时间序列分析与预测：这是其核心应用场景之一，为金融分析师提供数据驱动的分析与预测支持。
- 高频时间序列分析：能够助力用户应对高频时间序列数据的复杂性，挖掘其中的关键信息。
- 时空时间序列分析：可处理结合时间趋势与地理空间位置的数据，揭示时空数据中的复杂模式，支持时间序列数据挖掘与精准分析。 ...
GraphRAG-知识图谱-工具链
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1. 一段话总结
2025年3月18日发布的GraphRAG相关网页，核心围绕“GraphRAG结合知识图谱（Knowledge Graph） 串联信息以获取更优答案”（口号：Connect the dots for better answers）展开，涵盖Concepts（关键概念及关联）、How-to Guides（数据准备到检索的目标导向指南）、Reference（图谱模型与检索器模式目录）、Appendices（研究论文与术语表） 四大核心板块，为用户提供GraphRAG的概念学习、实操指导、参考资源及基础支撑内容。
2. 思维导图（mindmap）
## 主题：GraphRA...From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization-论文
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该文档提出了一种名为GraphRAG的基于图的检索增强生成方法，核心是解决传统RAG在全局问题上的短板，实现对大规模文本语料的全局意义建构。
核心背景与问题
- 传统RAG（向量RAG）擅长处理局部查询，但无法应对“数据集的主要主题是什么”这类需要全局理解的问题，这类问题本质是查询聚焦摘要（QFS）任务。
- 现有QFS方法难以适配RAG系统的大规模文本索引需求，因此需要融合两者优势。
GraphRAG核心设计与流程
- 索引构建阶段
- 文本切块：将源文档拆分为文本块，平衡提取成本与信息召回率。
- 实体与关系提取：利用LLM提取文本块中的实体、实体关系及事实声明，并生成描述。
- 知识图谱构建：将提取...
The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities- 论文
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这篇文档是一份全面的大语言模型（LLM）微调指南，用通俗的话来说，核心就是教大家“怎么把现成的大模型（比如GPT、LLaMA）改成自己需要的样子”，从基础原理到实际操作都讲透了。
一、先搞懂核心概念：什么是LLM微调？
现成的大模型（比如GPT-3、LLaMA）已经学了海量通用知识，但面对具体场景（比如医疗问诊、金融分析）可能不够用。微调就像是“针对性补课”——用小范围的专属数据（比如医疗病历、金融报告），让大模型在不忘记原有知识的前提下，精准适配特定任务或领域，不用从零训练，省钱又高效。
二、微调的完整流程：七步走就能搞定
文档里给了一个清晰的“七阶段流程”，一步步教你做： 1. 准备...
Cognitive Architectures for Language Agents-论文
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这篇论文核心是提出CoALA（语言智能体认知架构） 框架，为基于大语言模型（LLM）的语言智能体提供统一的设计与分类标准，同时结合认知科学和符号人工智能的历史经验，为通用语言智能体的发展指明方向。
研究背景与动机
- 语言智能体是一类以LLM为核心、能与世界交互的AI系统，已在机器人控制、网页操作等领域取得实证成功，但缺乏统一框架整合现有研究，不同系统的术语、设计思路零散，难以对比和迭代。
- 传统认知架构（如Soar）和产生式系统的理念可迁移到LLM领域：LLM本质是概率性的字符串改写系统，与产生式系统存在天然相似性，而认知架构的控制逻辑能弥补LLM在记忆管理、决策规划上的不足。
核心理论...
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