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Fitter
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FITTER模型实现时序知识图谱的跨域推理
研究人员推出FITTER，这是一种新颖的归纳式模型，专为时序知识图谱链接预测而设计。与仅限于单个图谱词汇的先前方法不同，FITTER能够跨不同领域以及未见的实体、关系名称和时间戳转移知识。该模型通过交互模式表示谓词并使用相对时间编码来实现词汇无关的嵌入。在六个基准上的评估表明，FITTER在无需重新训练的情况下持续优于归纳式基线，这表明它有可能在语义网的各种知识图谱中进行信息推理。
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LLM 现在可以使用 Fitter 的基于配置的引擎在本地抓取网页数据
Fitter 是一个新推出的基于 Go 的引擎，旨在使大型语言模型 (LLM) 能够本地高效地抓取网页数据。LLM 现在可以创建可重用的 JSON 或 YAML 配置，由 Fitter 执行，而不是生成一次性代码或产生幻觉。这种方法将网页提取视为一项配置任务，而不是编码任务，LLM 通过 MCP 服务器编写这些配置，从而使 Claude Code 和 Claude Desktop 等工具能够将网页抓取直接集成到对话中。