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探索自动化的 Brick Schema 知识图谱补全
研究人员应用知识图谱补全技术来自动化建筑物的 Brick 模型生成。这是首次将知识图谱补全用于此目的。该研究在 'feeds'、'hasPart' 和 'hasPoint' 等常见关系上比较了三种方法——梯度提升树、Pairwise Brick Relation Ranking 和 CompGCN。虽然 CompGCN 在未见过的建筑物上表现最佳，但没有一种方法在不同数据集或关系上表现出一致的泛化能力。
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MORTAR系统自动化大型语言模型对话系统的多轮测试
研究人员推出了一种名为MORTAR的新方法，用于测试基于大型语言模型（LLM）的对话系统，该方法专门解决了多轮交互的挑战。与之前专注于单轮测试的方法不同，MORTAR通过自动化生成具有各种扰动和变异关系的对话测试用例，来解决多轮对话中固有的“预言家问题”。这个自动化系统不依赖LLM裁判，并且已证明其错误检测率显著提高，与单轮测试基线相比，每测试用例多检测出150%以上的错误。该方法在错误的质量方面也 yields 更高的多样性、精确性…