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content/post/CY24AI/ai20240612/CSDN.txt

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 美国时间周一，OpenAI宣布聘请萨拉·弗莱尔为首席财务官和凯文·威尔为首席产品官，并与苹果合作集成ChatGPT等协议。弗莱尔曾任NextdoorCEO及SquareCFO，目前是斯坦福大学数字经济实验室联席主席；威尔曾担任PlanetLabs总裁、Twitter高级副总裁以及Facebook和Instagram高管。新任命旨在强化OpenAI的高管团队，推动公司扩大规模以满足增长需求，并应对复杂环境。OpenAI与苹果的合作计划于今年晚些时候将ChatGPT整合至iOS、iPadOS及macOS系统中，用户可借此利用ChatGPT功能进行文本生成、图像创建等操作。此外，Siri将调用ChatGPT智能提供答案，但在发送问题前需用户确认。近期，OpenAI因快速成长和争议性员工离职事件受到关注，并有员工公开信表达对行业过快发展及缺乏监管的担忧。（[报道详情](https://www.163.com/tech/article/J4CTMJK500097U7T.html)）
 
-## GPT-4搞不定的图推理，港科大7B模型搞定｜KDD2024
+## GPT-4搞不定的图推理，港科大7B模型搞定
 
 大模型执行图推理任务时，关键在于是否能准确给出结果并同时提供详细的推理过程。GPT-4表现简短且错误，可能受限于处理长输入或理解复杂结构；相比之下，港科大团队开发的GraphWiz不仅正确解答，还清晰展示推理路径。GraphInstruct数据集为训练语言模型提供了多样化的图任务和明确的推理路径，旨在提升模型解决各种图问题的能力。GraphWiz通过针对性微调和两阶段训练方法优化了解题能力，并提供连贯推理路径。研究发现，GraphWiz在空间推理、记忆保持方面表现出色，优于GPT-4。九种不同复杂度层次的图问题被精心挑选用于全面探索图论理论与应用。GraphInstruct数据集构建包括生成随机图和显式推理路径，通过拒绝采样策略增强数据多样性。GraphWiz训练采用混合任务指令调优和直接偏好优化对齐方法提升模型性能。评估结果显示，GraphWiz在不同复杂度的图问题上显著超越GPT-4，并且随着训练语料库增加，性能进一步提升。然而，在某些特定任务中存在潜在过拟合现象。通过比较实验，研究发现GraphWiz具有良好的跨任务泛化能力，尤其在高复杂度和零样本迁移任务上的表现令人印象深刻。整体而言，GraphWiz的开发不仅提升了大型模型解决图推理问题的能力，还提供了清晰、连贯的推理路径，为实际应用提供了强大支持。（[报道详情](https://www.163.com/dy/article/J4DKQKHO0511DSSR.html)）