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WWW 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph & Graph4LLM】
笔者将LLM和Graph结合的工作分为两大类，一类是LLM4Graph，即LLM做图任务。 另外一类是利用Graph4LLM，即利用图这种格式来增强LLM的能力。 LLM4Graph1. Disentangled Graph LLM for Molecule Graph Editing under Distribution Shifts4. VL-KGE: Vision-Language Models Meet Knowledge Graph EmbeddingGraph4LLM22. ，RAG 推荐阅读 ICLR 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph与Graph4LLM】 ICLR 2026 | Rebuttal前 图基础模型(GFM)&文本属性图(TAG)高分论文
50510编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
ICLR 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph与Graph4LLM】
观察：LLM Graph统计值 最大均分 均值 最小均分 6 5.21 4 其中均分≥6的有4篇，其中。 笔者将LLM和Graph结合的工作分为两大类，一类是LLM4Graph，即LLM做图任务。 另外一类是利用Graph4LLM，即利用图结构来增强LLM的能力。 LLM4Graph & TAG1. LLM4Graph & KG 4 DAMR: Efficient and Adaptive Context-Aware Knowledge Graph Question Answering with LLM-Guided LLM4Graph & AI4Science 14 A Brain Graph Foundation Model: Pre-Training and Prompt-Tuning across Broad 6, 8, 2 信心：3, 2, 4, 4 均分：5.0 16 Entropy-Guided Dynamic Tokens for Graph-LLM Alignment in Molecular Understanding
74810编辑于 2026-03-10 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Client一个轻量级的LLM集成工具
所以这时候LangChain就解决了这个问题，LLM集成工具为将不同的语言模型集成到您的项目中提供了一种简化的方法。抽象了与每个LLM相关的复杂性和细微差别。 我这里又发现了一个刚刚发布不久的集成工具LLM-Client就出现了，本文将深入研究LLM -client和LangChain的特性、优势和注意事项。 而LLM-Client是专门为大型语言模型(llm)集成而设计的。它用户友好的界面，专注于消除集成复杂性为开发人员提供了无缝的体验。 LangChain LangChain庞大的社区是一个显著的优势。 LLM-Client llm-client提供了一个带有标准化参数的包装器，使开发人员能够绕过复杂的设置或不一致的配置。该工具专为与llm无缝集成而设计，调用起来更简单。 LLM-Client客户端的性能、灵活性和LLM集成的针对性设计使其成为那些寻求最大控制、高效和精简工作流程的人的是一个很好的工具，尤其是有异步的调用可以提高响应性能。 作者：Uri Peled
73310编辑于 2023-08-30 - 来自专栏大模型
04-LLM与MCP集成实践
04-LLM与MCP集成实践概述在前三篇文章中,我们分别介绍了MCP协议、服务器开发和客户端开发。 本文将深入探讨如何将MCP工具集成到大语言模型(LLM)中,使用LangGraph构建智能代理应用,实现自动化的工具调用和状态管理。 tool_calls'):#检查是否有错误fortool_callinlast_message.tool_calls:#执行错误处理逻辑passreturnstatereturnerror_handler4. logging.INFO):logging.basicConfig(level=level,format='%(asctime)s-%(name)s-%(levelname)s-%(message)s')4. 参考资源LangGraph官方文档LangChainMCPAdaptersDeepSeekAPI文档文章标签展开代码语言：TXTAI代码解释LangGraph,LLM集成,MCP集成,智能代理,工具调用
26310编辑于 2026-02-03 - 来自专栏机器学习炼丹术
LLM入门4 | Segment Anything | MetaAI
<<大型语言模型LLM与Visual>> LLM入门1 | 初见LLaMA | MetaAI LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford LLM入门3 | 基于cpu和hugging face StyleGAN2专题>> 生成专题1 | 图像生成评价指标 Inception Score （IS） 生成专题2 | 图像生成评价指标FID 生成专题3 | StyleGAN2对AdaIN的修正 生成专题4 torchvision.transforms常用API翻译与讲解 小白学PyTorch | 6 模型的构建访问遍历存储（附代码） 小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览 小白学PyTorch | 4
1.1K20编辑于 2023-09-02 LLM集成 - API客户端与流式响应
第6篇：LLM集成 - API客户端与流式响应 构建生产级LLM API集成方案 Claude Code 与 Claude API 的集成展示了现代 AI 应用如何高效、可靠地与 LLM 交互。 total = usage.inputTokens + usage.outputTokens return Math.round((total / contextWindow) * 100) } 4.
10910编辑于 2026-06-22- 来自专栏深度学习与python
Quarkus 开发基于 LangChain4j 的扩展，方便将 LLM 集成到 Quarkus 应用程序中
这将允许开发人员将大语言模型（LLM）集成到他们的 Quarkus 应用程序中。Quarkus LangChain4J 第一个公开版本，即 0.1 版本，在 2023 年 11 月中旬发布。 可以尝试，但 langchain4j 的 API 仍在变化，所以我们还处于实验阶段。 我们将继续跟进 langchain4j 并不断扩展它。 该扩展允许声明性地定义 LLM 集成点，类似于 Quarkus REST Client：用 @RegisterAiService 注解接口，然后通过在应用程序的任意位置注入服务来使用 LLM。 该实现基于 LangChain4j，并得到了 LangChain4j 作者 Dmytro Liubarskyi 及其团队的支持。因为发展迅速，团队正在寻求反馈和想法来改进这些集成。 Andersen 表示，LLM 扩展是对其他现有集成非常好的补充：可以集成各种数据摄入系统（例如，通过 Apache Camel 集成），而 Quarkus 的云原生 DNA 可以实现轻松高效的部署。
2.2K10编辑于 2024-01-11 - 来自专栏web前端
smartClient 4--数据集成
一、数据集成 1、smartClient服务框架（使用SQL或者JPA/Hibernate） 推荐！！！ 请求响应转化（如果使用SC服务框架，则不需要转化，直接获取数据） RestDataSource class 同时扮演着请求响应的四个核心角色 4、recordXPath
88060发布于 2018-01-09 - 来自专栏机器学习炼丹术
LLM6 | The AI Revolution in Medicine：GPT 4
然后，这一章转向了一个更大的问题：GPT-4是否可以直接提供给患者使用？这一章指出，对于那些现在几乎无法获得医疗保健的人，GPT-4可能有很大的潜力。 我们今天的最好建议是验证GPT-4的输出（并使用GPT-4本身来帮助做这个）。如果你不能验证，那么最好不要信任结果。 我们预计，研究者们会发现GPT-4是推进医学知识和发现新疗法的重要工具。 我们还将看到，GPT-4似乎对诸如知情同意这样的伦理概念有所了解。 <<大型语言模型LLM与Visual>> LLM入门1 | 初见LLaMA | MetaAI LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford LLM入门3 | 基于cpu和hugging face 的LLaMA部署 LLM入门4 | Segment Anything | MetaAI LLM入门5 | SAM代码从入门到出门 | MetaAI <<其他>> 医学图像重建 | Radon变换，滤波反投影算法
44010编辑于 2023-09-01 LLM 系列（二十）：解读 DeepSeek-V4
一、核心技术路径：MoE、CSA/HCA 与 Context Caching 首先看架构本身，DeepSeek-V4-Pro 采用 1.6T 总参数、49B 激活参数，V4-Flash 采用 284B 一方面参数确实相较于之前的 671B 来看更大了，这是变化的，另一个方面 V4 继续沿用 MoE 的路线，这是不没变的，在有线算力的成本下，DeepSeek-V4 还是在成本控制方面保持了克制。 决定 V4 技术成色的，是对长上下文 attention 的重构；百万上下文下，传统全量 attention 的计算量和 KV Cache 开销都会急剧上升， V4 引入了 CSA 和 HCA 两套机制 它同时支持 OpenAI Format 和 Anthropic Format，这意味着它既能接入传统 LLM 应用生态，也能进入以 Agent 为中心的工具链生态。 DeepSeek-V4 支持这一格式后，开发者通常只需要替换 base_url、api_key 和模型名，就能把已有系统平滑切换到 V4 上。
81820编辑于 2026-04-27从0开始训练自己的LLM（4）
前面我们介绍了构建LLM的完整流程，现在我们将所有流程串接起来，并开始训练整个模型。 # In practice, this is not a problem since the LLM (chapters 4-7) ensures that inputs
15010编辑于 2026-03-18- 来自专栏charlieroro
矢量数据库与LLM的集成：实践指南
矢量数据库与LLM的集成：实践指南 本文将了解到什么是矢量数据库，以及如何与LLMs进行集成。通过LLMs和向量数据库的结合，可以节省微调带来的开销和时间。 本文给出了如何使用向量数据库构建一个LLM，并改进LLM对该流程的使用。我们将会看到二者的结合是如何让LLMs更加准确可靠(特别针对特定主题)。 通常是将浮点数（比如f32）向量量化成整数（比如int8）向量（存储的优化比是4X))和向量量化(Vector Quantization，区别于 scalar quantization 是分别从每一个维度进行压缩 使用Falcon-7B 和 ChromaDB构建一个封闭式问题机器人 本章中，我们将介绍如何使用向量数据库来构建一个LLM，是使用的模型是一个封闭式问题机器人(Closed Q&A bot)，该机器人使用一组集成的技术组件来有效解答与科学相关的问题 其友好的Python设置增强了对我们项目的吸引力，简化了与我们工作流程的集成。更多参见Chroma DB 文档。
89110编辑于 2024-03-16 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习
最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。 官方介绍如下：LLM-Blender是一个集成框架，可以通过利用多个开源大型语言模型(llm)的不同优势来获得始终如一的卓越性能。 LLM集成 我们都知道集成学习是一种机器学习方法，旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体，来取得比单个学习器更好的预测效果。 基准测试 论文介绍了一个名为mixdirective的新数据集，用于对llm在指令跟随任务中的集成模型进行基准测试。 该数据集拥有来自Alpaca-GPT4、Dolly-15K、GPT4-ALL-LAION和ShareGPT的大规模指令示例集。有10万例用于训练，5万例用于验证，5万例用于测试。
64230编辑于 2023-08-30 - 来自专栏时空探索之旅
ICML 2026 | LLM×Graph论文总结【Graph4LLM，Graph4Agent，智能体记忆（Memory），AgenticRL，RAG】
本文总结了2026 ICML上有关LLM × Graph相关论文。如有疏漏，欢迎大家补充。 注：笔者将分为上下2篇推文来总结，本文主要涉及针对图任务本身的的论文。 本文Graph的Topic：Graph4LLM，Graph4Agent，智能体记忆（Memory），AgenticRL，RAG等。 1. Beyond Trajectory-Level Attribution: Graph-Based Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning4. D: Dynamic Directional Graph-Constrained Data Scheduling for LLM Training19. ：Xin Cheng ⋅ Shuo He ⋅ Lang Feng ⋅ Haiyang Xu ⋅ Ming Yan ⋅ Lei Feng ⋅ Bo An 关键词： GraphGPO，AgenticRL 4
77810编辑于 2026-05-20 - 来自专栏IT民工的代码世界
SpringBoot集成knife4j
<dependency> <groupId>com.github.xiaoymin</groupId> <artifactId>knife4j-spring-boot-starter artifactId> <version>2.0.3</version> </dependency> 拦截器配置 在项目中一般会存在鉴权拦截器，需要将knife4j anonymousAccessList.add("/favicon.ico"); Config配置 @Configuration @EnableSwagger2 @EnableKnife4j .contact("admin") .version("1.0") .build(); } } 注：因为使用knife4j
40720编辑于 2023-07-19 - 来自专栏LNMP开发那些事
ckeditor4与vue集成
公司的项目开始使用的是ckeditor5，由于ckeditor5目前功能还不够完善，所以不得不替换成ckeditor4，以下记录一下vue-cli项目与ckeditor的集成方法。 下载要使用的ckeditor4构建版本 下载地址:(偶尔会被墙，偶尔不会，建议访问外国网站连接)官网下载地址 根据自己的需要下载，之后解压放到vue的static目录中。 from 'path/to/CkeditorComponent' 添加组件： ... components: { 'ckeditor4': ckeditor4 }, ... 在模板中使用组件： <ckeditor4 v-model="content"></ckeditor4> 这样，刷新页面，ckeditor4就与vue集成好了。 相对于ckeditor5，目前ckeditor4基本包含了对于富文本编辑器的所有需求。鉴于百度ueditor已经不再维护，应该说ckeditor4还是一款非常不错的富文本编辑器。
4.3K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏AI SPPECH
32_语音到文本：Whisper与LLM集成_深度解析
LLM接口层：提供与各类LLM（如GPT-4o、Claude 3、开源模型等）的标准化交互接口，负责请求构建、参数优化和响应解析。 适合会议记录、讲座转录、内容创作等场景 第4章：Whisper与LLM集成的关键技术 4.1 音频预处理与增强技术 音频预处理是保证Whisper识别准确率的关键步骤。 5.2 GPT-4Mini Transcribe与TTS模型 OpenAI在2025年发布的GPT-4Mini Transcribe是Whisper技术的重大升级，代表了语音识别与LLM融合的新方向： 与TTS集成：配套的GPT-4Mini TTS模型能够生成高质量的语音输出，并允许通过指令控制语音的语调、情感和风格。 5.3 轻量化与边缘部署技术 2025年，Whisper与LLM集成的一个重要趋势是向轻量化和边缘部署方向发展： 模型量化与剪枝：通过INT8/INT4量化和结构化剪枝技术，将模型大小减小到原始的1/
1K10编辑于 2025-11-13 - 来自专栏秋枫学习笔记
近期LLM4Rec前沿论文汇总
关注我们，一起学习 简单汇总了一下LLM4Rec的最新进展，希望对大家有帮助，部分文章已经解读过，后续也会对其中的一些有趣的文章进行阅读。 具体而言，LLaRA使用一种新颖的混合方法来表示LLM的输入提示中的item，该方法将传统推荐方法的基于ID的item embedding与文本item特征相集成。 在本文中，我们介绍了一种用于顺序推荐的大型语言模型的优雅高效可扩展解决方案（E4SRec），该解决方案将LLM与专门利用ID表示项目的传统推荐系统无缝集成。 此外，E4SRec具有在单个正向过程中生成整个排名列表的能力，并且只需要一组最小的可插入参数，这些参数是为每个数据集训练的，同时保持整个LLM冻结。 和推荐系统之间的语义差异 将大型语言模型（LLM）成功集成到推荐系统中已被证明是最近研究的一个重大突破，为更通用和可转移的推荐铺平了道路。
1K10编辑于 2023-12-13 可定制NLP工具包spaCy与LLM集成技术解析
]}}, {"LOWER": "received"}, {"POS": "NOUN"}]matcher.add("TreatmentGroup", [pattern])大语言模型集成方案多后端支持 TrialSummaryTask:def parse_responses(self, docs, responses): for doc, response in zip(docs, responses): # 将LLM 自由文本输出转换为结构化实体 matcher.add("Patient\_Group", patterns) doc.ents = filter\_spans(matches)生产部署策略混合架构设计：LLM 快 | 高 || 监督学习模型 | 高 | 中 | 中 || 大语言模型 | 极高 | 慢 | 低 |进阶应用场景LLM
21210编辑于 2025-08-11- 来自专栏智慧协同
Spring Boot集成Log4j
集成方法很简单在maven依赖中加入： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter </artifactId> </dependency> 如果想集成log4j2，只需要将spring-boot-starter-log4j改为spring-boot-starter-log4j2即可 附 , Console, RollingFile #Console log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.Console.layout m%n #RollingFile log4j.appender.RollingFile=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender log4j.appender.RollingFile.File =logs/speedy.log log4j.appender.RollingFile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.RollingFile.layout.ConversionPattern
60621发布于 2019-06-13
腾讯云开发者
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