以下是一些 AI 生成知识图谱的相关模型：
1.问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题2.探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用AI搜索引擎和大模型进行深入探索3.知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱4.创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品5.反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环在掌握了解构与建构的思维方法后，我们可以将其应用到实际的学习和创作过程中。"以问题驱动的学习法和创作法"是一种将深度思考融入学习和创作的有效方法。这种方法不仅能帮助我们更深入地理解复杂主题，还能激发创新思维，产生新的见解。一个以《关于AI搜索引擎的一切》为示例的，以问题驱动的学习法的实例
智谱AI致力于推动多模态模型的发展，因此，我们推出了具有视觉和语言双模态的模型。|模型|介绍|代码链接|模型下载|<br>|-|-|-|-|<br>|Visualglm-6B |VisualGLM-6B是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)，具有62亿参数；图像部分通过训练[BLIP2-Qformer](https://arxiv.org/abs/2301.12597)构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共78亿参数。|[VisuaGLM](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/visualglm-6b/summary)|<br>|RDM|Relay Diffusion Model：级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。|[RDM](https://github.com/THUDM/RelayDiffusion)||
预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。开发这些具有潜在空间层次结构的堆叠AI模型——复杂数据的简化地图，以帮助AI模型理解模式和关系——将反映对每个基本元素的理解或预测能力。我相信，这最初可能会平行于人类教育和教育范例，但随着时间的推移，它可能会专门发展，以在AI学习中培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展。但是，与人类拥有视觉皮层和运动皮层不同，AI可能会拥有生物皮层和药物设计皮层——在这两种情况下，都是针对特定任务专门设计的神经架构。