<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>新闻动态 | TransportX</title><link>https://transportxlab.com/zh/post/</link><atom:link href="https://transportxlab.com/zh/post/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>新闻动态</description><generator>Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Wed, 19 Mar 2025 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://transportxlab.com/media/icon_hu11734318148517933569.png</url><title>新闻动态</title><link>https://transportxlab.com/zh/post/</link></image><item><title>城市交通知识增强大语言模型构建及应用探索</title><link>https://transportxlab.com/zh/post/20-12-02-icml-best-paper/</link><pubDate>Wed, 19 Mar 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://transportxlab.com/zh/post/20-12-02-icml-best-paper/</guid><description>&lt;p>城市交通是新技术、新产业的重要栖息地，是典型的知识、技术密集型行业，涵盖了交通运输、城乡规划、社会学、经济学、管理学等多个学科门类，应用场景多样且差异性较大。因此，从业人员对复杂问题的认知水平和新技术的掌握能力是培育新质生产力的关键。&lt;/p>
&lt;p>本文从知识图谱与大语言模型融合的思路出发，提出城市交通知识增强大语言模型系统架构，并探索提示词工程、检索增强生成、模型融合及智能体构建技术。&lt;/p></description></item></channel></rss>