本期为TechBeat人工智能社区第527期线上Talk！

北京时间8月31日(周四)20:00， 清华大学博士生—胡晨旭的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “ChatDB-用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型”，分享了让大语言模型处理很长的上下文的方法——ChatDB，并从背景介绍、目前存在的问题、方法介绍、总结和展望这四个部分来进行了讲解。

Talk·信息

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主题：ChatDB: 用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型

嘉宾：清华大学博士生—胡晨旭

时间：北京时间 8月31日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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如何让大语言模型应对很长的上下文？现有的主流做法是给其增加记忆模块，在需要的时候从中提取相关的信息。但之前的方法有些局限性。我们提出ChatDB，用数据库作为符号性记忆模块来增强大语言模型，使其具备长程且精确的记忆能力，并可利用历史信息做复杂的推理。ChatDB特别适合需要精确管理和分析历史数据的场景。

Talk大纲

1. 背景介绍

2. 目前存在的问题

3. 方法介绍

4. 总结和展望

Talk·预习资料

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论文arxiv：

https://arxiv.org/pdf/2306.03901.pdf

项目主页：

https://chatdatabase.github.io/

项目代码：

https://github.com/huchenxucs/ChatDB

项目文字讲解：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/642294178

结合符号性记忆，清华等提出ChatDB，提升大模型的复杂推理能力

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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胡晨旭

清华大学博士生

胡晨旭目前是是清华大学交叉信息研究院三年级的博士生，同时在清华大学的 MARS Lab 作为研究助理，受赵行教授的指导。他的研究兴趣主要集中在多模态机器学习和多模态生成领域，包括语音合成、音视频联合学习、以及一些结合声音、视频、文本等模态的新颖任务。他的研究愿景是探索如何让机器像人一样的能够通过多种模态的感知输入进行学习、推理和交互。最近他也在探索大模型的相关方向，希望用大模型增强智能体的认知。他在相关领域有多篇论文被接受到顶级会议上，包括 NeurIPS、ICLR、CVPR等。

个人主页: 

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=9604 

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关于TechBeat人工智能社区

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