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embedding、KG補全、基于KG的文本生成、KBQA（基于圖譜的問答）等多種場景；3）LLM+KG協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。該文綜述了以上三個路線的代表性研究，探討了未來可能的研究方向。 知識圖譜（KG）和大語言模型（LLM）都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫，具來自：百科均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強化學習方法，從0開始，通過與環(huán)境的交互和試錯，學會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，主要包含如下步驟： 1、通過GPU分析場景特征（自己，視野內隊友，敵來自：專題
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