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机器智能技术干货

分享知识图谱/知识语义化（SPG），图学习（AGL），因果推理（ACE）和大模型（LLM）等AI技术在金融领域的前沿技术进展

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故障排查难？xpu_timer 让大模型训练无死角！

随着大型模型的参数量从十亿量级跃升至万亿级别，其训练规模的急剧扩张不仅引发了集群成本的显著上涨，还对系统稳定性构成了挑战，尤其是机器故障的频发成为不可忽视的问题。对于大规模分布式训练任务而言，可观测性能力成为了排查故障、优化性能的关键所在。所以从事大型模型训练领域的技术人，都会不可避免地面临以下挑战：

机器智能社区

2024-05-20

1340

AI Agent深度解析：潜力与挑战并存的智能新世界

OpenAI 直播倒计时，GPT-5 被证缺席，GPT-3.5 至 5，一文看懂 AI 进化大不同！

机器智能社区

2024-05-17

6960

如何在因果推断中更好地利用数据？

深度学习人工智能

导读：本文转载自 DataFun 社区，分享题目为《如何在因果推断中更好地利用数据？》，主要介绍团队近期在因果上已发表论文的相关工作。本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。

机器智能社区

2024-03-06

1690

史上最全知识图谱建模实践（下）：多元关系架构

深度学习知识图谱

在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。

机器智能社区

2024-02-02

3890

知识图谱与大模型双向驱动的关键问题和应用探索

知识图谱 LLM

知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，本文整理自梁磊老师在2023年10月26日沈阳举办的CNCC知识图谱论坛上的分享。

机器智能社区

2024-01-30

5670

史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦

在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。

机器智能社区

2024-01-26

1.5K0

摆脱复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模

在OpenSPG最新发布的0.0.2 版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的 7 个指导原则。本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。

机器智能社区

2024-01-16

4280

蚂蚁集团联合上海仁济医院泌尿科发布国内首个临床专科推理数据集：RJUA-QA

知识图谱 LLM

OpenKG地址：http://openkg.cn/dataset/rjua-qadatasets

机器智能社区

2024-01-15

2030

NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？

机器学习事件预测分析自动推理

为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议 NeurlPS 正在美国路易斯安那州新奥尔良市举办中。蚂蚁集团有 20 篇论文被本届会议收录，其中《Language

机器智能社区

2024-01-08

1560

NeurIPS'23 Paper Digest | PromptTPP: Prompt Pool 与时序点过程模型的持续学习

机器学习 prompt 模型算法机器学习算法

为期一周的人工智能和机器学习领域顶级会议 NeurIPS 已于当地时间 12 月 16 日圆满结束。蚂蚁集团有 20 篇论文被本届会议收录，其中《Prompt-augmented Temporal Point Process for Streaming Event Sequence》由蚂蚁集团研究并撰写，作者包括薛思乔、王言、褚志轩、师晓明、蒋才高、郝鸿延、蒋刚玮、冯晓云、James Y. Zhang、周俊。

机器智能社区

2024-01-04

1330

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