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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

2025 年 1 月 7 日，OpenSPG/KAG 正式发布 v0.6 版本，此次发布带来多个功能更新，包括摘要生成类任务支持、垂域 Schema 管理、可视化知识探查等；用户体验上，提供知识库任务的断点续跑机制，新增用户登录与权限体系、优化构建任务调度；开发者模式下支持不同阶段配置不同模型、支持 schema-constraint 模式抽取等，极大地提升了系统的灵活性、易用性、性能和安全性，为用户提供一个更加强大，且适应多样化应用场景的知识管理平台。

OpenSPG/KAG v0.6 发布，兼顾事实推理与摘要生成，支持用户自定义 Schema

作者：Lemos Franco Alejandro，阿根廷圣托马斯德阿基诺大学毕业，选择来到中国发展，目前是一名具有 4 年经验的前端开发工程师，从事 CRUD 操作、电子商务平台以及 ASP.NET 框架开发。同时，编写数据处理和任务自动化的脚本，探索它们在人工智能相关项目中的应用。希望通过合作完成具有挑战性的项目，并扩展对新兴技术的知识，继续在软件开发领域成长。

一位海外开发者的 OpenSPG KAG 实践分享

作者介绍：薛明，拥有近 10 年在医疗和零售领域应用机器学习和人工智能的经验。曾就职于通用电气、复星医药等企业。长期专注于医学图像、自然语言处理以及数据科学的研发工作，如训练/推理框架、数据挖掘与分析等领域。于 2024 年 7 月创立 AI 公司 Percena，负责基于大模型的应用产品开发，如 RAG & Agent 等。

蚂蚁 KAG 框架核心功能研读

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：

故障排查难？xpu_timer 让大模型训练无死角！

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！

AI Agent深度解析：潜力与挑战并存的智能新世界

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。

如何在因果推断中更好地利用数据？

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。

史上最全知识图谱建模实践（下）：多元关系架构

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。

知识图谱与大模型双向驱动的关键问题和应用探索

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。

史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦

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。

摆脱复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模

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

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

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

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

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。

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

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