代码的热更新、热修复 诸如此类的需求若采用硬编码实现，则迭代成本相当高，每次改动都需要进行开发、测试、部署。...一般的需求可使用上述动态脚本实现，如果遇到业务规则更为复杂、规模更大、对功能和性能有更高要求的需求时，可考虑更为专业的规则引擎和计算/表达式引擎。...3 进阶：规则引擎&计算/表达式引擎 3.1 规则引擎 规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。...接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。...使用动态脚本及上述引擎的优点 逻辑和数据隔离 可扩展性高 可维护性高 知识集中化 提高业务灵活性 业务透明度增强 减少系统频繁迭代升级风险 简化系统架构 5.
在本文中，我们通过提供一种新的一阶语言（称为SCL）的翻译，对SHACL的不同特征进行了全面的研究，该语言准确地捕捉了SHACL的语义。...特别是，虽然Pearl的因果推理为计算反事实提供了吸引人的规则，但它依赖于一个未知且难以在实践中发现的模型。我们解决了在缺乏因果模型的情况下设计现实可行的反事实的问题。...现有的人类驾驶行为建模方法依赖于数据驱动和基于规则的方法。虽然数据驱动模型更具表现力，但基于规则的模型是可解释的，这是驾驶等安全关键领域的一项重要要求。...然而，基于规则的模型不能充分代表数据，并且由于不现实的驾驶行为（如碰撞），数据驱动的模型仍然无法生成真实的交通仿真。在本文中，我们提出了一种将基于规则的建模与数据驱动学习相结合的方法。...我们的结果表明，基于混合规则和数据驱动方法的驾驶员模型能够准确地捕捉真实世界的驾驶行为。
一般的需求可使用上述动态脚本实现，如果遇到业务规则更为复杂、规模更大、对功能和性能有更高要求的需求时，可考虑更为专业的规则引擎和计算/表达式引擎。...3 进阶：规则引擎&计算/表达式引擎 3.1 规则引擎 规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。...接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。...使用动态脚本及上述引擎的优点 逻辑和数据隔离 可扩展性高 可维护性高 知识集中化 提高业务灵活性 业务透明度增强 减少系统频繁迭代升级风险 简化系统架构 5....可设计缓存策略，对编译后的脚本引擎进行缓存，既可避免频繁创建对象引起的内存溢出问题，又可提高性能
目前，火山引擎这一套机器学习平台，已经部署到了MiniMax的文本、视觉、声音三个模态大模型训练和推理场景中。...有稳健的大模型基础设施，MiniMax从零开始自主完整地跑通了大模型与用户交互的迭代闭环，实现从月至周级别的大模型迭代速度，和指数级的用户交互增长。...为此，火山引擎不仅将以上工程实现进行封装，推出了基于TensorFlow的机器学习训推一体框架Monolith，还拿出了针对智能推荐的高速GPU训练和推理引擎——Monolith Pro。...大模型改写云计算规则 由ChatGPT而起，在海内外一波波大模型的发布中被推至高潮，一场新的技术变革已然势不可挡。...云计算，作为一个早已深深与AI关联的业务，站立桥头，也最早面临着规则被重新改写的境况。
1.1 什么是规则引擎 规则引擎是由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。...接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。 大多数规则引擎都支持规则的次序和规则冲突检验，支持简单脚本语言的规则实现，支持通用开发语言的嵌入开发。...1.2 Drools规则引擎 Drools（JBoss Rules ）具有一个易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。...现在被纳入JBoss 门下，更名为JBoss Rules，成为了JBoss应用服务器的规则引擎。 Drools是为Java量身定制的基于Charles Forgy的RETE算法的规则引擎的实现。...官方表示后续版本会加快迭代速度。本系列也是基于此版本进行讲解。 从Drools6.x到7版本发生重大的变化项： @PropertyReactive不需要再配置，在Drools7中作为默认配置项。
七步法为：确定范围->考虑重用->列举条款->定义类->定义属性->定义约束条件->创建实例 七步法是一个简单的过程，加上多次的迭代，就会形成如下步骤： 现实：确定范围->考虑重用->列举条款->...->定义类->定义属性->定义类->定义属性->创建实例->定义类->创建实例->考虑重用->定义属性->定义约束条件->创建实例··········· 实际上，我们所进行的创建工作应该是一个不断迭代的过程...protégé提供的WRL可以使用本体已定义好的概念来建立推理所使用的规则，但SWRL无法直接由推理机释义，因此要使用推理引擎将本体与规则进行转换。可以基于Jess这种规则引擎来实现推理。...三者的关系为： protege定义本体，SWRL编写规则，Jess将protege中的知识库和SWRL规则转化成内部格式，从而进行推理。...（舌苔黄腻）、患病脉象（脉滑数），经过规则推理后，系统推理得出患病主证候为湿毒蕴结型带下过多，推荐方剂为五味消毒饮。
联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。...随着迭代的发展及数据规模的变化，图引擎的技术能力需要由支持小规模图快速迭代，到支持百亿边图规模、全参数端到端训练，最终实现支持千亿边规模领域大图训练能力的跨越。...3 大规模图引擎GraphET工程建设 | 3.1 大规模图引擎训练框架建设 图学习业务场景的图模型规模越来越大，业务已经迭代到了几亿节点百亿边的规模，以10亿节点、100亿条边的图模型为例，图结构本身采用...图在线引擎建设包括两部分内容：图采样和图推理，如下图所示： 图采样：将图模型训练过程中用到的多跳图节点，进行整合拼装后写入KV Serving，提供高效图采样（后续会迁移至图数据库，实现实时采样）； 图推理...未来我们还将在以下方向继续进行探索： 借鉴GPT思想，搜推广领域通用Graph模型建设及落地； 构建领域大图，引擎需要支撑千亿边、复杂类型构图能力； 图在线引擎加速及支撑更大规模图在线推理框架建设。
知识图谱构建的关键技术 1 知识提取 2 知识表示 3 知识融合 4 知识推理 知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则的支持。...由于实体、实体属性以及关系的多样性，人们很难穷举所有的推理规则，一些较为复杂的推理规则往往是手动总结的。对于推理规则的挖掘，主要还是依赖于实体以及关系间的丰富同现情况。...1） 基于逻辑的推理 基于逻辑的推理基于逻辑的推理方式主要包括一阶谓词逻辑(first order logic)、描述逻辑(description logic)以及规则等。...OWL文档可以表示为一个具有树形结构的状态空间，这样一些对接结点的推理算法就能够较好地应用起来，例如文献[4]提出了基于RDF和PD*语义的正向推理算法，该算法以RDF蕴涵规则为前提，结合了sesame...算法以及PD*的语义，是一个典型的迭代算法，它主要考虑结点与推理规则的前提是否有匹配，由于该算法的触发条件导致推理的时间复杂度较高，文献[5]提出了ORBO算法，该算法从结点出发考虑，判断推理规则中第一条推理关系的前提是否满足
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 文心一言上线内测一个月后，首份迭代数据曝光： 一个月共迭代4次； 模型推理效率提升10倍，最近一次带来的推理提升达到123%； 推理性能提升50%，...文心一言首月数据曝光 曝光的数据不多，但全都是关键技术指标—— 大模型训练与推理方面的数据，直接影响后续产品体验效果的好坏。 首先，迭代方面。...百度飞桨支撑的大模型推理服务在4月19日再次迭代，搭载了支持动态插入的分布式推理引擎。据消息称，这还是业内首创。 截止目前，已迭代至3.5版本，一个月共迭代4次。...但底层比如深度学习框架，对大模型训练推理的重要作用也应该被大家所广泛感知。 其次，端到端优化的趋势，也正在改变大模型赛道游戏规则。...不过也正是这种必要性和重要性，进一步明示了大模型打造的残酷的游戏规则： 凡有的，还要加倍给他，叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来。
在这个商城里，行业用户可以快速触及到业界优质的大模型，基于火山引擎的能力对模型精调推理，降低大模型使用门槛。...大模型玩家能基于火山引擎搭建稳健的大模型基础设施，提升自家模型业务能力，触及到更加直接和广泛的行业需求，加速迭代升级。...通过提供运营干预工具，用户可以快速设置相关规则，这样在模型已经投入使用后，无需精调模型即可干预模型输出结果。 第六是应用插件。 目前大模型接入插件功能是大势所趋，能进一步发挥模型能力。...其次，火山引擎重点关注了大模型玩家们焦虑的算力问题。主打一个够用、实惠且稳定。 火山引擎的海量资源池，能够满足当下大模型训练推理的需求。 而通过加速训练和推理，能让算力的性价比更高。...稳健的大模型基础设施让MiniMax从零开始自主完整地跑通了大模型与用户交互的迭代闭环，实现从月至周级别的大模型迭代速度，和指数级的用户交互增长。
,或者检测某一实例是否存在于某概念 基本思想类似于一阶逻辑的归结反驳 Tableaux运算规则 ( 以主要DL算子举例 ) 初始情况下, ∅ 是原始的Abox,迭代运用如下规则: ⊓ +...) 产生式/规则集合 推理引擎 事实集/运行内存 (Working Memory, WM) 事实 (WME)的集合 用于存储当前系统中所有事实 事实 (Working...i个条件匹配的WME MODIFY i (attr spec) 对于当前规则第i个条件匹配的WME,将其对应于attr属性的值改为spec 产生式规则推理用于辅助证券交易 推理引擎... 执行动作 执行被选择出来的规则的RHS,从而对WM进行一定的操作 该步骤是产生式系统的核心,具体算法在后面介绍 产生式系统=事实集+产生式集合+推理引擎 产生式系统执行流程 ...attributes when LHS then RHS end 商用规则管理系统,其中提供了一个规则推理引擎 核心算法基于RETE算法改进 提供规则定义语言,支持嵌入Java
/挖掘场景中，基于图谱结构化知识直接做图表征学习、规则推理、知识查询等。...2）SPG增强LLM推理查询。为LLM应用提供必要的查询和推理能力，通过KGDSL规则推理或AGL图学习推理。3）LLM与SPG知识对齐。...此类问题延伸，还有CoT/ToT/GoT等复杂问题多步求解问题，未来也希望将SPG的规则链和思维链的多步推导做融合，让LLM理解推理步骤并获取参数实现多步骤的联动推理。...本次OpenSPG开源的主要能力是基础的SPG语义框架、查询能力和python SDK框架，我们也将持续迭代优化。...分享嘉宾：梁磊，蚂蚁集团知识引擎负责人、OpenKG TOC专家，CCF 专业会员。个人主要研究方向为知识图谱、图学习与推理引擎、AI工程、搜索引擎等。
随着攻防对抗的升级，规则引擎、语义引擎难以应对复杂多变的Web攻击。...然后，安全专家对数据进行分析，并对数据打标签后，将数据交由AI分析引擎开发人员。接下来，开发人员对AI分析引擎的误报漏报情况进行优化，再发布优化后的AI分析引擎，对设备中的分析引擎进行迭代更新。...如同传统规则库的维护一样，传统的AI安全分析引擎的运营维护流程同样存在繁琐耗时的问题。...03 模型发布 SecXOps平台提供模型发布功能，模型开发者将训练好的成熟AI模型及其数据预处理模块、模型推理服务模块共同打包发布，WAF等设备的开发人员将发布的AI安全分析引擎嵌入到WAF等Web安全防护设备中...对于通过模型测试的AI模型进行模型发布，并对设备中的原AI模型进行替换，完成AI安全分析引擎的迭代升级。
因此我们需要能对实时数据进行实时响应的工具，答案就是规则引擎。规则引擎可以通过摄取实时数据，对该数据进行推理并根据该推理过程的结果调用自动操作或者第三方API来履行职责。...（微服务架构） 为了在我们的应用程序中满足所有这些要求，但是在启动规则引擎之前，让我们先了解一下规则引擎是什么? 什么是规则引擎？...规则引擎的类型 前向链接(Forward-Chaining)引擎 使用前向链接的推理引擎应用一组规则和事实来推导结论，搜索规则，直到发现IF子句为真为止。...根据规则匹配新的或现有事实的过程称为模式匹配，它是由前向链接推理引擎通过各种算法执行的，如Linear、Rete、Treat、Leaps等。...这就是“前向链接”这一名称的由来——即推理引擎从数据开始，通过推理向前得到答案，这与反向链接相反，后者的工作方式是相反的。 应用案例：目前市场上的大多数物联网平台实际上都有这种类型的规则引擎。
经过迭代优化，目前HBO的MPP引擎failover规避率已经从最开始的30%提升到70%。...当模型比较成熟时，引擎的选择会全部由算法来决定，人为的规则则逐渐下线。...算法研发迭代由平台大脑-AI增强决策服务提供，算法模型生产部署在太极，SuperSQL通过调用算法预测服务，把SQL文本传给服务，获取算法预测的结果，根据结果将SQL分发到具体的引擎上进行计算。...通过SQL特征化 + 基于机器学习的在线推理，对SQL结果与执行引擎之间的关系并进行建模，智能地为业务SQL选择最佳的计算引擎。...未来SuperSQL仍然会在引擎选择上持续探索： 1、不断迭代优化模型算法（从机器学习/深度学习），逐步将人为规则下线，实现机器学习算法完全替代专家经验，并达到自动更新学习模型； 2、针对腾讯大数据多种计算模式的现状
平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本；自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量，缩短了模型的训练时长，帮助模型开发者加速模型迭代。...本文，我们将重点介绍下KubeAI平台在推理、训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。...****2.AI推理引擎设计实现2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点，以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持，在模型研究和开发领域被广泛使用，所以模型推理服务也主要以...5，展望KubeAI平台从得物AI业务场景的实际需求出发，以三大核心引擎为建设目标，着力解决AI模型研发过程中的训练、推理性能问题，以及模型版本迭代过程中的效率问题。...此外，AI Pipeline引擎上，我们会支持更丰富的预置模型，以满足通用数据处理任务、推理任务等需求。
图片Rules层（规则层）。一些基础概念的定义（包括RDF/RDFS已有的定义，以及基于RDF / RDFS定义的、供实体类型/属性定义使用的规则定义），该层规则的定义一般在确定后是不可变的。...构建基于规则池的分类器，生成训练数据，训练DNN模型（self-attention）文本分类模型；DNN分类器与规则分类器互相扩充迭代（一到两轮），最终线上使用规则分类器。...1）标签挖掘利用推理等技术，对知识图谱进行挖掘。推理功能一般通过可扩展的规则引擎来完成：属性的推理：如根据出生年月推理出年龄、星座等。...关系的推理：如根据已有的『妻子关系』推理出反向『丈夫关系』，根据『儿子的儿子』链式关系推理出『孙子』关系等。...2）标签体系完善视频标签体系完善可以采用同样的方法：视频上的标签与图谱实体进行映射之后，应用和上面一样的推理规则（这里主要用到实体的上下位词、属于、包含等关系）来进行标签拓展。
3.4 知识推理 知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则的支持。...由于实体、实体属性以及关系的多样性，人们很难穷举所有的推理规则，一些较为复杂的推理规则往往是手动总结的。对于推理规则的挖掘，主要还是依赖于实体以及关系间的丰富同现情况。...3.4.1 基于逻辑的推理 基于逻辑的推理方式主要包括一阶谓词逻辑(first order logic)、描述逻辑(description logic)以及规则等。...OWL文档可以表示为一个具有树形结构的状态空间，这样一些对接结点的推理算法就能够较好地应用起来，例如文献[111]提出了基于RDF和PD*语义的正向推理算法，该算法以RDF蕴涵规则为前提，结合了sesame...算法以及PD*的语义，是一个典型的迭代算法，它主要考虑结点与推理规则的前提是否有匹配，由于该算法的触发条件导致推理的时间复杂度较高，文献[112]提出了ORBO算法，该 算法从结点出发考虑，判断推理规则中第一条推理关系的前提是否满足
具体来说，我们将感知和推理从单一模型中分离出来。 神经视觉感知前端预测对象的属性，随后由场景推理引擎聚合以生成概率场景表示。在符号逻辑推理后端，PrAE 学习器使用表示来推断隐藏规则。...然后，场景推理引擎聚合所有对象属性分布，为后端生成概率场景表示。符号逻辑后端从表示中推断出通过逆动态控制时间排序序列的隐藏规则。...场景推理引擎 场景推理引擎接收对象 CNN 的输出，并通过边缘化对象属性分布集（针对客观性、类型、大小和颜色）来生成面板属性分布（针对位置、数量、类型、大小和颜色）。...概率溯因 给定 8 上下文面板的概率场景表示，概率溯因引擎通过逆动态计算每个面板属性的规则概率。...表3详细介绍了推理分析，展示了概率溯因引擎如何在不同配置下对每个属性进行规则预测。由于位置和数量的规则是互斥的，因此我们将它们的性能合并为 Pos/Num。
在 EC 的平台上，AI 驱动的解决方案始终由 EC 推理引擎生成，该引擎使用透明、可证明正确的形式推理生成解决方案。...对于需要复杂推理的用例，我们建议遵循以下最佳实践： 切勿将真实来源放入 LLM 中：在我们的平台上，真实来源来自 EC 推理引擎，该引擎使用经过同行评审或由了解该数据的业务流程所有者审查的数据，因此业务对数据的正确性有一定信心...使用能够解决约束满足和优化问题的推理引擎：此引擎应该能够理解和应用客户定义的业务规则，以解决仅靠自动化或其他技术无法解决的复杂物流、调度或规划问题。...将 EC 推理引擎与经过微调的 LLM 紧密集成以与最终用户进行通信至关重要。 使用 GenAI 捕获专家知识：自动记录现有的业务规则，定期更新它们，并收集对推理引擎输出的反馈。...使用容错、可扩展的流式引擎，如 Kafka 将数据流传输在 LLM 和推理引擎之间，而平台的其他部分管理所有计算和事务。
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