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央廣網北京6月13日消息 如今，互聯網和人工智能技術的迅猛發展，使得知識圖譜的作用日益重要。知識圖譜在自然語言理解、大數據分析、推薦計算、物聯網設備互聯等多個方面展現出了豐富的應用價值。加強知識圖譜技術研究，對于推動互聯網發展有著關鍵性作用。作為持續搶灘創新科技的金融科技企業，度小滿注重知識圖譜技術創新...,分析,互聯網,智能,智能,實驗室
央廣網北京6月13日消息 如今，互聯網和人工智能技術的迅猛發展，使得知識圖譜的作用日益重要。知識圖譜在自然語言理解、大數據分析、推薦計算、物聯網設備互聯等多個方面展現出了豐富的應用價值。加強知識圖譜技術研究，對于推動互聯網發展有著關鍵性作用。作為持續搶灘創新科技的金融科技企業，度小滿注重知識圖譜技術創新，其自創的TranS模型表現出色，在OGB挑戰賽中展現了度小滿在知識圖譜領域的行業領先地位。
度小滿團隊參加知識圖譜“世界杯”挑戰賽，自創TranS模型擊敗對手
如果說ImageNet改變了計算機視覺，那么在知識圖譜領域能夠擁有與之分量匹敵的數據集就非OGB（OpenGraphBenchmark）莫屬。僅僅三年時間，OGB-wikikg2就被冠以知識圖譜“世界杯”的榮譽。
就在近期最新一輪的知識圖譜實力“角逐賽”中，度小滿團隊憑借自創的TranS模型占據榜首。與之同臺競技的對手包括深度學習三巨頭、圖靈獎得主LeCun、YoshuaBengio坐鎮的MetaFAIR實驗室和MILA實驗室，還包括360、螞蟻金服、第四范式等耳熟能詳的國內大廠。
OGB挑戰賽吸引無數科技巨頭，知識圖譜技術備受業界關注
引得全球頭部玩家都聚焦于此同臺競技，OGB挑戰賽到底是什么來頭？
OGB挑戰賽由斯坦福大學于2019年發起，是國際公認的知識圖譜基準數據集代表，它的提出是為了促進可擴展、可重復的圖機器學習（ML）研究，賽事具有質量高、規模大、場景復雜、難度高等特性。此次度小滿奪冠的OGB-wikikg2是OGB三大類任務之一，這項任務，需要在1700多萬個事實三元組中精準預測實體間的潛在關系。
（企業供圖，央廣網發）
這項賽事已經成為了眾多科技巨頭、科研院所和高校團隊試驗技術成果的試金石。例如全球頂級人工智能實驗室MetaFAIR，也會選擇OGB-wikikg2來展示自身的實力。FAIR成立于2013年，可謂是匯聚了AI界的頂級人才，圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的YannLeCun坐鎮該實驗室。其它還有VC維和SVM的締造者VladimirVapnik、提出隨機梯度下降法的LéonBottou，做出高性能PHP虛擬機HHVM的作者們。當然還包括像何愷明、田淵棟這樣的知名華人AI學者。
另一位圖靈獎得主、深度學習巨頭YoshuaBengio坐鎮的MILA實驗室，也選擇OGB-wikikg2作為“試煉場”。MILA實驗室是目前學術界從事深度學習和強化學習最大的實驗室。
隨著各大科技巨頭逐步加強知識圖譜布局，知識圖譜必將在更多領域發揮重要作用，助力各大企業建立完善的數據化智能平臺。本次成功拿下知識圖譜“世界杯”冠軍，再一次印證了度小滿的創新技術實力。未來，度小滿將繼續加強在知識圖譜領域的探索與研究創新，進一步推動其在金融行業的深度應用。