知识图谱作为一种建模和管理数据的方法,已经在企业数字化过程中发挥了重要作用。然而,随着企业对知识图谱的需求不断增加,传统的知识图谱技术面临着一些挑战。基于对当前知识图谱技术的深入研究和实践经验的总结,蚂蚁集团发现,传统的知识图谱技术在应对复杂的业务场景和大规模数据时存在一些局限性。例如,知识图谱的构建需要统一的工业级知识建模框架,以便适应不同领域的需求;知识图谱的推理能力需要更加高效和可解释;知识图谱的构建和推理过程需要更好的可编程性和跨场景迁移性。
SPG框架以属性图为基础,融合了RDF/OWL的语义性和LPG的结构性,兼具语义简洁和大数据兼容的优势。通过SPG框架,摩登7可以实现知识的动态到静态自动分层、领域内知识的唯一性和知识之间的依赖关系定义。同时,SPG框架还提供了可编程的范式,支持快速构建新的领域图谱和跨场景迁移。其在解决典型问题和场景方面具有广泛的应用价值。在黑产图谱和产业链事理图谱中,SPG框架可以帮助企业更好地识别和应对黑灰产对抗,提高风险防控能力;在知识推理和智能问答中,SPG框架可以提供更加准确和可解释的推理结果,提升用户体验和决策效果。
在本白皮书中,摩登7将详细介绍SPG框架的设计原理、技术模块和应用案例。摩登7希望通过这份白皮书,能够为读者提供一个全面了解SPG框架的机会,并激发更多的讨论和合作。摩登7相信,SPG框架将为企业数字化提供更加强大和灵活的知识图谱技术支持,推动知识图谱技术的发展和应用。
附件:2023语义增强可编程知识图谱SPG白皮书
分析了人工智能的根本科学问题,揭示了人工智能科学是人类科学技术发展的必然结果,分析了人工智能科学是现有科学体系所不足于支撑的重大科学问题
梳理研究AI与视觉艺术结合的应用案例和艺术作品,为全面更新数字艺术发展模式,实现数字艺术产业新格局提供参考,助力推动AI艺术创新和产业应用的成果转化
伴随基于大模型发展的各类应用的爆发,生成式 AI,为用户提供突破性的创新机会,打破了创造和艺术是人类专属领域的局面,大模型拥有了不断学习和成长的基因
报告介绍了现有的9个基础教育阶段人工智能课程模块和3大课程类别,第一类为人工智能基础,第二类为伦理与社会影响,第三类为理解、使用和开发人工智能课程
沉浸式技术和人工智能已经在改变传统的工作场所,并预示着人才获取的崭新时代的来临,借助AI助手进行招聘工作,并获取更多数据驱动的技能提升和再培训
计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域,通过多维度获取或编码光场信息,为传感器设计远超人眼的感知新范式,深度挖掘光场信息
以云基础设施处理器CIPU为中心的全新体系架构,通过软件定义,硬件加速在保持云上应用开 发的高弹性和敏捷性同时,带来云上应 用的全面加速
Chiplet把传统的SoC分解为多个芯粒模块,将这些芯粒分开制备后再通过互联封装形成一个完整芯片,可以显著降低成本,并实现一种新形式的 IP 复用
来自于CLIP和BEiT-3的突出技术进展,基于多领域知识,构建统一的,跨场景,多任务的多模态基础模型已成为人工智能的重点发展方向,实现图像文本音频统一知识表示
第一级银行业金融机构未在任何业务建立模型分级方法/流程;第二级银行业金融机构从业务和技术层面;第三级银行业金融机构明确模型分级原则方法和操作要求
受基层影像医师学历偏低和经验不足等因素影响,基层影像设备诊疗能力并未被完全释放,为人工智能医学影像产品在基层落地提供巨大市场机遇