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大模型专题:Graph+AI:大模型浪潮下的图计算

人工智能学派  · 公众号  · AI 科技自媒体  · 2024-11-05 19:43

主要观点总结

本文介绍了《Graph+AI:大模型浪潮下的图计算》报告的下载方式及报告内容。报告由全国智能计算标准化工作组图计算研究组编著,主要介绍了图技术在数据、模型和应用等方面的发展趋势,涵盖了图模型方法论、技术解决方案和应用案例。报告还指出了图计算与人工智能融合的关键技术,并展示了图计算在多个产业和科学研究中的应用价值。最后,报告对图计算技术与人工智能的结合应用进行总结,并展望未来发展。

关键观点总结

关键观点1: 报告下载方式

可以通过微信扫描下方二维码加入星球平台,获取报告下载链接。

关键观点2: 报告内容简介

报告以大模型技术为背景,介绍了图技术在数据、模型和应用等方面的发展趋势,包括图模型方法论、技术解决方案和应用案例。

关键观点3: 图计算与人工智能融合的关键技术

报告指出了图计算与人工智能融合的关键技术包括图数据处理、图神经网络、图基础模型、知识图谱工程等。

关键观点4: 图计算的应用价值和案例

报告展示了图计算在能源、金融、电商、游戏等产业的落地应用,以及在地球科学、材料学、物理学等科学研究中的应用案例,体现了其在提升效率、降低成本、增强决策能力等方面的价值。

关键观点5: 报告对未来发展的展望

报告对图计算技术与人工智能的结合应用进行总结,并展望了未来的发展方向,包括图技术与大模型的融合、跨领域应用扩展、增强解释性和可解释AI、大规模图数据处理以及开放图数据和标准化等。


正文

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今天分享的是:大模型专题:Graph+AI:大模型浪潮下的图计算

报告共计:159页

《Graph+AI:大模型浪潮下的图计算》由全国智能计算标准化工作组图计算研究组编著。报告以大模型技术为背景,介绍了图技术在数据、模型和应用等方面的发展趋势,涵盖图模型方法论、技术解决方案和应用案例。

报告指出图计算与人工智能融合的关键技术包括图数据处理、图神经网络、图基础模型、知识图谱工程等。图数据处理涉及构建、增强和采样技术;图神经网络介绍了卷积和池化算子等,还探讨了其训练、推理和可信性;图基础模型具有缩放法则、同质泛化等能力,其发展面临数据获取、任务多样和安全隐私等问题;知识图谱工程包括知识表示、抽取、补全和服务。

同时,报告展示了图计算在能源、金融、电商、游戏等产业的落地应用,以及在地球科学、材料学、物理学等科学研究中的应用案例,体现了其在提升效率、降低成本、增强决策能力等方面的价值。

此外,报告提出了一些解决方案,如基于图数据库+AI的申请反欺诈方案、基于关联分析的企业决策智能化方案等。

最后,报告对图计算技术与人工智能的结合应用进行总结,并展望未来,包括图技术与大模型的融合、跨领域应用扩展、增强解释性和可解释AI、大规模图数据处理以及开放图数据和标准化等方面。

以下为报告节选内容











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