浙江大学大数据推理决策创新 - 腾讯云开发者社区

医疗大模型：数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策，为未来医疗服务提供全新可能性 1.指令数据集构建目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型（如：ChatGPT）生成的指令数据...因此，本项目为了提高医疗领域的知识问答的准确性，使用如下方式构造指令数据集：启真医学知识库收录的真实医患知识问答数据（疾病、药品、检查检验、手术、预后、食物等），共计560K条指令数据；药品知识数据...构造指令数据集，共计180K条指令数据；疾病知识数据：在启真医学知识库的疾病文本知识基础上，通过对半结构化数据设置特定的问题模板（如：“{疾病}的典型症状是什么？”）...“数据+知识双轮驱动”的技术路线，通过大模型技术和医学知识库的紧密结合，融合医疗应用场景中的实际需求，从医学数据治理、医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策辅助支持系统等方面开展迭代研发，助力大模型技术在医疗行业的落地和应用实践...下图是“启真医学知识库辅助大模型生成答案”的案例，该项技术在测试后择机发布。

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OpenSPG 首个 Release 版本发布，提供成熟可靠的知识构建解决方案

这一功能基于蚂蚁集团与浙江大学联合发布的中英双语知识抽取大模型 OneKE，专注于 Schema 可泛化的信息抽取，通过难负采样和 Schema 轮训式指令构造技术，提升了结构化信息抽取的泛化能力。...产品可视化界面Release 版本进一步强化了可视化界面，为用户提供了更加直观的数据探索和分析体验。用户现在可以在页面上直观地查看建模结果，并进行交互式分析推理查询。3....(Issue #269)OpenSPG 的 Release 版本适用于多个领域，包括但不限于金融风控、医疗健康、企业知识管理、智能客服等，通过构建高质量的知识图谱，赋能决策分析、推荐系统、自然语言理解等多种应用场景...OpenSPG 将持续在知识图谱领域深耕，下一个版本将带来更多创新功能，包括但不限于：图谱增强的私域知识服务框架：深度融合大模型和知识图谱技术，提供更直观的引导和调控大模型行为的能力；领域规则的知识化表示...手把手教程，改造 GraphRAG 支持自定义 LLM从知识图谱到 GraphRAG：探索属性图的构建和复杂的数据检索实践

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『数据挖掘十大算法』笔记一：决策树

决策树生成 ID3算法 ID3算法核心是在决策树各个节点上应用信息增益准则选择特征，递归构建决策树。输入：给定训练数据集D, 特征集A, 阈值 \epsilon 。输出：决策树....C4.5算法 C4.5是ID3的改进算法，只是它用信息增益比准则选择特征，递归构建决策树。输入：给定训练数据集D, 特征集A, 阈值 \epsilon 。输出：决策树....---- 按照算法类似性分为决策树学习、回归、聚类、人工神经网络决策树：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...Learning 》《Machine Learning A Probabilistic Perspective》 Top 10 algorithms in data mining 相似算法：『数据挖掘十大算法...』笔记一：决策树『数据挖掘十大算法』笔记二：SVM-支持向量机『数据挖掘十大算法』笔记三：K-means

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浙江大学吴飞教授、陈为教授：人工智能的诞生、人才培养体系、人才培养构成元素及教学知识点的演变

吴飞男，博士，毕业于浙江大学。浙江大学求是特聘教授、博士生导师，浙江大学人工智能研究所所长。...陈为男，博士，毕业于浙江大学。浙江大学CAD&CG国家重点实验室副主任、浙江大学求是特聘教授、博士生导师。科技部十三五重点研发专项“云计算与大数据”专家组成员、中国科协英才计划计算机工作组秘书长。...《新一代人工智能发展规划》提出了人工智能五大技术形态,即从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习,从聚焦研究“个体智能”到基于互联网的群体智能,从处理单一类型媒体数据到跨媒体认知、学习和推理,从追求“机器智能...Intelligence and Decision-making,AI+D)3个系,其认为人工智能和决策需对以计算机科学为核心的机器学习以及以电子工程为核心的信息论和决策系统进行有机融合,才能培养胜任人才...、跨学科的人工智能科教创新社区,开源开放案例、算法、模型、数据和应用场景等,通过AI+X行业应用、人工智能微专业和人工智能微认证等模式,创新产教融合、科研育人的人才培养模式,汇聚高校和企业力量,在科教融合和创新人才培养等国家重大战略背景下

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GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升

机器之心专栏机器之心编辑部模拟人类推理过程，华为诺亚提出 Progressive-Hint Prompting (PHP) 引导大模型渐近正确答案。...比如，在现在最难的数学推理数据集 MATH 上，GPT-4+CoT 只有 42.5%，而 GPT-4+PHP 在 MATH 数据集的 Nember Theory (数论) 子集提升 6.1%, 将 MATH...PHP 尝试模拟更加类人推理过程：对上次的推理过程进行处理，然后合并到初始的问题当中，询问 LLM 进行再次推理。当最近两次推理答案一致时，得到的答案是准确的，将返回最终答案。...具体如下图所示：作者希望 PHP prompt 能够让大模型学习到两种映射模式： 1）如果给的 Hint 是正确答案，那么返回的答案依然要是正确答案（具体如上图所示的「Hint is the correct...在加入 P1 和 P2 后，该方法在六个数据集中有五个数据集的表现得到了提升。

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全域营销的数据科学 | 4月30日TF101

/专家巴川CCF TF数据科学SIG主席 19:10-19:40 《大数据因果推断、决策与可泛化学习》况琨浙江大学计算机学院副教授，博士生导师，人工智能系副主任 19:40-20:10 《基于免费增值模式下数字内容产品定价研究...CCF TF数据科学特邀讲者况琨 浙江大学计算机学院副教授，博士生导师，人工智能系副主任主题：《大数据因果推断、决策与可泛化学习》主题简介：现阶段机器学习尤其是深度学习的主要特点在于数据驱动...因此，我们需要从关联分析跨越到因果推理，将因果引入机器学习，从而实现模型的可解释性和稳定性。大数据因果推断是实现从关联分析跨越到因果推理的核心一环。...个人简介：浙江大学计算机学院副教授，博士生导师，人工智能系副主任。主要研究方向包括因果推理、数据挖掘、因果可信机器学习。...中国教育创新校企联盟专家委员会副主任，国家技术标准创新基地（贵州大数据）数字经济专业委员会专家，北航兼职硕导，西安交大研究生院授课专家，多所高校兼职教师及创新创业导师，多个技术峰会演讲嘉宾及出品人。

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大数据应用：10大行业应用痛点及解决策略

大数据已经成为这几年中大部分行业的追捧热点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的概念热点正在转向实际使用中的真正价值。...金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。...另外，保存健康相关信息的医疗保健数据库很难与医疗领域有用模式的数据链接起来。其他与大数据相关的挑战包括：将患者排除在决策过程之外，以及使用来自不同渠道的容易获得的传感器的数据。...在自然资源行业，通过大数据可以利用地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型，帮助做出决策，应用的领域包括：地震解释和油藏表征。...一些更具体的例子如下：大数据用于分析社会保障局(SSA)提供的非结构化数据的大量社会残疾索赔。用于分析快速有效地处理医疗信息，以加快决策速度，并检测可疑或欺诈性声明。

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大模型应考「金融产业真题」，4000只队伍参与了这场挑战

在近期举办的评审研讨会上，浙江大学计算机科学与技术学院教授、之江实验室副主任鲍虎军表示：「希望通过这样一个赛事，能够促进学术界和产业界在金融领域智能化方向上的探讨交流，为行业培养出更多的具有创新思维和实践能力的人才...8月28日，浙江大学计算机科学与技术学院教授、之江实验室副主任鲍虎军在AFAC2023评审研讨会上致辞。为什么给金融大模型「打分」很关键？...但由于金融决策的专业性和强知识依赖，大模型需要掌握真正的硬核知识和最新信息才能胜任。...蚂蚁基础大模型平台具备万卡异构集群，其中千卡规模训练 MFU 可达到 40%，集群有效训练时长占比 90% 以上，RLHF 训练在同等模型效果下训练吞吐性能相较于业界方案提升 3.59 倍，推理性能相较于业界方案提升约...其中，蚂蚁金融大模型面向金融产业深度定制，在「认知、生成、专业知识、专业逻辑、安全性」五大维度 28 类金融专属任务中大幅超过主流通用大模型，在「研判观点提取」、「金融意图理解」、「金融事件推理」等领域超过专家平均水平

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2022年苹果博士奖学金名单公布：15位学生入选，1位浙大博士生在列

彭思达彭思达是浙江大学计算机科学专业的博士生，师从周晓巍教授。他于 2018 年获得浙江大学信息工程学士学位，当前的研究重点是重建和物体姿态估计，已有多篇论文入选 CVPR、ICCV 等顶会。...姜翌辰的研究重点是分析和提高神经网络理解自然语言基础结构的能力，以及多跳（multi-hop）推理的可解释性和对抗鲁棒性。...姜翌辰的研究展示了现有模型是如何缺乏组合性和走推理捷径的，并设计了可解释的模块化模型，以更鲁棒地回答复杂的多跳问题，同时还收集了多跳事实验证数据集 HoVer 以激励未来的工作。...张国栋本科毕业于浙江大学信息工程专业，当前的研究兴趣是开发智能机器，以高效、持续地从数据和实验中学习，并对决策进行自主推理。...这个研究方向也被称为最小化问题或博弈，通常使用优化算法、概率推理或均衡计算来解决。张国栋的研究目标是设计出能够更快训练、更好泛化、并提供良好校准不确定性的算法和模型。

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如何打通大小模型任督二脉？「洛犀」端云协同平台重磅发布，技术详解来了！

2022达摩院十大科技趋势指出，“大模型参数竞赛正进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化”——大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效。...据介绍，达摩院智能计算实验室与浙江大学人工智能研究所、浙江大学上海高等研究院联合进行了长期研究，在端云协同领域取得了多项研究成果。...由院士专家组成的鉴定委员会认为“项目研制难度大、创新性强，整体技术处于国际先进水平”。...团队发现把云上排序大模型拆分后部署，可形成小于10KB的端侧精细轻量化子模型，既保证了端侧推理精度无损失，同时实现了轻量级应用端侧资源。团队将这种方式叫作端云协同推理。...团队结合云侧资源充足、中心化聚合的特点以及端侧本地化实时决策、个性化推理和保护隐私等优势，在业界首次实现端云协同构建图模型，并试点落地到支付宝搜索引擎。

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盘点 | 10大行业大数据应用痛点及解决策略

金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。...另外，保存健康相关信息的医疗保健数据库很难与医疗领域有用模式的数据链接起来。 ? 其他与大数据相关的挑战包括：将患者排除在决策过程之外，以及使用来自不同渠道的容易获得的传感器的数据。...在自然资源行业，通过大数据可以利用地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和整合大量数据建立预测模型，帮助做出决策，应用的领域包括：地震解释和油藏表征。...一些更具体的例子如下： 1、大数据用于分析社会保障局(SSA)提供的非结构化数据的大量社会残疾索赔。用于分析快速有效地处理医疗信息，以加快决策速度，并检测可疑或欺诈性声明。...来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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4位华人博士荣获2022苹果奖学金！其中1名浙大在读博士

被提名的学生是基于他们的创新研究，所在领域的研究领先者和合作者对他们的评价，以及他们在机器学习和人工智能领域所取得的进步。...他的研究主要集中在分析和提高神经网络理解自然语言组合结构的能力，以及多跳推理的可解释性和对抗鲁棒性。在过去，他展示了现有模型是如何缺乏组合性和走推理捷径的。...然后，通过设计了可解释的和模块化的模型，可以更有力地回答复杂的多跳问题，并且收集了一个多跳事实验证数据集 HoVer 来激励未来的工作。...Sida Peng https://pengsida.net/ Sida Peng是浙江大学计算机科学专业的四年级博士生，由周晓巍教授指导。周晓巍教授是浙大「百人计划」研究员、博士生导师。...他的研究目标集中在开发一种可以高效、持续学习数据和经验的智能机器，可以对自己的决策进行推理，更重要的是能为人们的利益做决策。

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2016大数据企业50强：它们是大数据行业的创新驱动力

数据湖使企业能够积累大量数据以供将来分析，云技术为企业获得所需技术和服务大开方便之门，人工智能则有望主动简化数据管理。...如何对迅猛增长的数据量进行有效管理？这已经成为一大难题。...随着企业从墨守成规向创新转变，易安信赞助的另一项IOUG调查发现，虽然很多企业继续通过添加更多的存储阵列和服务器等硬件来应对令人头疼的数据库和数据中心挑战，但提高效率的进阶方法也越来越受关注。...整合、自动化和虚拟化便是三种直接关系到这些受访者所在企业未来能力的数据管理方法。总而言之，随着数据种类、数据量和处理速度的增长，需要采取新的数据管理方法。...此外，数据发现和数据可视化对普通商业用户大有好处，不断发展的物联网提供了大量的实时数据分析机会，还有各种各样的方法可以从新的数据源中获取价值。

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推理任务稳定提点大揭秘：力大砖飞背后的科学

‍ 推理任务稳定提点大揭秘：力大砖飞背后的科学摘要在本篇博客中，我们深入探讨推理任务在机器学习领域的稳定提点策略。...1.1.3 决策支持在多个领域，如医疗、金融和安全等，AI模型的推理能力对于辅助决策至关重要。这些模型的输出常常是关键决策的依据。 1.1.4 实用价值推理能力直接影响了模型的实用价值。...因果推理：在这种类型的任务中，模型需要理解事件之间的因果关系，这在预测分析和决策支持系统中尤为重要。比较推理：用于比较不同实体的属性，常见于推荐系统和个性化服务。...计算复杂性：复杂的推理任务可能需要大量的计算资源，尤其是在处理大规模数据集时。二、力大砖飞：数据和算力的角色传统观念认为，拥有更多数据和更强大的算力是提升模型性能的关键。...表格：核心知识点总结知识点描述模型优化通过调整架构和参数提高模型效率算法创新推动模型性能的新途径知识蒸馏将大模型的知识转移到小模型迁移学习在特定任务上微调预训练的模型模型可解释性

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机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法

和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。...的确如此，决策树的确支持回归操作，但是我们一般不会用决策树来进行回归。这里面的原因很多，除了树模型拟合能力有限效果不一定好之外，还与特征的模式有关系，树回归模型受到特征的影响非常大。...其中预剪枝比较容易理解，比如我们可以限制决策树在训练的时候每个节点的数据只有在达到一定数量的情况下才会进行分裂，否则就成为叶子节点保留。...其中误差代价的定义是：，r(t)是节点t的误差率，p(t)是t上数据占所有数据的比例。我们来看个例子： ?...总结到这里，我们关于决策树模型的内容就算是结束了，我们从基本的决策树原理，再到ID3、C4.5以及CART算法，都已经囊括了。这些知识储备足以应对面试当中关于决策树模型的问题了。

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OpenKS知识计算引擎发布，飞桨持续助力产学研智能化加速

中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试...“可泛化的领域知识学习与计算引擎”是以庄越挺教授作为首席科学家的科技创新2030“新一代人工智能”首批重大项目，该项目由浙江大学牵头，联合北京大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、之江实验室等顶尖学术机构...OpenKS基于百度飞桨，可实现模型的大规模分布式训练与图计算，解决了从数据到知识，从知识到决策中的三大问题。...深度学习框架助力 OpenKS智能化加速知识图谱技术的研发应用需要海量数据、庞大算力以及复杂的模型算法，而构建知识图谱底层平台所需的技术要求高、周期长、投入大、收益慢。...基于百度飞桨平台，OpenKS可实现模型的大规模分布式训练与图计算，解决了从数据到知识，从知识到决策中的三大问题。 ? ?

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古建筑竟可以「指导」AI研发，商汤再揭创新密码

当前，业界提到最多的便是科研创新范式，通过经验归纳、推理演绎、仿真模拟，再到大数据这种既定的理论体系和框架来推动人工智能的发展。那究竟什么是「法式」呢？简言之，就是法度、制度、标准的格式。...因此可以发现，不管是AI的训练，还是推理，都有很大的潮汐特性。比如商汤视觉大模型训练，其周期一般持续数天或数周。当这一周期结束后，便可以把资源弹性释放给其他任务去使用。AI推理同样如此。...可以看到，SenseCore商汤大装置AI云具备卓越的可扩展性，可有效应对未来工业AI流水线以及 AI大模型的训练、验证、推理需求，帮助客户实现AI研发效率的成倍提高，以及更低的AI基础设施费用，并提供全栈式深度学习平台以及一系列先进的算法平台和模型...其中，接近人类的决策行为需要以监督学习和强化学习结合的方式，基于大量真实玩家的游戏数据进行训练。...单车智能驾驶的安全性目前主要涉及感知、预测、决策、控制和人机交互共五个大的方面，其中感知和预测是目前面临的突出问题。

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弈聪软件BDS大数据公共服务平台决策分析能力三大特点

基于海量大数据分析决策成为企业发展数字化的基础和原动力，如何正确开展数字化转型已经成为各大企业的首要问题。...西安弈聪信息技术有限公司(简称：弈聪软件)专注于数据可视化领域，为企业提供高效易用的大数据分析决策平台，自主研发了BDS大数据公共服务平台，可以快速、准确收集融合各种异构数据，跨数据源快速建立关联关系，...分析挖掘潜在未知价值，实时交互展示信息结果，为政府及企业提供管理、分析、研判、推演等功能，应用数据服务提高各行业决策分析能力。...弈聪BDS大数据公共服务平台三大特点一、多数据源接入，异构数据融合弈聪BDS大数据公共服务平台能够接入Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、...弈聪BDS大数据公共服务平台针对数据大屏应用，内置多种主题风格，支持包括指挥中心、业务看板、汇报演示等业务场景，可根据不同的业务需求选择合适的模板，同时也支持用户自由定制风格和样式。

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智能决策：人工智能+大数据

智能决策=大数据+人工智能百分点Deep Matrix智能决策系统融合大数据与人工智能技术，基于动态知识图谱和行业业务模型，具备自适应和自优化的能力，支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理，进而做出前瞻和实时决策的智能化产品系统...、快速感知和认知、分析和推理、自适应与自优化、行业智能决策这五大能力，进而实现智能、快速、精确的AI决策。...三大创新+五大核心能力 Deep Matrix具有三大技术创新：动态知识图谱：百分点DeepMatrix AI决策系统具备的动态知识图谱技术具备弹性对象模型，先同构、后融合的数据融合技术，“实体-时间...-标签”模型，模糊语义，模糊关系推理这五大核心创新，可系统性、实时化对接客户多源、可变的异构海量数据，并根据数据和业务的变化，实现对象模型弹性调整，自动构建组织之间新的图谱关系，从而实时化的还原真实世界...；强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理，分析出业务的真实动向与未来趋势；自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合，实现针对应用的智能预警、智能研判；行业智能决策能力：通过大数据与人工智能的结合

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同盾科技&智能语音 | 你不得不知道的战略布局

智能语音技术的不断突破为更多场景落地打开了新世界的大门，作为国内智能风控和分析决策服务提供商，同盾科技也已开启了人才发展战略。...数据竞赛---挖掘高质量数据人才 10月22日，由同盾科技主办、科赛网承办，得意音通协办的“同盾科技声纹识别建模大赛”，经过3个多月的激烈角逐，从全国各地的参赛队伍中脱颖而出的10强战队汇聚杭州，一决高下...在最终的冠军角逐中，来自浙江大学的“河姆渡小分队”披荆斩棘，获得第一名的成绩。...河姆渡（决赛路演第一名）校企合作---技术创新创造新需求同盾科技在科研攻关、理论创新、人才培养、商业应用等层面均进行了深度布局和探索，希望能搭建一个智能语音领域高端人才的培养阵地和科技成果转化基地，...结语近年来，同盾在创新上的投入可以说是不计成本，几乎80%以上的资源都投向了技术研发和基础设施建设，而同盾也切实享受到了科技为自身带来的红利，截止到目前同盾已经形成了人工智能、泛安全、信贷科技三大技术体系

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医疗大模型：数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策

OpenSPG 首个 Release 版本发布，提供成熟可靠的知识构建解决方案

『数据挖掘十大算法』笔记一：决策树

浙江大学吴飞教授、陈为教授：人工智能的诞生、人才培养体系、人才培养构成元素及教学知识点的演变

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大数据应用：10大行业应用痛点及解决策略

大模型应考「金融产业真题」，4000只队伍参与了这场挑战

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