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开源中国宣布通过百度智能云接入百度文心一言能力,打造 DevOps 人工智能全系产品/服务

2 月 15 日,开源中国成为百度文心一言首批先行体验官(英文名:ERNIE Bot)。后续,开源中国将体验文心一言的全面能力,将百度领先的智能对话技术成果应用在开发者工作与学习全场景,从 DevOps 研发平台(Gitee)到开源与开发者信息获取(OSCHINA)等方面,助力开发者更好地发展。 文心一言(英文名:ERNIE Bot)是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品。百度在人工智能领域深耕十余年,拥有产业级知识增强文心大模型 ERNIE ,具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,在搜索问答、云计算、内容创作生成、智能办公等众多领域都有更广阔的想象空间。 此外,文心一言将全面接入百度智能云,未来企业通过百度智能云就可以调用文心一言的服务,通过人工智能产品逐步落地到生产的实际场景中。 开源中国将可优先内测试用文心一言,集成文心一言的技术能力,与百度在产品研发、标准制定等多个领域展开深化合作,在百度技术团队协助下,打造联合解决方案,通过技术共享、培训赋能、联合营销等方式,强化竞争力,为用户打造全场景 DevOps 人工智能解决方案及服务,同时依托智慧互联、创新互联,引领 De...

联邦GNN综述与经典算法介绍

作者:京东科技 李杰 联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。 那么GNN与联邦学习的强强组合又会擦出怎样的火花? 通常一个好的GNN算法需要丰富的节点特征与完整的连接信息,但现实场景中数据孤岛问题比较突出,单个数据拥有方往往只有有限的数据、特征、边信息,但我们借助联邦学习技术就可以充分利用各方数据安全合规地训练有强劲表现的GNN模型。 读罢此文,您将获得如下知识点: •GNN经典算法原理及计算模型 •联邦学习定义与分类 •联邦GNN的两种分类方法及细节 •基于横向联邦的FedGNN模型(微软亚研,2021)、基于纵向联邦的VFGNN模型(浙大+蚂蚁,2022) 一、GNN原理 1.1 图场景及数据表示 能用图刻画的场景很多,比如:社交网络、生物分子、电商网络、知识图谱等。 图最基础...

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