在AI技术广泛运用于各行各业的当下，知识图谱由于具备较高技术价值，在推动AI技术发展过程中占据重要地位，因此众多科技企业抢滩布局知识图谱领域。被誉为知识图谱“世界杯”的OGB自然也吸引了无数科技巨头参与。在Meta FAIR实验室等重量级选手争相参与的OGB挑战赛中，度小满凭借自创的TranS 模型拿下冠军，彰显了其在前沿技术领域的不俗实力。
度小满自创TranS 模型占据新一轮知识图谱“角逐赛”榜首
如果说ImageNet改变了计算机视觉，那么在知识图谱领域能够拥有与之分量匹敌的数据集就非OGB(Open Graph Benchmark)莫属。仅仅三年时间，OGB-wikikg2就被冠以知识图谱“世界杯”的荣誉。
就在近期最新一轮的知识图谱实力“角逐赛”中，度小满团队凭借自创的TranS 模型占据榜首。与之同台竞技的对手包括深度学习三巨头、图灵奖得主LeCun、Yoshua Bengio坐镇的Meta FAIR实验室和MILA实验室，还包括360、蚂蚁金服、第四范式等耳熟能详的国内大厂。
OGB挑战赛成为众多科技巨头技术成果“试炼场”
那么度小满这次夺冠的OGB挑战赛，到底是什么来头?为何会引得全球头部玩家都聚焦于此同台竞技?
OGB挑战赛由斯坦福大学于2019年发起，是国际公认的知识图谱基准数据集代表，它的提出是为了促进可扩展、可重复的图机器学习(ML)研究，赛事具有质量高、规模大、场景复杂、难度高等特性。此次度小满夺冠的OGB-wikikg2是OGB三大类任务之一，这项任务，需要在1700多万个事实三元组中精准预测实体间的潜在关系。
这项赛事已经成为了众多科技巨头、科研院所和高校团队试验技术成果的试金石。例如全球顶级人工智能实验室Meta FAIR，也会选择OGB-wikikg2来展示自身的实力。FAIR成立于2013年，可谓是汇聚了AI界的顶级人才，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun坐镇该实验室。其它大牛还有VC维和SVM的缔造者Vladimir Vapnik、提出随机梯度下降法的Léon Bottou，做出高性能PHP虚拟机HHVM的作者们。当然还包括像何恺明、田渊栋这样的知名华人AI学者。
从FAIR实验室“走出来”的科研项目，很多都更可以说是在AI界里名声大噪。例如“换脸神器”DeepFace、构建自然语言问答系统的Memory Networks，以及开源深度学习框架Torch的更新和推广等等。
另一位图灵奖得主、深度学习巨头Yoshua Bengio坐镇的MILA实验室，也选择OGB-wikikg2作为“试炼场”。MILA实验室是目前学术界从事深度学习和强化学习最大的实验室。
随着各大科技巨头持续发力知识图谱领域，知识图谱技术正在日益成熟，在金融领域的风控、征信、审计、反欺诈等场景中也发挥着越来越重要的作用。作为人工智能领域的资深玩家，以及致力于推动前沿科技与金融产业融合的头部金融科技企业，度小满将继续攻克知识图谱技术难关，加强知识图谱在金融服务领域的应用落地。
(来源：新视线)
