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Graph AI:大模型浪潮下的圖計(jì)算白皮書(2024年),交互現(xiàn)狀,面臨的問題與挑戰(zhàn),關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐

來源:全國智能計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化工作組圖計(jì)算研究組      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/12/26      主題:其他   [加盟]

在數(shù)字化時(shí)代的浪潮中,圖計(jì)算與人工智能這兩項(xiàng)前沿技術(shù)在各自的發(fā)展與演變中逐漸交織, 形成了一幅生動的科技藍(lán)圖。

圖計(jì)算作為處理復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的一種高效工具和計(jì)算模式,其起源可以追溯到 18 世紀(jì)數(shù)學(xué)家 歐拉提出的“七橋問題”。在 20 世紀(jì) 60 年代計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的早期階段,圖計(jì)算就被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò) 流優(yōu)化、最短路徑尋找等經(jīng)典問題,為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘、知識表示等領(lǐng)域提供了基礎(chǔ)。隨著大數(shù) 據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,圖計(jì)算在社交網(wǎng)絡(luò)分析、金融風(fēng)險(xiǎn)控制、推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)等多個(gè) 領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和應(yīng)用價(jià)值。

在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之前,研究者們已經(jīng)探索了多種將圖計(jì)算與人工智能相結(jié)合的方法,包括 圖嵌入技術(shù)、概率圖模型、圖核方法等。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),標(biāo)志著圖計(jì)算與人工智能開始深度 結(jié)合。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過在圖結(jié)構(gòu)上進(jìn)行信息傳播和聚合,實(shí)現(xiàn)了對圖數(shù)據(jù)的高效建模和特征提取。 這種結(jié)合不僅提升了人工智能模型在處理圖數(shù)據(jù)時(shí)的表現(xiàn),也解鎖了圖計(jì)算技術(shù)在智能化應(yīng)用中 的巨大潛能。

近年來,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的興起再次引領(lǐng)了人工智能技術(shù)的革命。這些模型憑借其卓越的 理解和生成能力,展示了向通用人工智能邁進(jìn)的可能性與“曙光”。同樣的,大模型的出現(xiàn)也為 圖計(jì)算與人工智能的結(jié)合帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn),比如,大模型的訓(xùn)練通常需要數(shù)量龐大且多樣 化的數(shù)據(jù),圖計(jì)算在捕捉數(shù)據(jù)深層次關(guān)系方面的能力為這一問題提供了潛在解決方案。而如何構(gòu) 建圖基礎(chǔ)模型以獲得類似大語言模型的涌現(xiàn)能力和強(qiáng)泛化能力則是新的挑戰(zhàn)。

在大模型的浪潮之下,如何巧妙地整合圖計(jì)算和人工智能的優(yōu)勢,進(jìn)一步深化二者的融合, 并開拓更廣闊的應(yīng)用前景,已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。本白皮書旨在全面解析圖計(jì)算與人工智能(尤其是大模型技術(shù))的交互現(xiàn)狀,探討其背后的原理、面臨的問題與挑戰(zhàn)、 關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐。希望通過本白皮書的系統(tǒng)梳理和案例闡述,激發(fā)更多關(guān)于圖與人工智能 融合創(chuàng)新的思考與探索,為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有益的參考和啟示,共同迎接一個(gè)充滿無限可能的圖智能未來。


附件:Graph AI:大模型浪潮下的圖計(jì)算白皮書(2024年),交互現(xiàn)狀,面臨的問題與挑戰(zhàn),關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐






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2024大模型落地與前沿趨勢研究報(bào)告:大模型市場的發(fā)展路徑、行業(yè)應(yīng)用格局及未來技術(shù)前沿

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生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報(bào)告(2024):企業(yè)超過4500家,產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近6000億,大模型已達(dá)190多個(gè)

構(gòu)建了較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系,相關(guān)企業(yè)超過4500家,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近6000億元人民幣;生成式人工智能服務(wù)大模型已達(dá)190多個(gè);40.6%的未成年網(wǎng)民表示對人工智能技術(shù)很感興趣

如何把握人工智能與生成式人工智能市場機(jī)遇: AI將占AI投資的32%,復(fù)合年增長率59%

到2028年,軟件將占AI支出的57%,硬件將占25%,服務(wù)占18%;軟件和信息服務(wù)、銀行以及零售業(yè)這三個(gè)行業(yè)未來5年將保持27%的 復(fù)合年增長率,AI投資將增長近三倍,達(dá)到2220億美元

向 AI 而行,共筑新質(zhì)生產(chǎn)力—行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告:為什么要發(fā)展,是什么,哪些行業(yè)和場景發(fā)展快,如何衡量成功,如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等

系統(tǒng)歸納解答了一系列共性問題,包括為什么要發(fā)展行業(yè)大模型,行業(yè)大模型是什么,哪些行業(yè)和場景發(fā)展快,如何衡量成功,如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等,基于通用大模型調(diào)整而來,是很多企業(yè)提高模型專業(yè)性的有效選擇
 
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