SPG知识图谱

1% 的训练提速，或者几秒之差的故障恢复时间，累积起来，都能影响到几百万的成本。蚂蚁 DLRover 开源负责人长凡深入探讨 AI Infra 赛道，参与开源的经历，以及 DLRover 诞生背后的故

本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。

为了解决大模型的这些限制，作者提出了 Think-on-Graph (ToG)，这是一个新颖的框架，它利用知识图谱来增强 LLM 的深度和负责任的推理能力。

本文提出了一种新的长尾增强的图对比学习方法（LAGCL），该方法促使模型同时兼顾头部节点与尾部节点之间的知识，并通过长尾增强技术来使模型产出更均匀更准确的节点表征，从而改进基于 GNN 的推荐任务。

本文中，我们将继续讲解多元关系架构场景中的知识建模实践。如果你的图谱，涉及对带有时空信息的行为事件的表达，或建模场景下的业务规则、专家经验，需要对所定义“概念”的内涵和外延有计算机可处理可计算的逻辑语

图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结

本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。

白皮书最后展望了SPG与LLM双向驱动的技术架构。通过基于SPG构建统一的图谱技术框架，可以屏蔽复杂的技术细节以支持新业务的快速部署，真正实现知识图谱技术的框架化、平民化、普惠化。

如果宝总生在现代，在大数据、人工智能等前沿技术日新月异的今天，一定会通过科学的方法和智能工具来洞悉市场动态、分析趋势变化。