OGB挑战赛大咖云集 度小满自创TranS模型一举夺冠

高科技快速的今天，抢占先进科技，已经成为无数创新企业的共识。其中，知识图谱作为当下备受关注的新兴技术，自然吸引了无数企业的目光，而参加OGB大赛，就成为了考验企业知识图谱技术的“炼金场”。近期，在Facebook、MILA实验室等实力选手竞相角逐的OGB挑战赛中，度小满凭借自创的TranS 模型一举夺得桂冠。

度小满凭借TranS 模型夺得知识图谱“世界杯”桂冠

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。

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。

Facebook、MILA实验室等实力选手竞相角逐OGB挑战赛

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0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。

在众多实力对手的重重压力之下，度小满能够稳占冠军宝座，彰显了其在创新技术方面的强大实力。在这个以技术为驱动力的时代大背景下，以度小满为代表的众多创新科技企业，必将持续加强创新技术研发，提升企业的核心技术竞争力，共同推进创新技术在行业内的多重运用。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。