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[股市行情查询]百度的知识图谱,是王思聪们的"撒币"克星吗?

2023-07-01 14:42:26 来源:至伟财经

曾记住十几天之前否?那时咱们趾高气扬的跨进了2018,满怀着对未来的巴望和保重……然后咱们惊讶的发现,2018第一个火起来的词叫“撒币”…

不是我说啥,这可真出戏啊。

好像一夜之间,直播答题和这个叫做“撒币”的要害词就火了。王思聪的冲顶大会、映客的芝士超人、花椒的百万赢家,一时之间大佬们张狂争当“大撒币”,人民群众则纷繁出面想当被币砸到的那个幸运儿。

当然了,不论这些渠道们怎么“撒”,终究“币”仍是要回到他们自己口袋里的,究竟经商是为了挣钱,搞出来这么大场面当然是为了放后招,没听说过哪位命题让人答是为了做慈悲的。除非...除非AI化装成选手,也来答个题,说不定精干到王思聪们没币可撒...

究竟,答题也是讲科学的对不对?

许多人在答题冲关时,会凭借查找引擎寻觅信息,查找引擎回来的成果有两种方法,一种是咱们要在回来页面的中自己持续寻觅要害的答案,另一种呢,查找引擎则直接明晰的告知咱们答案,比方“长城有多长”,在争分夺秒冲向百万奖金的途中,几乎获得了直挂云帆济沧海的爽快!这背面的劳绩主角,便是今日咱们要讲的常识图谱。

在由“AI感知”通向“AI了解”的大路上,常识图谱是被公认的技能柱石。更更重要的是——他能帮你答题啊……

常识图谱是什么鬼?

常识图谱这个概念被提出并不算太久,可是要追根溯源了解这个技能究竟是玩什么的,那或许真要往上倒腾几十年才行。

上世纪40年代,人工智能被提出之后,很多科学家们就开端揣摩,究竟用什么方法能让机器模仿出人的才智呢?揣摩来揣摩去,人关于信息能够进行相关了解好像是个路子。所谓信息相关,便是人类在承受一个信息后,会把它放在回忆中进行概括和调用。比方咱们会记住一些信息:橘子归于生果,柠檬归于生果,生果的维生素含量高,这样咱们能够揣度,橘子的维生素含量也高。使用这个思路,上世纪50年代末,学术界提出了语义网络(semanticnetwork)的想象,计划把数据进行结构化的处理,让单个信息组合成有联络、能共识的“常识”,语义网常常被看做是常识图谱的前身。

上世纪80年代,遭到多方面影响的地球人开端了一次AI复兴运动,而这次运动的主角,便是各国开端打造专家系统和常识库。那时候科学家们信任,如果把人类很多常识进行逻辑化相关和语义网络存储,终究人类就能打造出全知全能,无所不明白的人工智能,尽管这场运动之后被保存的专家系统不多,可是海量常识构成的常识库却成为了更有价值的产品。

2012年,根据语义web技能和Freebase等优质常识库,谷歌提出了常识图谱(KnowledgeGraph)概念,所谓常识图谱,是使用多个来历的数据,将实在国际中关于事物的常识、事物之间的联系,组织成一张巨大的、联通的、让计算机能够去了解的图结构,所以文字不仅仅是文字,而是有了它在实际国际中的详细的意义和相相联系。在工业端它为查找、内容引荐和智能问答供给了根底,成为今日AI范畴满足强势的一个技能类别。举个直白的比方吧:

假设你这几天很猎奇一个叫PGone的词为啥火了,然后你去查找一下,成果给你引荐的词是PGtwo、PGthree...那你就跟没搜相同。假设蹦出来两个词,一个是贾乃亮一个是地沟油,那么你看完整个故事就了然了嘛...

所谓的常识图谱,便是让智能体去了解事物以及他们之间的联系,并能根据此供给相关的技能和服务,比方这儿举例的引荐技能。

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  • 【 统计局:从调查的40个行业大类看,8月价格上涨的有30个 】统计局:从环比看,PPI上涨0.4%,涨幅比上月扩大0.3个百分点。生产资料价格上涨0.5%,涨幅比上月扩大0.4个百分点;生活资料价格上涨0.3%,扩大0.1个百分点。从调查的40个行业大类看,价格上涨的有30个,持平的有4个,下降的有6个。 在主要行业中,涨幅扩大的有黑色金属冶炼和压延加工业,上涨2.1%,比上月扩大1.6个百分点;石油、煤炭及其他燃料加工业,上涨1.7%,扩大0.8个百分点。化学原料和化学制品制造业价格由降转升,上涨0.6%。

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  • 央行连续第十四个交易日不开展逆回购操作,今日无逆回购到期。

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  • 美联储罗森格伦:经济表现强劲,未来或需采取“温和紧缩”的政策。美联储若调高对中性利率的预估,从而调升对利率路径的预估,并不会感到意外。

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  • 美联储罗森格伦:鉴于经济表现强劲,未来或需采取“温和紧缩的”政策。

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