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1 年前
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📢北京市“人工智能 +”行动计划（2024 - 2025 年）要点

👀目标：到 2025 年底，打造出先进的大模型产品和成功案例，建设 AI 原生城市，成为创新策源地和应用高地！

✨重点行动：
🎯在机器人、教育、医疗、文化、交通等领域搞重大工程，推动大模型技术和应用生态发展。
🎯示范性应用：科研探索、政务服务、工业智能、金融管理、空间计算、数字营销、司法服务、广电传媒、电力保障、内容安全等领域培育示范性行业应用，探索落地路径，完善基础设施和公共平台建设。
🎯商业化应用：支持企业开展相关应用研发，与设备厂商合作开发嵌入式组件及智能系统。
🎯布局联合研发平台，推动行业应用和产业落地。

🛡保障措施：组织实施、资源、资金、场景推广、人才引育、安全保障！

#北京 #人工智能 #行动计划
中关村集成电路设计园
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🚀 宣布 RelBench：一个针对关系型数据库深度学习的开放基准！RelBench 是关系型深度学习（RDL）研究的基础设施，将现代人工智能带入结构化数据。RelBench 提供数据库、任务、加载器、评估器和排行榜，以促进该领域的研究！主要特点：🌍 7 个跨越不同领域的数据集：电子商务、社交、医疗和体育。🧩 30 个精心策划的预测任务：包括实体分类/回归和推荐。📊 宽泛的数据规模范围：从 74K 到 41M 行，从 15 到 140 列，从 3 到 15 个表。⏳ 宽泛的时间跨度：从 2 周到 55 年的训练数据。🏅 全面的基准测试：每个任务都有最先进的表格学习和 GNN 基准。🔥我们聘请了一位具有 5 年行业经验的数据科学家，使用传统机器学习（特征工程、模型训练）来解决 RelBench 任务。关系型深度学习在准确性方面超越了这位数据科学家，同时减少了20倍的时间/代码（12.3 小时 -> 0.5 小时）！！！🤯了解更多：🌐 网站: https://relbench.stanford.edu📄 论文: https://arxiv.org/abs/2407.20060💻 GitHub: https://github.com/snap-stanford/relbench关注 @付惺 获取最新更新致敬优秀的团队: @False clown @牧场机神 @宇宙探奇 @大龙说学区 @百生BS @顺其自然珍稀 @一个小老虎 @席亚洲 @公诸同好 @卢鸿淇 @子血 @橘子说IGBT @风过北庭 @我就想说一下