AI大模型评测方案

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大模型安全评测
大模型安全评测是确保大模型可靠、合规和安全应用的关键环节。评测的目标与重要性目标评估大模型在各种应用场景下可能带来的安全风险,包括数据隐私泄露、生成有害内容、被恶意利用等方面的风险。确定大模型是否符合相关的法律法规、伦理道德标准以及行业规范。通过评测结果为大模型的改进、优化和安全策略的制定提供依据。重要性随着大模型在众多关键领域如医疗、金融、政务等的广泛应用,安全评测能够保障这些领域的信息安全和稳定运行。有助于建立用户对大模型的信任,避免因安全问题导致的社会负面影响和法律责任。评测的主要内容(一)数据安全数据收集阶段评估数据来源是否合法合规,是否获得了数据所有者的明确授权,避免数据侵权问题操纵模型的输出,使模型违反安全策略或生成不符合预期的内容。评测方法(一)自动化测试工具使用专门的安全检测工具对大模型进行扫描,这些工具可以检测常见的安全漏洞,如代码中的安全缺陷、数据泄露风险点等。利用敏感数据进行了特殊的保护处理,如加密存储或脱敏处理。数据使用阶段检查在大模型训练和推理过程中是否会泄露数据隐私,例如是否会通过生成的内容反向推测出训练数据中的敏感信息。(二)内容安全有害内容生成检测大
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可信隐私计算评测
开箱即用的工具,方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作,并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输,多种加密安全手段和优异的通信架构,确保平台在大数据量下也能中国信通院第七批“可信隐私计算评测”评审会。评审会专家由来自中国科学院、中央财经大学、北京航空航天大学、中国科学院大学、北京交通大学等单位的专家组成。评审环节包括产品资料审核、测试报告审核、质询与答疑、集中评议,共计35家企业的产品通过了本批评测。星环科技隐私计算平台SophonP²C通过了多方安全计算性能专项评测,也是唯一一家通过第七批“可信隐私计算评测”该类别评测的厂商。中国信通院“可信隐私计算评测”体系自2018年起逐步构建,是目前国内隐私计算领域早、全、广受行业认可的评测体系。经过4年的发展,“可信隐私计算评测”已成为隐私计算领域权威的第三方评测品牌,成为供给侧产品研发和需求侧采购选型的风向标。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种

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大模型AI,什么是大模型AI?
大模型AI是指使用大量数据和计算资源来训练高级人工智能(AI)模型的技术。随着数据的大量增长和计算能力的提高,AI系统的性能也在不断提高。大模型AI的目标是提高AI系统的表现,使其更加适应各种复杂的情况和任务。大模型AI通常使用深度学习框架,来构建和训练模型。这些框架提供了强大的工具和库,使研究人员能够更容易地处理大规模数据集,构建复杂的神经网络结构,并进行高效的计算。大模型AI的应用非常广泛。然而,大模型AI的培训和推理需要大量的计算资源和时间。大模型AI通常需要强大的硬件基础设施和优化的软件环境才能运行。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二

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AI大模型
AI大模型,又称为大规模AI模型、大型神经网络模型,是指参数数量庞大的人工智能模型,通常由数以亿计的参数组成。这些模型通常由深度学习算法训练而成,具有相对较高的准确性和复杂性。随着硬件计算能力的不断提升,以及训练数据集的不断扩大,AI大模型的应用和研究越来越受到关注。AI大模型具有以下几个特点:高度复杂性:AI大模型拥有大量的参数,可以对更加复杂的问题建模和学习。相比于传统的机器学习算法,大模型用户数据。这对于数据隐私和安全提出了挑战,需要合理的数据使用和保护措施。AI大模型在许多领域都有着广泛的应用。例如,在自然语言处理领域,大模型能够实现更加准确和流畅的文本生成、机器翻译和问答系统;在分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出通常能够更好地表示和捕捉数据中的细节和特征。准确性提升:由于参数数量较多,大模型通常能够更好地适应和拟合数据集,从而提高预测和分类的准性。资源要求高:由于大模型包含大量参数,其训练和推理过程通常需要

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AI和大模型
AI(人工智能)和大模型(LargeModels)之间的关系是密切且相互促进的。大模型是AI领域的一个重要分支,它们的发展和应用正在推动AI技术的进步,并在多个领域产生深远影响。同时,AI的总体目标和原则也指导着大模型的设计和应用。AI的发展推动了大模型的兴起:随着AI技术的进步,特别是深度学习的发展,研究人员开始探索更大、更复杂的模型,以处理更复杂的任务和数据集。这些模型因为参数数量巨大而得名“大模型”。大模型是AI的强力工具:大模型因其庞大的参数量和深度学习能力,能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系,这使得它们在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等领域表现出色。大模型提升了AI的能力和应用范围:大模型通过预训练和微调,能够处理多种任务,从语言翻译、文本摘要到图像识别和生成,极大地扩展了AI的应用范围。AI技术的进步使得大模型训练成为可能:随着计算能力的提升和算法的优化,如分布式训练、模型并行、混合精度训练等技术,使得训练具有数十亿甚至数千亿参数的大模型成为可能。大模型对AI的挑战:大模型需要大量的数据和计算资源,这对数据隐私、能源消耗和模型解释性提出了挑战,也是AI领域

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AI大模型底座
引擎。当前,AI大模型底座已经在多个领域展现其价值。在医疗领域,它帮助医生更快更准确地诊断疾病;在教育领域,它为学生提供个性化的学习方案;在工业生产中,它优化生产流程,提高效率。这些应用不仅提高了社会AI大模型底座:智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天,AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词,实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手,到街头的智能交通系统,再到医院的AI辅助诊断,背后都离不开AI大模型底座的支撑。AI大模型底座是一个复杂的系统工程,主要由三大核心要素构成:算法框架、计算能力和数据资源。算法框架如同大脑的神经网络,决定着AI的思考方式;计算能力好比肌肉,提供强大的运算支持;数据资源则是养分,让AI不断学习成长。这三者相互配合,共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面,AI大模型底座展现出三大特点:强大的泛化能力、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景,迁移学习能力让AI可以快速适应新任务,自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心

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大模型一体机,加速AI应用落地
这些问题提供了新的思路,正在加速AI技术在各行业的实际应用。大模型一体机的概念与特点大模型一体机是一种将大型AI模型、专用硬件和优化软件集成在一起的完整解决方案。它不同于传统的云计算服务或单独购买服务器大模型一体机:加速AI应用落地在人工智能技术快速发展的今天,大型预训练模型已成为推动AI进步的核心力量。然而,这些模型的部署和应用面临着计算资源需求高、技术门槛高等挑战。大模型一体机的出现,为解决的方式,而是提供"开箱即用"的体验,用户无需关心底层复杂的配置和优化问题。这类设备通常具备几个显著特点:首先是硬件与软件的深度协同设计,确保模型能够效率较高地运行;其次是预装了经过优化的大型模型,省去了用户自行训练或微调的时间;再者是提供了友好的交互界面,降低了使用门槛;此外还考虑了数据安全和隐私保护,特别适合对数据敏感性要求高的场景。技术实现的关键突破大模型一体机之所以能够有效运行,依赖于多项关键技术的突破。在硬件方面,采用专门为AI计算设计的芯片,通过并行计算架构大幅提升推理速度。在软件层面,运用模型压缩技术,在保持模型性能的同时减小体积和计算需求。系统级的优化也至关重要。通过内存管理

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AI 大模型,什么是AI 大模型?
随着技术的发展和计算能力的提高,AI大模型成为了当今AI领域的火热话题。AI大模型具有广泛的应用领域,如自然语言处理、图像识别、机器翻译等。AI大模型是指参数数量超过数百万的深度神经网络模型,通常需要大量的计算资源和高性能硬件支持。这些模型通常由多个层次构成,每个层次包括了许多神经元,每个神经元都有一些权重,这些权重需要通过大量的训练数据进行调整,以使模型能够更准确的预测结果。AI大模型广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别和机器翻译等领域。以自然语言处理为例,AI大模型可以帮助机器理解人类语言的复杂语义和语法结构,从而使得机器能够更准确地理解和分析人类语言。AI大模型也可以被应用在,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和图像识别中,通过学习大量的图像数据,模型可以准确地识别物体和场景,并对视觉信息进行分类和监测。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从

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大模型训练平台
大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台,它汇集了行业内知名的大模型,通过轻量级的训练和丰富的训练方法,帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景:定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台,基于云管基座平台和算力平台,为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程:提供数据导入、数据、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型,用户可在平台上采用不同的训练方式(预训练、监督微调SFT)进行模型训练,不断调优迭代模型效果,从而提升模型性能。服务部署:提供模型于机器翻译、语言理解、聊天机器人、语音识别、情感分析、文本生成和语义分析等场景。医疗领域:AI大模型在医疗领域的应用尤为突出。通过深度学习技术,AI可以辅助医生识别CT、MRI图像中的异常病变,提高诊断的健康预警。自动驾驶:自动驾驶是AI大模型应用的另一个重要领域。自动驾驶汽车依靠AI进行路况感知、路径规划、障碍物识别和规避,实现无人驾驶。AI大模型能够处理和分析海量的道路数据,不断优化驾驶策略,提高

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可信数据库评测
中国信息通信研究院第十五批“可信数据库”评估评测评审会结束,星环科技两款数据产品通过评测,其中星环科技分布式交易型数据库KunDB通过了关系型数据库安全专项评测;分布式数据库ArgoDB通过了分布式数据库基础能力评测。通过不断打磨产品技术和对业务场景不断的落地实践,星环科技ArgoDB和KunDB已经在金融、政务、能源、医疗、交通等多个行业应用,成功替代Oracle、MySQL等传统业务数据库。“可信数据库"系列评估评测是中国信通院自2015年推出的第三方权威评估评测体系。通过严格把关测评流程,筛选出优秀的产品和优质的服务商,圈定了国内数据库产品和服务商第一梯队,成为数据库领域研发和选型的风向标,推动了我国数据库产业快速发展。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库,在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB兼容SQL,保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能,SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术,支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上,充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景,能够
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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...