度小滿拿下知識圖譜“世界杯”，Facebook等為何角逐OGB挑戰賽？

　　如果說ImageNet改變了計算機視覺，那么在知識圖譜領域能夠擁有與之分量匹敵的數據集就非OGB（Open Graph Benchmark）莫屬。僅僅三年時間，OGB-wikikg2就被冠以知識圖譜“世界杯”的榮譽。

　　就在近期最新一輪的知識圖譜實力“角逐賽”中，度小滿團隊憑借自創的TranS 模型占據榜首。與之同臺競技的對手包括深度學習三巨頭、圖靈獎得主LeCun、Yoshua Bengio坐鎮的Meta FAIR實驗室和MILA實驗室，還包括360、螞蟻金服、第四范式等耳熟能詳的國內大廠。

　　那么度小滿這次奪冠的OGB挑戰賽，到底是什么來頭？為何會引得全球頭部玩家都聚焦于此同臺競技？

　　OGB挑戰賽由斯坦福大學于2019年發起，是國際公認的知識圖譜基準數據集代表，它的提出是為了促進可擴展、可重復的圖機器學習（ML）研究，賽事具有質量高、規模大、場景復雜、難度高等特性。此次度小滿奪冠的OGB-wikikg2是OGB三大類任務之一，這項任務，需要在1700多萬個事實三元組中精準預測實體間的潛在關系。

　　這項賽事已經成為了眾多科技巨頭、科研院所和高校團隊試驗技術成果的試金石。例如全球頂級人工智能實驗室Meta FAIR，也會選擇OGB-wikikg2來展示自身的實力。FAIR成立于2013年，可謂是匯聚了AI界的頂級人才，圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的Yann LeCun坐鎮該實驗室。其它大牛還有VC維和SVM的締造者Vladimir Vapnik、提出隨機梯度下降法的Léon Bottou，做出高性能PHP虛擬機HHVM的作者們。當然還包括像何愷明、田淵棟這樣的知名華人AI學者。

　　從FAIR實驗室“走出來”的科研項目，很多都更可以說是在AI界里名聲大噪。例如“換臉神器”DeepFace、構建自然語言問答系統的Memory Networks，以及開源深度學習框架Torch的更新和推廣等等。

　　另一位圖靈獎得主、深度學習巨頭Yoshua Bengio坐鎮的MILA實驗室，也選擇OGB-wikikg2作為“試煉場”。MILA實驗室是目前學術界從事深度學習和強化學習最大的實驗室。

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