长沙20亿母基金发布第一批子基金评选公告
06-18
“科学定律数量爆炸，行业全面进入科学时代。
”第四范式创始人兼CEO戴文元表达了他的见解。
年度人物奖获得者吉姆·格雷在2010年提出第四范式的典型特征是数据科学。
计算机从海量数据中发现模式并形成理论来解释自然现象。
这就是第四范式的愿景和目标。
戴文元提到，第四范式时代，企业的评价指标发生了变化，从追求资产负债率、增长率、股本回报率等维度，转向追求创新速度，比如每个人能找到多少客户需求。
一天，每天能找到多少客户需求。
每天能发现多少新的降低成本的方法，能找到多少新的创意来提高企业的运营效率。
这不是简单增加人力就能完成的任务。
这里强调了商业智能的重要性。
智能化转型1+N新范式 戴文渊提出企业全面智能化转型新范式：1+N。
1代表追求最终的商业结果，如何充分发挥数据的价值，如何从“事后分析”向“实时决策”转变。
N代表追求大规模实施效率，如何赋能一个Web开发者开发AI应用，如何解决AI实施过程中的数据瓶颈。
1+N下，充沛高效的算力是基础。
第四范式不仅提供软件开发平台，还提供AI算力的硬件平台。
第四范式联合创始人兼首席架构师胡世伟回答了上述1+N问题，第四范式认为，统一方法论+AutoML=快速构建AI应用，面向AI数据治理=大规模AI落地。
构建“闭环人工智能应用”有两大挑战。
一是数据准备。
传统的数据积累并不适合AI应用。
准备AI数据的平均时间达到14人月。
另一个是模型开发。
AI专业人才匮乏，模型开发上线流程难度大、复杂，导致平均模型开发上线周期达到16人月。
在AI数据治理方面，第四范式可以提供双重实时数据采集和访问、完整的原始数据、线上线下一致性以及使用回流数据的自动注释。
AI大规模应用并不意味着万事大吉。
很多时候，武力会成为障碍。
胡世伟提到，在追求核心场景最终效果的情况下，随着数据量的扩大，机器数量呈指数级而非线性增长；在追求大量AI应用场景大规模落地的情况下，随着机器数量和场景数量的增长，整体TCO也在呈指数级增长。
传统算力与AI应用负载之间存在天然差距。
SageOne AI平台雷锋网获悉，今年年初，IDC发布创新者名单，第四范式智能风控平台和AutoML产品入选“中国人工智能金融反欺诈”和“亚太下一代先进大数据”数据分析”分别。
创新者名单。
入选理由如下： 快速部署分析能力：结合第四范式企业级人工智能平台，AutoML可以实现四步快速部署分析流程：收集行为数据、收集反馈数据、训练模型、使用模型部署产品套件。
基于自学习闭环构建全自动机器学习模型：第四范式AutoML自动化AI建模工具基于自学习闭环，帮助企业构建定制化的全自动机器学习模型，应对企业面临的挑战行业和企业。
深度优化的软硬件集成：第四范式将整合现有的软件和服务，为用户提供企业级AI一体机。
本次大会上，第四范式进一步更新了新一代AI产品阵列。
基于以上问题，第四范式推出了SageOne Appliance软硬件集成系统。
该系统分为三个部分。
第一部分是AI平台，包括数据管理平台、学习圈开发平台和应用运维平台。
也是AI开发&运行环境；第二部分是AI核心引擎，包括AI训练引擎、AI推理引擎和AI存储引擎；第三部分是硬件基础设施，主要是Intel Cascade Lake AP处理器、4Pd ATX加速卡、Infini-cache无限缓存和Swift高吞吐量零拷贝网络。
第四范式表示，SageOne是一个全新的企业级产品物种，它放弃了传统的硬件与计算能力堆叠的方法，采用由软件定义的专用AI系统架构，以更好地理解AI算法的计算架构和逻辑并加深优化软硬件融合加速，充分满足企业AI应用的算力需求。
基于第四范式高维算法，SageOne搭载第四范式自主研发的硬件加速卡4Padigm ATX。
内置模型训练、特征工程等多种加速能力，支持训练超参数和高级特征计算流程的自动优化，I/O加速、高维GBDT训练加速等应用已展示高达10倍企业应用场景下的训练效果。
SageOne还内置了第四范式自主研发的高维分布式网络通信协议Swift，集成了pPRC自研网络通信框架、零拷贝数据交换协议等领先的AI通信技术，结合参数服务器集群基于CLX-AP架构。
SageOne在高维特征计算过程中将I/O加速高达10倍。
高维稀疏场景模型训练比 GPU 快 5 倍以上。
自主开发的pRPC通信框架比百度bRPC和谷歌gRPC快3-10倍。
第四范式联合创始人兼首席科学家陈宇强首次提出了AutoML 2.0新技术。
他表示，AutoML 2.0不仅是全球首个交互式AutoML技术，还具备自动增强跨表功能的能力。
在全球知名的Kaggle机器学习竞赛中，第四范式AutoML 2.0与数据科学家一起挑战多项竞赛。
比赛结果数据显示，全球每7-10名数据科学竞赛参赛者中，只有1人能够击败4Paradigm AutoML。
2.0；第四范式 AutoML 2.0 在结构化机器学习问题上比 Google Cloud AutoML 排名高 61.2%，在图像分类问题上比 Google Cloud AutoML 排名高 64.2%。
雷锋网还获悉，基于当前企业AI应用的痛点，第四范式还将推出隐私保护迁移学习（AutoPTL）、自动半监督机器学习（AutoSSL）、自动正样本和无标签样本学习（AutoPU） ） 将来。
、自动知识图谱嵌入（AutoKGE）等多项汽车“黑科技”融入产品体系，提升企业AI应用率和价值。
此外，雷锋网现场获悉，第四范式宣布启动“启航”合作伙伴计划，重点打造基于“先知”平台的生态系统。
基于Prophet平台，第四范式建立了五个赋能中心：产品赋能、咨询赋能、交付赋能、营销赋能、技术赋能。
正在与解决方案提供商、咨询服务提供商、实施服务提供商、渠道分销商和开发者进行生态合作。
相关文章：第四范式屠维维：AutoML回顾与展望 第四范式完成C轮融资，金额超10亿元。
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