阿里云天池大賽官网,海量活动,巨额现金奖勵等你拿
什么是阿里云天池?
阿里云天池平台是中国最大的 AI開發者社区，面向社会開放高质量資料（阿里資料及第三方資料）和计算資源，让参与者有机会運用其設计的算法解决各类社会或業務問题。如今，该社区已經承载了電商、金融、工業、医療等上百种場景的賽事，合作或服務了百余家机构。
阿里云天池大賽: https://tianchi.aliyun.com/competition/activeList
2023年首届大賽官网和報名地址：
https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/2023StorageServiceCompetition
最新阿里云天池大賽活动
天池是阿里云旗下大資料平台，围繞云生態挖掘输送優秀人才。旨在打造“資料眾智、眾創”平台，歡迎来自世界各地的技術人员来天池参与百万奖金的天池大賽，进行真實業務場景演练，与全球AI人才比拼，挑戰世界排名。您还可以在天池創建属于您的天池實验室，享受免費计算資源，探索不同行業真實場景資料，共同探索資料眾創新模式。
作為阿里云旗下算法竞賽平台，天池自成立以来已横跨電商、交通、物流、医療、工業、農業、自然科学等10多个行業，舉办过超500場頂尖賽事，其中包括100多場学術賽事，賽题涉及資料挖掘、机器学習、自然语言處理、计算机視觉、圖神經網路、自动駕駛、資料可視化等熱門方向。在阿里云天池舉办的各类頂会賽事中，一方面開發者可以享受平台開放的高质量真實場景資料；另一方面基于真實場景資料設计的各类優秀解决方案對技術的實際应用和落地起到了积极的推动作用。本期為大家精選了上半年天池開展的学術科研賽，希望这些丰富的賽题能给大家的日常工作帶来启發，也歡迎大家拨冗参賽，夺取榮譽。賽题推荐
大模型可谓是当下最熱門的技術话题了，首先我们介绍3場和大模型相關的比賽：大賽一：CCKS2023-PromptCBLUE中文医療大模型評测挑戰賽背景：以ChatGPT、GPT-4等為代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一輪自然语言處理领域的研究浪潮，展现出了类通用人工智能（AGI）的能力，受到業界广泛關注。在LLM大行其道的背景下，几乎所有的NLP任務都轉化為了基于提示的语言生成任務。然而，在中文医学NLP社区中，尚未有一个統一任務形式的評测基准。為推动LLM在医療领域的發展和落地，華東師范大学王曉玲教授團队联合天池團队推出PromptCBLUE評测基准, 將CBLUE評测基准进行二次開發，將16种不同的医療場景NLP任務全部轉化為基于提示的语言生成任務,形成首个中文医療場景的LLM評测基准。PromptCBLUE將作為CCKS-2023的評测任務之一，依托于天池大賽平台进行評测。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532085/introductionhttps://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532084/introduction大賽二：CCKS2023-開放環境下知識圖谱构建与补全評测挑戰賽背景：知識圖谱是一种結构化的資料表示形式，它以圖形的方式展示實体及其之间的關系。而大型语言模型，如GPT系列模型，透過在大量文本資料上进行预訓练，能够捕捉到丰富的语義和句法信息。知識圖谱可以為大型语言模型提供結构化的知識，有助于改善模型的推理能力和生成质量。透過將知識圖谱中的信息融入大型语言模型中，可以使模型在處理复雜任務时更具智能和准确性。今年，面向更有挑戰的開放環境下知識圖谱构建和补全場景，围繞基于大模型的知識抽取与推理關键技術，浙江大学联合OpenKG開放知識圖谱社区及PaperWeekly在CCKS2023组織評测并包括两个子任務：指令驱动的自适应知識圖谱构建、歸納式知識圖谱關系推理。本次評测將依托天池平台（https://tianchi.aliyun.com/）展開，并鼓勵評测選手使用大模型（如ChatGPT等），我们將持續维護和新增更多的評测任務，请有意向的参賽队伍请關注平台上的竞賽列表。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532080/introductionhttps://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532081/introduction背景：命名實体辨識（Name Entity Recognition）任務旨在自动辨識出文本中人名、地名、机构名等事件基本构成要素的重要實体。古籍文献的命名實体辨識是正确分析處理古汉语文本的基礎步驟，也是深度挖掘、组織人文知識的重要前提。由北京大学人工智能研究院和北京大学數字人文研究中心基于“二十四史”，設计了涵蓋人名、書名、官職名等多项的實体知識体系，建构了覆蓋多个朝代的歷时、跨领域的資料資源，完善古籍命名實体辨識任務的建立，以此推动技術的突破和發展，助力古籍資源的智能開發与利用。選手可以充分利用自有模型或開源模型进行古籍挖掘。報名时间：2023.04.01-2023.06.01https://tianchi.aliyun.com/dataset/151499https://tianchi.aliyun.com/dataset/151111大賽四：CCL2023-汉语框架语義解析評测挑戰賽背景：框架语義解析（Frame Semantic Parsing，FSP）是自然语言處理领域中的一项重要任務，其目标是从句子中提取框架语義結构，實现對句子中涉及到的事件或情境的深層理解。FSP在阅讀理解、文本摘要、關系抽取等下遊任務有着重要意義。CFN1.0（Chinese FrameNet, CFN） 資料集是由山西大学联合北京大学、南京大学以汉语真實语料為依据构建的框架语義資源，資料由框架知識及标注例句组成，包含了近700个语義框架及20000条标注例句，并于第二十二届中国计算语言学大会(The 22nd China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2023) 大会開展了学術評测評测任務。本次比賽共包含3个子賽题：- 子任務1: 框架辨識（Frame Identification），辨識句子中给定目标词激活的框架。
- 子任務2: 論元范围辨識（Argument Identification），辨識句子中给定目标词所支配論元的邊界范围。
- 子任務3: 論元角色辨識（Role Identification），预测子任務2所辨識論元的语義角色标簽。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532083/introduction大賽五：CAAI-BDSC2023 社交圖谱链接预测挑戰賽背景：社会網路是由社会个体成员之间因為互动而形成的相對穩定的社会結构，成员之间的互动和联系进一步影响人们的社会行為，電子商務平台大范围的普及和使用，不仅滿足人们丰富多样的消費需求，也承载着社会成员基于商品消費產生的互动链接，形成基于電商平台的在线社交網路，電商場景社交知識圖谱的构建有助于深入理解在线社交網路的結构特性与演化机理，為用户社交属性辨識和互动規律發现提供有效方式。電商平台活动和場景形式丰富多样，用户表现出不同的社交行為偏好，且伴随活动場景、互动對象、互动方式、互动时间的不同而不斷發生變化，动態性高，不确定性强，这些都给社交知識圖谱的构建和应用帶来巨大挑戰。本賽道基于阿里電子商務平台用户互动資料展開社交圖谱链接预测任務，本次評测包括两个子任務：社交圖谱小样本場景链接预测，社交圖谱动態链接预测，任務評测依托阿里云天池平台展開。https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532073/introductionhttps://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532074/introduction大賽六：CVPR2023 – AliProducts Challenge: Large-scale Cross-Modal Product Retrieval Challenge背景：The growing customer demand for E-commerce is becoming more and more diversified, growing the need for methods that not only require a single modality such as product images, but also call for the usage of textual captions that describe said images. Bridging the gap between visual representation and high-level semantic concepts remains an open research topic for obtaining users’ search intentions. This challenge is based on the AliProducts3 dataset that is designed to bridge this gap. This realistic large-scale and multimodal dataset consists of ~5M image-caption pairs of ~100K fine-grained products. Challenge participants must find the top-K product candidates to match a query such as “blue men’s turtleneck sweater”. This challenge is a natural continuation of our previous AliProducts2 challenge which had more than 800 competing teams.https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532077/introduction希望選手们积极参賽，也歡迎有办賽需求的高校、科研單位联手天池平台，一起打造技術影响力。 
