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阿里云天池大賽官網,海量活動,巨額現金獎勵等你拿

什么是阿里云天池?

阿里云天池平臺是中國最大的 AI開發者社區，面向社會開放高質量數據（阿里數據及第三方數據）和計算資源，讓參與者有機會運用其設計的算法解決各類社會或業務問題。如今，該社區已經承載了電商、金融、工業、醫療等上百種場景的賽事，合作或服務了百余家機構。

阿里云天池大賽: https://tianchi.aliyun.com/competition/activeList

2023年首屆大賽官網和報名地址：https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/2023StorageServiceCompetition

最新阿里云天池大賽活動

天池是阿里云旗下大數據平臺，圍繞云生態挖掘輸送優秀人才。旨在打造“數據眾智、眾創”平臺，歡迎來自世界各地的技術人員來天池參與百萬獎金的天池大賽，進行真實業務場景演練，與全球AI人才比拼，挑戰世界排名。您還可以在天池創建屬于您的天池實驗室，享受免費計算資源，探索不同行業真實場景數據，共同探索數據眾創新模式。

作為阿里云旗下算法競賽平臺，天池自成立以來已橫跨電商、交通、物流、醫療、工業、農業、自然科學等10多個行業，舉辦過超500場頂尖賽事，其中包括100多場學術賽事，賽題涉及數據挖掘、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、圖神經網絡、自動駕駛、數據可視化等熱門方向。在阿里云天池舉辦的各類頂會賽事中，一方面開發者可以享受平臺開放的高質量真實場景數據；另一方面基于真實場景數據設計的各類優秀解決方案對技術的實際應用和落地起到了積極的推動作用。

本期為大家精選了上半年天池開展的學術科研賽，希望這些豐富的賽題能給大家的日常工作帶來啟發，也歡迎大家撥冗參賽，奪取榮譽。

賽題推薦

大模型可謂是當下最熱門的技術話題了，首先我們介紹3場和大模型相關的比賽：

大賽一：CCKS2023-PromptCBLUE中文醫療大模型評測挑戰賽

背景：以ChatGPT、GPT-4等為代表的大語言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一輪自然語言處理領域的研究浪潮，展現出了類通用人工智能（AGI）的能力，受到業界廣泛關注。在LLM大行其道的背景下，幾乎所有的NLP任務都轉化為了基于提示的語言生成任務。然而，在中文醫學NLP社區中，尚未有一個統一任務形式的評測基準。

為推動LLM在醫療領域的發展和落地，華東師范大學王曉玲教授團隊聯合天池團隊推出PromptCBLUE評測基準, 將CBLUE評測基準進行二次開發，將16種不同的醫療場景NLP任務全部轉化為基于提示的語言生成任務,形成首個中文醫療場景的LLM評測基準。PromptCBLUE將作為CCKS-2023的評測任務之一，依托于天池大賽平臺進行評測。

報名時間：2023.5.4-2023.7.13

獎金：人民幣：16000元

本次大賽開放兩個賽道：

通用賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532085/introduction

開源賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532084/introduction

大賽二：CCKS2023-開放環境下知識圖譜構建與補全評測挑戰賽

背景：知識圖譜是一種結構化的數據表示形式，它以圖形的方式展示實體及其之間的關系。而大型語言模型，如GPT系列模型，通過在大量文本數據上進行預訓練，能夠捕捉到豐富的語義和句法信息。知識圖譜可以為大型語言模型提供結構化的知識，有助于改善模型的推理能力和生成質量。通過將知識圖譜中的信息融入大型語言模型中，可以使模型在處理復雜任務時更具智能和準確性。今年，面向更有挑戰的開放環境下知識圖譜構建和補全場景，圍繞基于大模型的知識抽取與推理關鍵技術，浙江大合OpenKG開放知識圖譜社區及PaperWeekly在CCKS2023組織評測并包括兩個子任務：指令驅動的自適應知識圖譜構建、歸納式知識圖譜關系推理。本次評測將依托天池平臺（https://tianchi.aliyun.com/）展開，并鼓勵評測選手使用大模型（如ChatGPT等），我們將持續維護和新增更多的評測任務，請有意向的參賽隊伍請關注平臺上的競賽列表。

報名時間：2023.4.14-2023.7.12

獎金：人民幣：20000元

本次大賽開放兩個賽道：

任務一：指令驅動的自適應知識圖譜構建賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532080/introduction

任務二：歸納式知識圖譜關系推理賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532081/introduction

大賽三：CCL23-古籍命名實體識別挑戰賽

背景：命名實體識別（Name Entity Recognition）任務旨在自動識別出文本中人名、地名、機構名等基本構成要素的重要實體。古籍文獻的命名實體識別是正確分析處理古漢語文本的基礎步驟，也是深度挖掘、組織人文知識的重要前提。由北京大學人工智能研究院和北京大學數字人文研究中心基于“二十四史”，設計了涵蓋人名、書名、官職名等多項的實體知識體系，建構了覆蓋多個朝代的歷時、跨領域的數據資源，完善古籍命名實體識別任務的建立，以此推動技術的突破和發展，助力古籍資源的智能開發與利用。選手可以充分利用自有模型或開源模型進行古籍挖掘。

報名時間：2023.04.01-2023.06.01

獎金：人民幣：20000元

本次大賽開放兩個賽道：

封閉賽道賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/dataset/151499

開放賽道賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/dataset/151111

大賽四：CCL2023-漢語框架語析評測挑戰賽

背景：框架語析（Frame Semantic Parsing，FSP）是自然語言處理領域中的一項重要任務，其目標是從句子中提取框架語義結構，實現對句子中涉及到的或情境的深層理解。FSP在閱讀理解、文本摘要、關系抽取等下游任務有著重要意義。

CFN1.0（Chinese FrameNet, CFN）數據集是由山西大學聯合北京大學、學以漢語真實語料為依據構建的框架語義資源，數據由框架知識及標注例句組成，包含了近700個語義框架及20000條標注例句，并于第二十二屆中國計算語言學大會(The 22nd China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2023) 大會開展了學術評測評測任務。本次比賽共包含3個子賽題：

子任務1: 框架識別（Frame Identification），識別句子中給定目標詞激活的框架。
子任務2: 論元范圍識別（Argument Identification），識別句子中給定目標詞所支配論元的邊界范圍。
子任務3: 論元角色識別（Role Identification），預測子任務2所識別論元的語義角色標簽。

報名時間：2023.5.4-2023.5.27

賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532083/introduction

大賽五：CAAI-BDSC2023 社交圖譜鏈接預測挑戰賽

背景：社會網絡是由社會個體成員之間因為互動而形成的相對穩定的社會結構，成員之間的互動和聯系進一步影響人們的社會行為，電子商務平臺大范圍的普及和使用，不僅滿足人們豐富多樣的消費需求，也承載著社會成員基于商品消費產生的互動鏈接，形成基于電商平臺的在線社交網絡，電商場景社交知識圖譜的構建有助于深入理解在線社交網絡的結構特性與演化機理，為用戶社交屬性識別和互動規律發現提供有效方式。電商平臺活動和場景形式豐富多樣，用戶表現出不同的社交行為偏好，且伴隨活動場景、互動對象、互動方式、互動時間的不同而不斷發生變化，動態性高，不確定性強，這些都給社交知識圖譜的構建和應用帶來巨大挑戰。

本賽道基于阿里電子商務平臺用戶互動數據展開社交圖譜鏈接預測任務，本次評測包括兩個子任務：社交圖譜小樣本場景鏈接預測，社交圖譜動態鏈接預測，任務評測依托阿里云天池平臺展開。

報名時間：2023.3.22-2023.6.14

獎金：人民幣：28000元

本次大賽開放兩個賽道：

任務一：社交圖譜小樣本場景鏈接預測賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532073/introduction

任務二：社交圖譜動態鏈接預測賽題直達：

https://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.

報名時間：2023.3.22-2023.5.31

獎金：美元：3000美元

賽題直達：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532077/introduction

希望選手們積極參賽，也歡迎有辦賽需求的高校、科研單位聯手天池平臺，一起打造技術影響力。

數據統計

數據評估

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