12月10日,NeurIPS 2024在温哥华开幕,阿里云PAI团队论文《PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations》入选Spotlight,PAI团队还进行了“可信AI的技术解读与最佳实践”主题演讲,展示AI工程化平台产品能力。
阿里云人工智能平台 PAI 顺利通过中国信通院组织的 ITU-T AICP-GA国际标准和《智算工程平台能力要求》国内标准一致性测评,成为国内首家通过该标准的企业。阿里云人工智能平台 PAI 参与完成了智算安全、AI 能力中心、数据工程、模型开发训练、模型推理部署等全部八个能力域,共计220余个用例的测试,并100%通过测试要求,获得了 ITU 国际标准和国内可信云标准评估通过双证书。
阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作,在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。
阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作,在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型,有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。
阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究,尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新,在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM(ACM国际多媒体会议)是国际多媒体领域的顶级会议,旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台,以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
本文根据2024云栖大会实录整理而成,演讲信息如下:
演讲人:林伟 | 阿里云智能集团研究员、阿里云人工智能平台 PAI 负责人;黄博远|阿里云智能集团资深产品专家、阿里云人工智能平台 PAI 产品负责人
活动:2024 云栖大会 - AI Infra 核心技术专场、人工智能平台 PAI 年度发布专场
2024年是AI应用的元年,以大模型为中心的 AI Native 应用大爆发正在从理想变成现实。云计算带来的应用创新潮,经历了虚拟机时代和云原生时代,正在全面拥抱以大模型为核心的 AI Native 阶段,推动大数据与AI的工作流前所未有地紧密结合。领先大模型、高效的AI计算平台和统一的大数据平台是 AI Native 应用广泛落地背后不可获缺的要素。
9月20日,2024云栖大会上,阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布大数据AI平台全面升级,为 AI Native 应用大爆发提供坚实的平台支撑。
2024年5月,关于推荐模型自动编译优化的论文《RECom: A Compiler Approach to Accelerate Recommendation Model Inference with Massive Embedding Columns》在系统领域顶会ASPLOS 2024上中选并进行了展示,并被授予了Distinguished Artifact Award 荣誉,以表彰RECom的易用性与结果的可复现性。
近日,阿里云人工智能平台PAI与集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作,在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《DAFNet: Dynamic Auxiliary Fusion for Sequential Model Editing in Large Language Models》。
近日,阿里云人工智能平台PAI与阿里集团安全部内容安全算法团队、华东师范大学何晓丰教授团队合作,在自然语言处理顶级会议ACL2024上发表论文《On the Role of Long-tail Knowledge in Retrieval Augmented Large Language Models》,论文主题为长尾知识检索增强的大语言模型。通过将问题识别为普通可回答和长尾两种性质,让大模型针对性的对长尾问题进行检索文档增强。对于普通可回答的用户提问可以直接通过大模型回答,而不需要进行文档检索增强,从而能增强大模型处理不同类型用户提问的效率。