L'Université de Pékin et Alibaba créent un laboratoire commun pour se concentrer sur la théorie de l'intelligence artificielle et la recherche sur les algorithmes innovants

​Le 17 septembre, lors de la conférence du 20e anniversaire de la construction de disciplines intelligentes de l'Université de Pékin, l'Université de Pékin et Alibaba ont annoncé conjointement la création du « Laboratoire commun d'innovation en intelligence artificielle de l'Université de Pékin et d'Alimama » (ci-après dénommé le laboratoire). Le laboratoire se concentrera sur la recherche sur les théories, les méthodes et les technologies clés dans le domaine de pointe de l'intelligence artificielle afin d'apporter à la société et aux entreprises des résultats d'innovation de premier plan au monde.

Le Laboratoire commun d'innovation en intelligence artificielle de l'Université de Pékin et d'Alimama a été créé

L'Université de Pékin est la fondatrice et le leader des disciplines intelligentes en Chine. En 2002, elle a créé le premier département de sciences intelligentes en Chine, cultivant l'innovation sociale A. un grand nombre de talents en intelligence artificielle. En tant que l'une des entreprises dotées de la technologie d'intelligence artificielle la plus complète, Alibaba a de nombreuses réalisations dans les réseaux neuronaux graphiques, les grands modèles multimodaux, la PNL et la technologie visuelle. Sa filiale Alimama est l'un des plus grands praticiens des recommandations de recherche intelligente. Le laboratoire exploitera les atouts des deux parties en matière de recherche fondamentale et de pratique de scénarios commerciaux à grande échelle. La première phase a déjà lancé des travaux de recherche dans des domaines tels que les modèles de pré-formation de graphes à grande échelle, l'intelligence décisionnelle et la génération de musique intelligente.

Le laboratoire est dirigé par le professeur Zhu Songchun, doyen de l'École d'intelligence de l'Université de Pékin, doyen de l'Institut d'intelligence artificielle et chercheur bien connu dans le domaine de l'intelligence artificielle internationale, Deng Xiaotie, académicien étranger. l'Académie européenne des sciences et professeur titulaire de la chaire de l'Université de Pékin, a formé un groupe d'orientation académique et a participé à la construction, Song Guojie, professeur agrégé et assistant du doyen de l'École d'intelligence de l'Université de Pékin, et Zheng Bo, directeur technique d'Alimama, en font partie. co-directeurs.

Zhu Songchun a déclaré : « Le laboratoire commun devrait ancrer les tendances internationales de développement de l'intelligence artificielle les plus avant-gardistes, faire face aux besoins majeurs du développement économique national, explorer avec audace dans des directions de pointe telles que l'intelligence artificielle générale, le métaverse et les humains numériques. , et nous concentrer sur la recherche multidisciplinaire. Grâce à l'intersection et à l'intégration de l'intelligence artificielle, nous pouvons explorer une voie de développement aux caractéristiques chinoises et incarner la sagesse chinoise, et contribuer à la stratégie de développement de l'intelligence artificielle du pays. Le groupe Alibaba a déclaré : « Alibaba et Pékin ont une longue histoire de coopération. La création du Laboratoire commun d'innovation en intelligence artificielle de l'Université de Pékin et d'Alimama marque une nouvelle étape de coopération entre les deux parties. devenir un nouvel exemple de coopération industrie-université-recherche dans des domaines de recherche importants et des domaines clés. La scène industrielle crée une bonne technologie qui profite à la fois aux entreprises et aux consommateurs.

Il est rapporté que le premier lot de résultats de recherche du laboratoire a été mis en œuvre avec succès. Basée sur la plateforme open source d'apprentissage des graphes d'Alibaba - Euler2.0, l'équipe de recherche a optimisé, adapté et amélioré l'efficacité du modèle de pré-formation des graphes à grande échelle et a réalisé pour la première fois le modèle de pré-formation des graphes hiérarchiques sur des applications industrielles. graphiques à très grande échelle.La mise en œuvre de la technologie de formation améliorera efficacement l'efficacité opérationnelle des commerçants. À l'avenir, cette technologie sera également appliquée aux systèmes de transport, à la prédiction de la structure moléculaire, au raisonnement des programmes et à d'autres domaines.

Liu Bo, président d'Alimama, a déclaré que les activités internes d'Alimama étaient entièrement basées sur l'IA et continueraient à fournir des plates-formes technologiques et des scénarios de vérification pour la recherche technique du laboratoire à l'avenir afin de promouvoir conjointement le processus de numérisation commerciale.

Au cours des cinq dernières années, l'équipe technique d'Alimama a publié plus de 100 articles lors de grandes conférences internationales et a publié des sources open source DIN (Deep Interest Network), XDL (Deep Learning Framework) et EULER (Distributed High-Performance Graph Representation Learning). Framework) à l'industrie) et d'autres modèles et plates-formes d'IA.

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