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重庆股票配资公司支持大规模、复杂异构图的表征学习

11月7日，在北京市科学技术奖励大会上，北京大学同阿里妈妈联合提报的项目“工业级图学习系统开发及应用”荣获2024年度北京市科学技术进步奖二等奖，该项目由北京大学和阿里妈妈研究团队在“北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室”支持下联合完成。

据了解，“工业级图学习系统开发及应用”项目成果在国际重要期刊和会议发表论文50余篇，获得国际知识管理领域旗舰会议CIKM最佳论文奖等奖项，项目研发的工业级图学习系统在全国近200个行业中的数百万商家推广，过去3年间应用于阿里妈妈搜索广告投放系统，累计带来广告投放规模提升3%以上。

在创新性上，该项目提出了理论上等价于经典Skip-gram模型的可解耦动态图嵌入方法，在保持嵌入精度的同时，将算法复杂性降到了近似线性，解决了大规模图的动态嵌入难题；提出了基于匿名随机游走的子图结构融合的图神经网络模型，引入了模型感受野和数据异质分布的自适应学习机制，并在理论证明了模型表达能力突破了图同构判定能力的上限，打开了提升图神经网络表达能力的新路径；引领了国际工业级图学习框架的开源工作，研发了Euler深度图学习平台，支持曲率空间分布式深度建模，支持大规模、复杂异构图的表征学习。

该项目所依托的北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室（以下简称联合实验室），于2022年9月正式挂牌成立，是北京大学联合阿里妈妈共建的校企联合研发平台，面向实际工业场景，聚焦人工智能前沿领域的理论、方法与关键技术展开研究，主要研究领域包括：图机器学习，包括图嵌入学习、图神经网络和大规模图预训练等；决策智能，包括AI经济学（博弈论，模拟规则制定等）；内容创意，包括智能音乐制作（视觉和音乐配合创意等）；多模态智能，包括统一的多模态大模型微调与评估框架等。

成立以来，联合实验室已取得数十篇国际顶会论文、多项专利等研究成果，并已成功落地阿里妈妈业务应用，产生了显著经济和社会价值。除了此次获奖的图机器学习方面的工作，决策智能和内容创意等方向在学术研究和工业应用方面均有显著突破。

比如，联合实验室决策智能方向提报的「大规模拍卖中的自动出价」赛题，入选人工智能国际顶会 NeurIPS 2024，同名比赛成功举办。AIGB（AI-Generated Bidding）是阿里妈妈在 2023 年首次提出的 Bidding 模型训练新范式。AIGB 的提出在业内引发广泛关注，在 NeurIPS 2024 会议上，少有地举行了由中国公司提出概念、并由中国公司主办的 workshop。

在 NeurIPS 2024 上，阿里妈妈将 AIGB 的 Benchmark 正式开源，同时还发起了大规模拍卖中的自动出价比赛，并特别设置了 AIGB 赛道，也成为去年国内工业界唯一一家获得 NeurIPS 比赛主办权的组织。据报道，阿里妈妈已将AIGB升级为 AIGB-R1 版本，进一步提升广告投放的 ROI 达 12%；同时其广告大模型 LMA2 相比之前参数规模提升 10 倍，达到万亿参数级别。

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