阿里 2024：技术创新与前沿研究的璀璨之年
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2024 年，阿里巴巴在技术领域持续发力，展现出了强大的创新能力和深厚的技术底蕴，其多项最新技术和众多高质量论文在国际上引起了广泛关注。以下是对阿里 2024 年一些重要技术和论文的介绍。
一、Animate Anyone 技术与相关论文
- 技术亮点：Animate Anyone 视频生成模型是阿里今年推出的一项令人瞩目的技术，它能够让任何角色的图片转化为一段遵循特定姿势序列的动画视频。该技术通过引入 ReferenceNet 精准捕捉并保留原始图像信息，运用 Pose Guider 姿态引导器确保动作精确度和可控性，以及时间序列生成模块保证视频帧之间的流畅连贯，从而实现了人物动作的自然流畅和细节的高度还原，在处理人物动作的视频生成领域取得了重大突破。
- 应用场景：这项技术的应用场景十分广泛，从在线零售的虚拟试衣间 Outfit Anyone，到娱乐视频制作、艺术创作以及虚拟角色开发等领域都有巨大的潜力。例如，在虚拟试衣间中，结合 Animate Anyone 技术，用户可以看到虚拟人物穿着不同服装的自然动态效果，为个性化服装搭配提供了更直观的体验；在 AI 动漫人物绘画生成方面，大大降低了创作门槛，用户能够自由创作多样化的动漫角色。
- 论文链接：Animate Anyone 论文
二、阿里云 HPN 7.0 架构与 SIGCOMM 2024 论文
- 技术亮点：阿里云的 AI 高性能网络架构 HPN 7.0 是为满足 AI 时代超大规模、超高稳定性的网络需求而研发的。它创新性地设计了 “双上联 + 多轨 + 双平面” 的网络架构，并自研 Solar-RDMA 和 ACCL 通信库，实现了单层千卡、两层万卡的高性能和高稳定互联。自 2023 年 9 月在阿里云大规模部署以来，大模型训练性能较上一代架构在典型场景下提升了 14.9%，有力地支撑了阿里云通义千问 2.5 版本大模型的训练，使其中文性能全面赶超 GPT-4 Turbo。
- 论文意义：HPN 7.0 的成果论文被 SIGCOMM 2024 收录，成为该会议历史上首篇关于 AI 智算集群网络架构的论文。SIGCOMM 作为全球最权威的计算机通信网络顶会，其收录的成果极有可能成为主流技术范式标准，这意味着阿里云 HPN 7.0 有望成为下一代 AI 高性能网络架构的新范式，为全球 AI 网络基础设施的设计及实践提供了全新的高性能标准。
- 论文链接：阿里云 HPN 7.0 架构论文
三、“达医智影” AI 查癌技术与相关研究
- 技术亮点：在医疗领域，阿里的 “达医智影” AI 查癌技术堪称一大亮点。该技术利用 CT 结合 AI，单次平扫 CT 即可同时筛查 8 种癌症和 5 种慢性病，这在全球范围内尚属首创。它背后依托着 30 多篇学术论文和 60 项专利，通过先进的 AI 算法对医疗影像进行深度分析，有效提升了癌症等疾病的早筛能力，为疾病的早期发现和治疗提供了有力支持。
- 应用与影响：目前，“达医智影” 已在浙江丽水、衢州等地的基层医院进行试点应用，并与世界卫生组织等国际机构展开合作，在实际应用中取得了显著成效。例如在浙江丽水，已有超过 5 万人次接受筛查，发现了 145 例癌症病变，包括胰腺癌、食管癌、胃癌等，为患者的早期治疗争取了宝贵时间，对提高癌症患者的生存率具有重要意义。
- 论文链接：该技术相关论文发表于《自然・医学》等期刊，具体论文可查询斯坦福大学《2024 年 AI 指数报告》 ，其中将 “达医智影” 列为全球亮点研究
四、阿里在 CVPR 2024 上的 34 篇论文
- 研究方向与亮点：在国际计算机视觉顶会 CVPR 2024 上，阿里共有 34 篇论文被收录，其中 6 篇入选 Highlight 和 Oral Paper。这些论文的研究方向涵盖多模态模型、图像编辑及可控视频生成等前沿领域。例如，通义实验室的 Highlight 论文《SCEdit: Efficient and Controllable Image Diffusion Generation via Skip Connection Editing 》提出了全新的图像扩散生成框架 SCEdit，引入 SC-Tuner 轻量级微调模块，大幅降低了训练参数量、内存消耗和计算开销，可广泛应用于多种条件生成任务，且相关代码及微调模型均已开源。
- 论文链接：阿里 CVPR 2024 论文
五、阿里云 PAI 在 EMNLP 2024 上的多篇论文
- 研究成果与应用：阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文入选 EMNLP 2024，展现了其在自然语言处理领域的深厚研究实力。其中，《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》提出了 VideoCLIP-XL 视频 CLIP 模型，旨在提升对视频的长文本描述的理解能力，通过构建大规模视频 - 长描述配对数据集 VILD，并提出文本相似度引导的主成分匹配方法（TPCM）等创新点，为文视频表征学习与检索提供了更有效的解决方案。此外，《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》介绍了 TAPIR 知识蒸馏框架，通过多任务课程规划解决了大语言模型指令微调中的一些关键问题，提升了模型的泛化能力和指令跟随能力。
- 论文链接：阿里云 PAI 在 EMNLP 2024 上的论文
六、蚂蚁集团在 NeurIPS 2024 上的 20 篇论文
- 研究焦点与突破：蚂蚁集团在 NeurIPS 2024 上有 20 篇论文被收录，其中一篇为 Spotlight 论文《MKGL：掌握一门三元组构成的语言》。该论文引入 KGL 新知识图谱语言，探究大语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的融合，通过实验证明 LLM 利用实时知识图谱上下文检索和文本嵌入增强，可高效提升对 KGL 词汇的理解，在知识图谱补全等任务上取得显著提升。此外，《重新审视显存和通信成本对大语言模型高效数据并行训练的影响》针对大语言模型分布式训练的速度与效率问题，提出了 PaRO 部分冗余优化器等新策略，有效加速了大语言模型的训练。
- 论文链接：蚂蚁集团 NeurIPS 2024 论文
七、阿里在 ICLR 2024 上的 11 篇论文
- 重要研究成果：在 ICLR 2024 大会上，阿里有 11 篇论文被收录，其中蚂蚁集团的《multi-granularity correspondence learning from noisy instructional videos》被选为 oral 论文。该论文针对长视频中的序列依赖问题提出创新性解决方案，将长视频学习转换为对短视频片段的关联对齐，同时关注视频与文本之间的噪声关联问题，并提出统一的最优传输对齐方案，为长视频的深度理解和多模态内容对齐提供了新的思路和方法。
- 论文链接：阿里 ICLR 2024 论文