11月7日，阿里在北京市科學技術(shù)獎勵大會上，媽媽北京大學同阿里媽媽聯(lián)合提報的獲北項目“工業(yè)級圖學習系統(tǒng)開發(fā)及應用”榮獲2024年度北京市科學技術(shù)進步獎二等獎，該項目由北京大學和阿里媽媽研究團隊在“北大-阿里媽媽人工智能創(chuàng)新聯(lián)合實驗室”支持下聯(lián)合完成。京市技術(shù)進步獎等獎

據(jù)了解，科學“工業(yè)級圖學習系統(tǒng)開發(fā)及應用”項目成果在國際重要期刊和會議發(fā)表論文50余篇，阿里獲得國際知識管理領(lǐng)域旗艦會議CIKM最佳論文獎等獎項，媽媽項目研發(fā)的獲北工業(yè)級圖學習系統(tǒng)在全國近200個行業(yè)中的數(shù)百萬商家推廣，過去3年間應用于阿里媽媽搜索廣告投放系統(tǒng)，京市技術(shù)進步獎等獎累計帶來廣告投放規(guī)模提升3%以上?？茖W

在創(chuàng)新性上，阿里該項目提出了理論上等價于經(jīng)典Skip-gram模型的媽媽可解耦動態(tài)圖嵌入方法，在保持嵌入精度的獲北同時，將算法復雜性降到了近似線性，京市技術(shù)進步獎等獎解決了大規(guī)模圖的科學動態(tài)嵌入難題；提出了基于匿名隨機游走的子圖結(jié)構(gòu)融合的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入了模型感受野和數(shù)據(jù)異質(zhì)分布的自適應學習機制，并在理論證明了模型表達能力突破了圖同構(gòu)判定能力的上限，打開了提升圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達能力的新路徑；引領(lǐng)了國際工業(yè)級圖學習框架的開源工作，研發(fā)了Euler深度圖學習平臺，支持曲率空間分布式深度建模，支持大規(guī)模、復雜異構(gòu)圖的表征學習。

該項目所依托的北大-阿里媽媽人工智能創(chuàng)新聯(lián)合實驗室（以下簡稱聯(lián)合實驗室），于2022年9月正式掛牌成立，是北京大學聯(lián)合阿里媽媽共建的校企聯(lián)合研發(fā)平臺，面向?qū)嶋H工業(yè)場景，聚焦人工智能前沿領(lǐng)域的理論、方法與關(guān)鍵技術(shù)展開研究，主要研究領(lǐng)域包括：圖機器學習，包括圖嵌入學習、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模圖預訓練等；決策智能，包括AI經(jīng)濟學（博弈論，模擬規(guī)則制定等）；內(nèi)容創(chuàng)意，包括智能音樂制作（視覺和音樂配合創(chuàng)意等）；多模態(tài)智能，包括統(tǒng)一的多模態(tài)大模型微調(diào)與評估框架等。

成立以來，聯(lián)合實驗室已取得數(shù)十篇國際頂會論文、多項專利等研究成果，并已成功落地阿里媽媽業(yè)務應用，產(chǎn)生了顯著經(jīng)濟和社會價值。除了此次獲獎的圖機器學習方面的工作，決策智能和內(nèi)容創(chuàng)意等方向在學術(shù)研究和工業(yè)應用方面均有顯著突破。

比如，聯(lián)合實驗室決策智能方向提報的「大規(guī)模拍賣中的自動出價」賽題，入選人工智能國際頂會 NeurIPS 2024，同名比賽成功舉辦。AIGB（AI-Generated Bidding）是阿里媽媽在 2023 年首次提出的 Bidding 模型訓練新范式。AIGB 的提出在業(yè)內(nèi)引發(fā)廣泛關(guān)注，在 NeurIPS 2024 會議上，少有地舉行了由中國公司提出概念、并由中國公司主辦的 workshop。

在 NeurIPS 2024 上，阿里媽媽將 AIGB 的 Benchmark 正式開源，同時還發(fā)起了大規(guī)模拍賣中的自動出價比賽，并特別設(shè)置了 AIGB 賽道，也成為去年國內(nèi)工業(yè)界唯一一家獲得 NeurIPS 比賽主辦權(quán)的組織。據(jù)報道，阿里媽媽已將AIGB升級為 AIGB-R1 版本，進一步提升廣告投放的 ROI 達 12%；同時其廣告大模型 LMA2 相比之前參數(shù)規(guī)模提升 10 倍，達到萬億參數(shù)級別。