NeurIPS 2026温哥华开幕 中国校企上百篇论文入选

当地时间12月10日至15日，全球人工智能顶级学术会议——神经信息处理系统大会（NeurIPS）在加拿大温哥华召开。作为机器学习与深度学习领域的风向标，本届大会备受瞩目。

NeurIPS 2024官方数据显示，大会共收到超过1.5万篇有效论文投稿，录用率约为25.8%，竞争较往年更为激烈。值得注意的是，中国学术界与产业界表现突出，来自中国人民大学、字节跳动、蚂蚁集团、腾讯等机构的多篇研究成果被大会收录。

蚂蚁集团20篇论文入选，聚焦AI经济性、可信性与效率

以蚂蚁集团为例，其共有20篇论文入选本届NeurIPS。其中，一篇题为《MKGL：掌握一门三元组构成的语言》的论文被评选为“Spotlight”论文。该类别录取率通常仅为3%左右，彰显了研究成果的高质量。

这篇Spotlight论文引入了一种名为KGL（知识图谱语言）的全新语言框架，探索大语言模型与知识图谱深度融合的路径。其语法极为精炼：一个句子由一个实体名词开始，经一个关系动词连接，以另一个实体名词结尾。实验表明，通过结合实时知识图谱检索与文本嵌入增强技术，大语言模型能高效掌握KGL，在知识图谱补全等任务上性能显著超越传统方法。

突破训练效率瓶颈：PaRO优化器带来显著加速

蚂蚁集团入选论文的研究焦点，集中体现了其对提升人工智能经济性、可信性与效率的技术追求。例如，论文《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》直击行业痛点。

该研究针对大语言模型分布式训练中的效率挑战，提出了一套全新基础策略，并设计了名为PaRO的部分冗余优化器。它通过更精细的梯度分片策略适应不同训练场景，大幅加速训练过程。实验数据显示，在某些场景下，PaRO相比业界常用的ZeRO-3优化器，速度提升最高可达266%。其通信压缩组件PaRO-CC也可单独应用于模型并行策略，带来17%的训练加速。

主办专题研讨会，探讨垂直行业AI前沿

除了论文发表，蚂蚁集团还在本届NeurIPS主办了专题研讨会，主题为“强化学习优化、可信模型构建及视觉语言模型应用探索”。研讨会深入探讨了知识增强大语言模型在垂直行业的前沿技术与趋势，吸引了清华大学、香港浸会大学、墨尔本大学及蚂蚁技术研究院等多位学者分享洞见。

推动AI在垂直行业快速、扎实地落地，是蚂蚁集团投入AI的核心目标之一。其围绕经济性、可信性与效率的技术攻坚，最终是为了让人工智能能在金融、医疗、遥感等要求严苛的产业中创造实际价值。

产学研协同并进，中国AI力量国际舞台表现亮眼

这一趋势也与行业观察相符。2024年外滩大会发布的《AI产业实践六大趋势》报告指出，大模型在医疗、金融等专业领域的应用正在加速，不仅提升了行业生产力、释放了数据价值，也为前沿大模型技术的演进指明了方向。

一个明显的趋势是，在NeurIPS等国际顶级学术会议上，来自中国学界与产业界的研究成果，无论在数量还是质量上都在实现飞跃。被选为Spotlight、Oral、Highlight乃至最佳论文提名的研究日益增多。人工智能浪潮澎湃，中国产学研力量正协同并进，勇立潮头。