近日 ，域名圈透露阿里巴巴以3万美元（约合人民币21.8万元）的价格收购了域名QwenChat.com。尽管交易金额看似不大，但令人震惊的是，该域名的注册人仅以10美元的成本持有，短短两个月内便实现了3000倍的收益。QwenChat.com这个域名与阿里巴巴的AI大模型“通义千问Qwen”高度契合，而“chat”则暗示着聊天功能。阿里巴巴收购此域名后，可能会将其用于“通义千问”相关项目。经测试，目前QwenChat.com尚未完成跳转，阿里巴巴方面也未对上诉消息做出回应。

近日，市场上流传着阿里巴巴将对 AI 公司 DeepSeek 进行10亿美元投资的消息，引发了广泛关注和讨论。对此，阿里巴巴集团副总裁颜乔在其个人社交平台上进行了澄清，明确表示该消息不实。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney颜乔在朋友圈中提到，DeepSeek 作为一家同样来自中国杭州的企业，值得大家的关注与支持，但外界传言阿里巴巴投资 DeepSeek 的消息完全是假的。他强调了对 DeepSeek 的认可，但同时重申了公司没有进行此项投资的事实。对于 DeepSeek 的背景，该公司在人工智

近日，阿里巴巴集团迎来了一位重量级人物——全球顶尖的人工智能科学家许主洪（Steven Hoi）。许主洪将担任阿里巴巴集团副总裁一职，专职负责AI To C业务领域的多模态基础模型及Agents相关的基础研究与应用解决方案的开发与推进。

近期，阿里巴巴在AI领域迎来了一位重量级人物。据业内人士透露，一位全球顶级人工智能科学家已于近期正式入职阿里巴巴，未来或将专注于AI To C业务的基础大模型研发与应用。这位科学家在工业界和学术界均拥有超过20年的经验，尤其在多模态AI领域成果丰硕，曾主导发表过上百篇大模型顶级论文。

近日，浙江大学与阿里巴巴达摩院联合发布了一项引人瞩目的研究，旨在通过教学视频创建高质量的多模态教科书。这一创新的研究成果不仅为大规模语言模型（VLMs）的训练提供了新的思路，也可能改变教育资源的利用方式。随着人工智能技术的迅猛发展，VLMs 的预训练语料主要依赖图文对数据与图文交织语料。然而，当前的这些数据多来自网页，文本与图像的关联性较弱，知识密度也相对较低，无法有效支持复杂的视觉推理。为了应对这一挑战，研究团队决定从互联网上海量的教学视频

据智能涌现报道，阿里巴巴智能互联事业群近期正式并入智能信息事业群，由后者总裁吴嘉统一管理。此次整合中，天猫精灵硬件团队与夸克产品团队已开始融合运作，重点布局新一代AI产品规划及能力整合。智能互联作为阿里在2022年成立的一级业务部门，以天猫精灵为核心品牌，是集团重要的To C硬件业务。本次调整后，智能互联将保持独立运作，其业务中心负责人宋刚直接向吴嘉汇报。这一调整紧随去年12月通义业务的架构变动。当时，通义的To C产品及工程团队从阿里云分拆，并入智能

阿里巴巴 Qwen 团队近日发布了题为《数学推理中过程奖励模型的开发经验教训》的论文，并推出了 Qwen2.5-Math-PRM 系列中的两个新模型，分别具有7B 和72B 参数。这些模型在数学推理中突破了现有 PRM 框架的限制，通过创新技术显著提高了推理模型的准确性和泛化能力。数学推理一直是大型语言模型（LLM）面临的重大挑战，尤其是在中间推理步骤中，错误往往会影响最终输出的准确性，这对于教育、科学计算等对精确度要求高的领域尤其成问题。传统评估方法，如 Best-of-N(BoN)策略，无法充分捕

近日，超加速链接（UALink）联盟宣布，科技巨头苹果(Apple)、阿里巴巴(Alibaba)以及半导体知识产权供应商赛诺赛斯(Synopsys)正式加入其董事会。这一发展标志着行业对开放标准的支持力度不断增强，也可能对目前以 Nvidia 为首的封闭生态系统形成挑战。UALink 是一项高效的互连标准，旨在优化 AI 集群性能，能够将数百到上千个加速器连接在一起。自2024年10月成立以来，UALink 联盟的成员已经增长至65家，包括 AMD、英特尔、谷歌、AWS 和微软等众多行业巨头。值得注意的是，目前 Nvidia 并未加入该联

阿里巴巴达摩院近日推出了一款名为Valley2的多模态大型语言模型，该模型基于电商场景设计，旨在通过可扩展的视觉-语言架构，提升各领域性能并拓展电商与短视频场景的应用边界。Valley2采用了Qwen2.5作为LLM主干，搭配SigLIP-384视觉编码器，结合MLP层和卷积进行高效特征转换。

近日，阿里巴巴达摩院的研究团队发布了一项重要研究成果，名为 “SHMT:自监督层次化妆转移”，该论文已被国际顶级学术会议 NeurIPS2024接收。这项研究展示了一种新的化妆效果转移技术，利用潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）来实现化妆图像的精准生成，为化妆应用和图像处理领域注入了新活力。简单的说，SHMT是一项妆容迁移技术，只要一个化妆的参考图，和一张目标角色照片，就可以把妆容效果迁移到该目标脸上。团队在项目中采用了开源的方式，发布了训练代码、测试代码以及预

据雅虎财经报道，中国人工智能（AI）初创公司智谱(Zhipu)周二宣布完成最新一轮融资，该公司去年曾获得阿里巴巴和腾讯等互联网巨头的投资。据声明显示，智谱今年的商业收入已增长了一倍以上。智谱是中国少数几家估值达到数十亿美元、并获得本土科技巨头大量投资的AI初创公司之一。今年5月，沙特阿美风险投资部门参与了智谱4亿美元的融资，使其估值达到约30亿美元。AI开发已迅速演变成一场资本密集型的“军备竞赛”。Meta 和微软等公司每年花费数百亿美元购买英伟达最先进的硬件

阿里巴巴通义实验室语音团队宣布，其开源的语音生成大模型CosyVoice已升级至2.0版本，这一升级标志着语音生成技术在准确性、稳定性和自然体验方面的显著进步。CosyVoice2.0通过采用离线和流式一体化建模的语音生成大模型技术，实现了双向流式语音合成，首包合成延迟可达到150ms，显著提升了语音合成的响应速度。

近日，阿里巴巴 Qwen 团队的研究人员推出了一个名为 “PROCESSBENCH” 的新基准测试，旨在衡量语言模型在数学推理中识别过程错误的能力。随着语言模型在复杂推理任务中取得显著进展，这一领域的研究者们发现，尽管模型表现出色，但在处理某些困难问题时依然面临挑战。因此，开发一种有效的监督方法显得尤为重要。当前，针对语言模型的评估基准存在一些不足之处。一方面，一些问题集对于高级模型而言变得过于简单，另一方面，现有的评估方法往往只提供二元的正确性评估，而缺

近日，上海 AI 实验室宣布推出书生·万象InternVL2.5模型。这款开源多模态大型语言模型以其卓越的性能，成为首个在多模态理解基准(MMMU)上超过70%准确率的开源模型，与商业模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等的性能相媲美。

据广州日报消息，12月6日，关于“字节跳动以八位数年薪挖走阿里大模型人才”的消息迅速引发社交平台热议。据报道，阿里巴巴原“通义千问”大模型技术负责人周畅（花名:钟煌）于今年7月18日宣布离职创业，但仅两个月后，便有消息称周畅已低调加入字节跳动。这一消息得到字节跳动相关人士的证实。据悉，周畅的跳槽并非单人行动，他的团队也有十多人随他一同加盟字节跳动。根据第一财经的报道，字节为周畅提供了一份几乎无法拒绝的合同:职位为4-2职级，年薪达到八位数（按阿

阿里巴巴达摩院的通义实验室近期宣布开源一项名为ClearerVoice-Studio的语音处理技术，旨在提升语音质量和可懂度。随着语音技术的广泛应用，语音质量受到越来越多人的关注，尤其是在环境噪声、混响和设备拾音等情况下，语音处理技术的需求日益迫切。

近日，阿里巴巴最新推出的推理人工智能模型QwQ-32B-Preview已经引起了业界的广泛关注。这款模型由阿里巴巴的Qwen团队开发，包含325亿个参数，能够处理长度达32，000个单词的提示，并在多个基准测试中超越了OpenAI的o1系列。QwQ-32B-Preview的开创性在于，它是少数几个能够与OpenAI的推理模型相媲美的模型之一，并且是首个可以在宽松许可下下载的推理模型。根据阿里巴巴的测试，QwQ-32B-Preview在AIME和MATH测试中均超过了OpenAI的o1模型，其中AIME使用其他AI模型评估性能，而MATH则是由一系列文字问题组

近日，阿里巴巴宣布开源其最新研发的图像生成模型 Qwen2vl-Flux，该模型不仅具备编辑、融合和混合等多种功能，还能够在用户输入图像或文本的情况下，生成具有高度相似性的全新图像。Qwen2vl-Flux 提供了强大的图像变化功能。用户只需输入一张图像，无需任何文本提示，模型便能根据原图生成多幅相似的图像。例如，用户上传一张人物照片，模型便可以生成多个角度下的人物表现，展现出不同的视角与情感。模型还支持文本引导图像混合。当用户输入一张图片并附加相关文本提示时，Qwe

在2024年世界互联网大会乌镇峰会期间，阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭于11月21日在互联网企业家论坛上发表了主题演讲，强调了人工智能（AI）对互联网行业的深远影响。他指出，今年互联网行业最大的变化依然是 AI 技术的迅速发展。吴泳铭表示，AI最大的价值绝不仅仅是在手机上做出一两个超级App，而是推动各行各业的生产力变革。发展AI需要建设繁荣的技术、产品和市场生态。目前，已有超过30万家企业接入阿里巴巴的通义大模型，利用 AI 技术重塑代码开发、药物研发、生产制造等多

在2024年世界互联网大会乌镇峰会的主论坛上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表了关于公司在人工智能时代战略的演讲。吴泳铭指出，阿里巴巴致力于做好两件事:首先，不断完善人工智能基础设施和相关支撑体系;其次，坚持开源开放，与生态伙伴合作，将AI能力转化为各行各业的生产力。