当地时间12月10日至15日，全球AI顶级会议NeurIPS在加拿大温哥华举行，涵盖机器学习、深度学习、神经网络等多个研究方向。本届会议共收到15671篇有效论文投稿，录取率为25.8%，略低于去年。来自中国的论文数量可观，包括中国人民大学、字节跳动、蚂蚁集团、腾讯等机构均有数十篇论文被收录。

蚂蚁集团此次共有20篇论文入选，其中一篇为特别关注的Spotlight论文。这篇论文介绍了名为KGL的新知识图谱语言，能够显著提升大语言模型（LLM）对知识图谱的理解能力。实验结果显示，通过KGL，LLM在知识图谱补全等任务上的表现显著优于传统方法。

此外，蚂蚁集团的另一篇论文《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》提出了一种名为PaRO的优化器，通过更精细的分片策略加速LLM的训练，实验结果表明其速度比现有技术快266%。蚂蚁集团还在会议上举办了一场研讨会，探讨知识增强的LLM在行业垂直领域的应用前景。

这些成果体现了蚂蚁集团在提升AI经济性、可信性和效率方面的努力，也是其重点攻坚方向。会议期间发布的《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将显著提升生产力，并推动技术发展。同时，中国学术界和企业界在NeurIPS上的表现持续突破，期待未来继续取得更多成就。