腾讯Angel机器学习平台获中国电子学会科技进步一等奖
记者3月26日获悉，中国电子学会公布2023科学技术奖获奖名单，由腾讯主导，北京大学、北京科技大学共同参与的联合项目《面向大规模数据的Angel机器学习平台关键技术及应用》获科技进步一等奖。
Angel机器学习平台是支撑腾讯混元大模型的核心技术，主要目标是解决大模型海量数据训练难、架构设计难的问题，具备行业领先的硬件加速和在线推理服务能力。
据悉，腾讯 Angel 机器学习平台研发过程中累计授权发明专利74项，发布国家/行业标准9项，发表高水平论文56篇，其中3篇获学术领域最佳论文奖。
由多名院士等权威专家组成的鉴定委员会认为，腾讯 Angel 机器学习平台技术复杂度高、研制难度大、创新性强，应用前景广阔，整体技术达到国际先进水平，其中面向all-to-all通信的高效缓存调度与管理技术、自适应预采样与图结构搜索技术达到国际领先水平。
另悉，自2023年9月亮相至今，腾讯混元通过采用混合专家模型 (MoE) 结构，已将模型扩展至万亿级参数规模，实现预测性能提升和推理成本下降。目前，腾讯混元也在积极发展多模态模型，以进一步加强文生图和文生视频能力。
记者3月26日获悉，中国电子学会公布2023科学技术奖获奖名单，由腾讯主导，北京大学、北京科技大学共同参与的联合项目《面向大规模数据的Angel机器学习平台关键技术及应用》获科技进步一等奖。
Angel机器学习平台是支撑腾讯混元大模型的核心技术，主要目标是解决大模型海量数据训练难、架构设计难的问题，具备行业领先的硬件加速和在线推理服务能力。
据悉，腾讯 Angel 机器学习平台研发过程中累计授权发明专利74项，发布国家/行业标准9项，发表高水平论文56篇，其中3篇获学术领域最佳论文奖。
由多名院士等权威专家组成的鉴定委员会认为，腾讯 Angel 机器学习平台技术复杂度高、研制难度大、创新性强，应用前景广阔，整体技术达到国际先进水平，其中面向all-to-all通信的高效缓存调度与管理技术、自适应预采样与图结构搜索技术达到国际领先水平。
另悉，自2023年9月亮相至今，腾讯混元通过采用混合专家模型 (MoE) 结构，已将模型扩展至万亿级参数规模，实现预测性能提升和推理成本下降。目前，腾讯混元也在积极发展多模态模型，以进一步加强文生图和文生视频能力。
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