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當地時間6月17日，為期5天的IEEE國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR2024）在美國西雅圖舉辦。官方數據顯示，本屆會議共收到11532篇有效論文投稿，接收了其中2719篇，錄用率為23.6%，比例低于往年。

CVPR主辦方是IEEE，為全球計算機視覺三大頂會之一，迄今舉辦了40次會議。本屆會議螞蟻集團有24篇論文被收錄，其中一篇被組委會重點推薦（highlight）。24篇論文研究方向包括計算機視覺、深度學習、數字人、大模型等。

被組委會重點推薦的論文“用于時序一致性視頻處理的內容變形場”，提出了一種全新的視頻處理方法CoDeF，它能將視頻處理簡化為圖像處理。相較于傳統方法，CoDeF能夠實現跨幀一致性，跟蹤煙霧、水流等非剛性物體，支持各種圖像算法直接用于視頻處理。用戶只需要處理每個視頻對應的靜態規范圖像，通過形變場的變換，就可將圖像處理結果自然地沿著時間維度進行傳播，達到對整個視頻處理的目的，也因此保證了高度的時序一致性。

據了解，這二十余篇學術成果，有部分已經在真實業務場景中落地應用。比如“面向地球觀測影像通用解譯的多模態遙感基礎模型”一文，介紹了螞蟻自研的多模態遙感基礎模型SkySense，它是迄今為止國際上參數規模最大、覆蓋任務最全、識別精度最高的多模態遙感基礎模型。在17 項國際權威測試場景中，SkySense 的指標全面超過國際同類產品。

目前，SkySense已應用于網商銀行的衛星遙感風控系統“大山雀”，可精準識別和捕捉20多種農作物的種類和長勢，讓它們成為銀行認可的資產抵押物，從而靈活、隨時給到種糧戶合理的貸款額度和還款周期。

還有部分學術成果，致力于優化和提高AI的可靠性、經濟性和易用性，為AI持續降本增效，以推動大模型在真實場景，尤其是嚴謹產業中得以規模化落地應用。比如“基于promp的視覺語言模型無監督蒸餾”一文，提出了一種基于可學習提示的視覺語言模型 CLIP 的蒸餾方法，可將大型 CLIP 教師模型的知識遷移至輕量級 CLIP 學生模型中。這是將大模型做“小”，提高AI經濟性的有效技術解決方案，AI降本，大模型應用才有可能成為主流。實驗結果表明，該蒸餾方法訓練出的模型，在多個數據集上達到了最先進的性能。

據介紹，螞蟻此次被CVPR收錄的24篇論文中，有13篇出自螞蟻技術研究院。作為螞蟻聚焦前瞻科技的科研團隊，螞蟻技術研究院設立了交互智能、數據庫、圖計算、計算系統、程序設計語言與編譯器、密碼學等六個實驗室，以推動實現幾個階段性目標：在人工智能方向，能做出真正通過圖靈測試的智能模型，以及可以以假亂真、實時可交互的高精度數字人；在隱私計算方向，實現隱私計算軟硬件結合加速10萬倍；在數據方向，做到讓數據庫更智能，以及在圖計算上部署大腦模擬和融合神經科學的智能機理研究。

據了解，清華大學、南京大學、華中科技大學、哈爾濱工業大學、西安電子科技大學、華南理工大學、騰訊、字節跳動等國內高校和互聯網企業均有論文被該會議收錄。在這波生成式AI科技浪潮下，國內校企正在發力積極參與其中。