文章主题：首届通义千问AI挑战赛, 阿里云, NVIDIA, 魔搭社区
高能对决，创意迸发，首届通义千问AI 挑战赛落幕
在经过一个月的激烈角逐后，首届通义千问AI挑战赛终于画上了句号。本次比赛由阿里巴巴云计算公司和NVIDIA英伟达共同主办，同时得到了魔搭社区、阿里云天池平台、通义千问和CodeFuse的支持与承办。
在本次比赛中，我们特别设立了两个主题赛道，分别是Code Qwen能力算法赛道和Agent Builder创意挑战赛道。其中，Code Qwen能力算法赛道主要针对通义千问大模型的微调训练展开，旨在通过大量高质量的数据来挖掘开源模型的代码能力边界，进一步推动人工智能技术的发展。而Agent Builder创意挑战赛道则鼓励开发者利用通义千问大模型和魔搭社区的Agent-Builder框架，创造出全新的AI应用，从而推动大模型在各行各业中的实际应用，实现人工智能技术的真正价值。
在今年的盛事中，我国全国范围内共有1216支参赛队伍纷纷报名，竞争激烈。在初赛阶段，总共收到了351份精彩的作品或成绩提交。经过严格筛选，20支表现卓越的队伍成功晋级到复赛环节，充分展示了他们出色的技术实力和创新能力。最终，这20支队伍共同分享了一份价值17.5万元人民币的奖金池，以此来表彰他们的努力和成果。
在通义千问AI挑战赛 – Code Qwen能力算法赛道中，众多参赛者凭借出色的智慧和才华，在初赛和复赛中脱颖而出。其中，编程能力作为大型模型关键能力之一，对于提升生产效率具有重要作用。高效的生产效率不仅可以优化有限算力的利用，加速模型迭代，还能推动更多基于大型模型的编程助手的发展，使其成为我国经济社会发展中不可或缺的智能化工具。
在初赛阶段，参赛者们围绕1.8B规模的开源Qwen模型进行了精细的微调，其目标在于通过收集并利用大量高质量的数据，旨在提升模型在代码生成和代码修复领域的性能表现。得益于1.8B Qwen模型在训练资源上的低需求，参赛者们得以充分发挥自身的创意，积极地搜集并构建优质的代码监督数据，从而不断地优化和提升基础模型的性能水平。
在众多团队中，VSCode团队与JMXGODLZZ团队的表现尤为卓越。尤其是JMXGODLZZ团队，他们在研究中采用了“Textbook is All you need”论文的方法，利用高质量书籍数据作为第一阶段的训练素材，并后续利用高质量指令数据进行第二阶段训练。这种方法成功地将理论研究转化为实际应用，充分展示了他们的实力与创新精神。
在复赛中，主办方提供了一套基于NVIDIA GPU的训练设施，参赛者采用NVIDIA TensorRT-LLM等技术框架，在阿里云灵积平台上对72B Qwen模型进行了云端训练。他们期望这样的大型模型能够在真实的leetcode上展现出如同顶级编程专家般的实力，进行编程挑战。复赛过程中，yyyyyjjjjj团队深刻认识到“有思路的刷题”对于提高模型性能的关键性，于是他们通过搜集并整理大量的leetcode训练题目以及相应的题解思路，以此强化模型的解题能力，最后成功地获得了頭筹。
在通义千问AI挑战赛的Agent Builder应用赛道中，参赛者的作品创意广泛，涵盖了游戏、教育、法律、金融、工业等超过10个领域。经过严格的技术难度、应用前景、交互体验以及人气值的综合评估，来自各个领域的10支优秀团队及其作品脱颖而出，成功晋级线下复赛路演阶段。在复赛过程中，他们展示了卓越的实力和创新的思维。最终，比赛评委会由技术、业务、投资等多个领域的专家组成，经过深思熟虑的评审，最终评选出了最佳应用奖、最佳创意奖等6个奖项。这些获奖作品充分体现了人工智能技术的巨大潜力，以及其在不同领域的广泛应用价值。
在众多团队中，“关风月W”的“看得见听得见的二次元女朋友”项目获得最佳应用奖，其通过多模态AI，结合文本、图像、音频和视频技术，创造出具有生动个性和强互动体验的数字人。用户能够复刻二次元角色、偶像或亲朋的声音与形象，同时利用先进语言模型定制数字人的特性，提供丰富多样的互动体验。
来自“JO了个JO”的“狗血故事无痛背单词”项目获“最佳创意奖”，通过AI助手，将英语单词转化为容易记忆的有趣小故事，该项目创新性地解决了大规模词汇记忆的挑战，使英语学习变得轻松有趣。
获奖名单
Code Qwen能力算法赛道：
Agent Builder创意挑战赛道：
在本次大赛中，不论是通过高质量数据微调提升基础语言模型低代码能力，还是围绕场景创作好玩和有用的AI智能体创意应用，我们都惊喜地看到了开发者们的无限探索力和创造力。返回搜狐，查看更多
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