2月26日、AAAI 2025が米国ペンシルベニア州フィラデルフィアで現地時間2月25日に開催されたと報じられました。AAAI 2025には12,957件の有効投稿があり、3,032件の論文が採択され、採択率は23.4%でした。口頭発表は全体の4.6%を占めました。

AAAI 2025では、中国の大学やインターネット企業から多数の技術論文が採択されました。例えば、厦門大学情報科学技術学院からは32件の論文が採択され、マルチモーダルコンピューティング、物体検出、自動運転などの研究分野をカバーしています。香港科技大学データサイエンス・アナリティクス部門からは14件の論文が採択され、大規模言語モデルの圧縮と微調整、教師あり学習、AI画像処理などの研究分野をカバーしています。快手からは7件の論文が採択され、短編動画処理、動画質問応答技術、推薦モデルなどの研究分野をカバーしています。アントグループからは3件の口頭発表を含む18件の論文が採択され、大規模モデルのプライバシー保護の強化、推論速度と能力の向上、大規模モデルのトレーニング効率の向上、モデル錯視の低減などの研究分野をカバーしています。

これらの論文の中でも、大規模モデルの技術的最適化とブレークスルーに焦点を当てた論文は特に注目に値します。大規模モデルの急速かつ継続的な開発は、モデルの所有権とデータプライバシーの保護に大きく依存しています。アント・ファイナンシャル、浙江大学、リバプール大学、華東師範大学が共同で行った口頭発表論文「大規模モデルのためのプライバシー・ユーティリティ・変数オフサイト・チューニング・アルゴリズム」では、新たなオフサイト・チューニング・フレームワーク「ScaleOT」が提案されています。このフレームワークは、様々なスケールでの非可逆圧縮シミュレータを提供することでモデルのプライバシーを保護するとともに、ロスレス・チューニングを容易にします。実験では、知識蒸留ベースの手法と比較して、ScaleOTは複数のモデルにわたるフルスケール・チューニングの成功率を12.5%向上させることが示されています。また、知識蒸留ベースの手法と比較して、ScaleOTは計算能力を90%節約し、数十億のパラメータを持つモデルの軽量なオフサイト・チューニングのための実現可能なソリューションを提供します。現在、このアルゴリズムはアント・ファイナンシャルのMorse大規模モデルプライバシー保護製品に統合されており、中国で初めてCAICTの大規模モデル信頼実行環境製品特別テストに合格した製品の1つとなっています。

近年、「中国チーム」は世界トップクラスのAIカンファレンスでますます活発に活動していることが明らかになっています。中国科学技術情報研究所の「2024年中国科学論文統計報告」によると、中国は注目論文数（48.4%）で世界第1位、高被引用論文数（33.8%）で第2位、そしてコンピュータサイエンスを含む7つの分野で論文の引用数で第1位となっています。

「中国チーム」の中でも、インターネット企業やテクノロジー企業を含む「チームメイト」の活躍は特筆すべきものがある。スタンフォードAIIndex 2024がまとめたトップ10のトレンドは、現在、産業界が人工知能の最先端の研究をリードしていることを示しています。

中国のインターネット企業とテクノロジー企業は、今や中国の科学研究において大きな力を持つに至っています。産業界、学界、研究機関からなる「中国チーム」が、最先端技術の世界舞台で今後も優れた成果を上げていくことを期待しています。（周小白）