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。本次比赛由我国知名科技企业阿里云与NVIDIA英伟达共同主办，同时得到了魔搭社区、阿里云天池平台、通义千问以及CodeFuse的支持和承办。
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，充分体现了参赛选手们的高超技艺和创新思维。经过严格筛选，20支队伍成功晋级到复赛环节，进一步展示了他们在技术实力和创意上的卓越表现。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，激励了更多选手为 next level 的荣誉而努力拼搏。
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才智，展现了卓越的编程能力。这一能力不仅是大型模型的核心要素，更是提高生产效率的关键。高效的生产效率不仅能提升有限算力的利用率，更能加速模型的迭代过程。对于主办方而言，他们期待看到更多基于大型模型的编程助手出现，进一步提升生产效率，成为比赛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整合大量优质数据，从而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模型对训练资源需求的低敏感度，参赛者们得以充分发挥自身创意，积极地搜寻和构建高质量的代码监督数据集，借此机会不断提升基础模型的性能水平。
在诸多团队中，VSCode团队与JMXGODLZZ团队的表现格外抢眼。尤其是JMXGODLZZ团队，他们在借鉴“Textbook is All you need”论文方法的基础上，利用大量优质书籍数据进行第一轮训练，接着又以高级指令数据进行第二轮训练，从而将理论研究与实践操作相结合，取得了显著成果。
在复赛中，主办方提供了基于NVIDIA GPU的训练资源，参赛者利用NVIDIA TensorRT-LLM等技术栈，在阿里云灵积平台上对 72B Qwen模型进行云端训练，期待大型模型能够像顶尖的编程专家那样在真实 leetcode 上进行编程挑战。复赛期间，yyyyyjjjjj 团队敏锐地意识到 “有思路的刷题” 对提升模型性能的重要性，他们通过构建大量的leetcode训练题目及其题解思路来增强模型的解题能力，最终拔得头筹。
在通义千问AI挑战赛 – Agent Builder应用赛道上，作品创意涵盖游戏、教育、法律、金融、工业等10多个领域，通过技术难度、应用前景、交互体验、人气值等维度决选出了10支团队及其作品来到线下进行复赛路演，最终由技术、业务、投资领域组成的专家团评选出最佳应用奖、最佳创意奖等6个奖项。
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
责任编辑：
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
