アリババ・ダモ学院は今日、2027年度の大学卒業生を対象にした「アリスター」という優秀な人材採用育成プログラムを開始し、15の先端研究テーマを公開しました。これらのテーマはAIチップ、新しいCPUアーキテクチャ、医療マルチモーダルエージェント、AGI意思決定などの分野をカバーしており、次世代の人工知能技術の探求に参加する優れた大学の人材を引きつけることを目的としています。

チップ分野において、ダモ学院はAI計算インフラストラクチャに関する複数の研究方向を展開しており、AIチップのプログラミングモデル設計、AIコンパイラの開発、大規模モデルのトレーニングと推論に向けたAI SoCアーキテクチャの研究、そしてAIチップの推論システム最適化などのテーマが含まれます。これらの研究では、自社開発のAIチッププログラミング言語、コンパイラツールチェーン、ソフトウェアとハードウェアの協調最適化、高度なパッケージングとシステムアーキテクチャ設計などの重要な技術が関与します。

さらに、ダモ学院はエージェント時代における計算アーキテクチャの進化にも注目しており、「AIエージェントCPUアーキテクチャ」の探索テーマを公開しました。これにより、次世代のRISC-V高性能CPU設計の方向性を探るほか、エージェントの作業負荷の特徴を分析し、エージェンティックAIに適した新しいマイクロアーキテクチャの探求を行います。また、チームはAI駆動のRISC-Vコンパイル最適化に関する研究も行い、AIモデルによってコンパイルシステムの知能化レベルを向上させ、関連する国際標準の探求にも参加します。

AI応用の観点から、ダモ学院は医療分野の人工知能、マルチモーダルエージェントおよび汎用人工知能技術を重点的に展開しています。関連するテーマには医療画像の基本的大規模モデル、医療マルチモーダルエージェント、医学視覚の大規模モデルとAIエージェントの開発が含まれており、大規模モデル、強化学習およびエージェント技術を通じて、疾患診断や医療データ分析などの実際の臨床問題を解決することを目指しています。

一方で、ダモ学院は工業分野におけるAGI意思決定技術の研究も行っており、長期記憶、自己認識モデリング、継続的学習、自律的なエージェント能力がエネルギー、航空、鉄道、港湾などのシナリオでの応用を探るほか、AI動画の先端アルゴリズムの標準制定と製品化の実装を進めています。