从 Token 数量到 Token 密度:万亿参数规模下的高效智能体智能

所属专题:Keynote 主题演讲

嘉宾 : 周俊 | 蚂蚁集团副总裁

讲师介绍

主题演讲嘉宾:周俊

蚂蚁集团副总裁

国家级创新领军人才,主要研究方向为基础大模型、机器学习等人工智能技术,致力于相关领域的技术创新与应用。在学术方面,已发表AI领域顶会论文百余篇,H-index为52,并获得3项国际最佳论文奖及41项美国授权专利。在云计算跟大数据领域,作为早期技术团队成员,参与了国内唯一自研的云计算操作系统(飞天)的建设,为该技术的大规模商业化应用奠定了基础。

作为阿里和蚂蚁AI的创始成员之一,深度参与并负责构建了多个大规模AI项目,包括双11电商个性化推荐、人工智能平台PAI、图学习系统AGL、AI风控、支付宝智能化等。带领团队在4项国际算法评测中排名第1,并获得教育部科学研究优秀成果奖一等奖、陕西高等学校科学技术研究优秀成果特等奖、CCF科技进步1等奖、吴文俊人工智能科技进步1等奖、电子学会科技进步1等奖和浙江省科技进步1等奖等多个AI领域奖励,帮助提升了核心科技竞争力。

议题介绍

演讲:从 Token 数量到 Token 密度:万亿参数规模下的高效智能体智能

今天的大模型开发者正面对一个“不可能三角”:推理要快、能力要强、智能体要可靠。但这三件事并不是三个独立问题,而是同一个根源的不同表现:架构、训练与智能体能力被割裂设计。
Ling & Ring 2.6 的实践表明,万亿参数规模下的能力释放,不能只靠堆算力或扩参数。通过 7:1 混合线性注意力、MoE 稳定训练、真实工具执行数据、KPop 强化学习与 Token 效率优化,模型可以在 256K 长上下文、真实智能体任务和商业服务效率之间同时取得突破。

智能体时代,效率不是优化指标,而是能力本身;开源不是发布方式,而是推动新范式迭代的方法论。

演讲提纲:

  1. 架构设计
  2. 预训练&智能体数据
  3. 评测结果——能力释放·效率突破·现有差距
  4. 定位与展望

交通指南

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