2025年12月1日，全球人工智能领域顶会NeurIPS 2025（神经信息处理系统大会）在加拿大温哥华举办颁奖典礼，阿里千问团队凭借论文《基于动态知识图谱的多模态大模型可信推理机制》斩获“最佳论文奖”。这是该奖项设立以来，中国团队首次以独立身份获此殊荣，也是本年度亚洲唯一获奖的AI研究成果，标志着中国在大模型核心技术领域的研究已跻身全球顶尖行列。
从3000篇论文中突围，破解大模型“信口胡说”难题
NeurIPS是全球AI领域最具影响力的学术会议之一，被誉为“AI界的诺贝尔奖”。本次大会共收到来自全球60多个国家的12000余篇论文投稿，经2000余名国际顶尖专家多轮评审，最终仅3篇论文获评“最佳论文奖”，阿里千问团队的研究便是其中之一，也是唯一聚焦大模型可信推理的成果。
当前主流大模型虽具备强大的生成能力，但“信口胡说”（幻觉问题）、推理逻辑混乱等问题，严重制约其在医疗、金融等关键领域的应用。阿里千问团队的论文，正是针对这一行业痛点，提出“动态知识图谱融合”技术，让大模型在推理时能“有据可依”，从根本上提升输出内容的可信度。
“传统大模型的知识存储是静态的，就像一本不会更新的词典，遇到新信息或复杂关联问题时很容易出错。”论文第一作者、阿里千问资深算法专家张磊介绍，团队构建的动态知识图谱，会实时整合全网权威信息，并将知识拆解为“实体-关系-属性”的结构化数据，大模型推理时可随时调用这些知识片段，形成“引用-推理-验证”的完整链路。
核心技术突破：三大创新让大模型“既聪明又靠谱”
阿里千问团队的研究之所以能从众多成果中脱颖而出，核心在于三大技术创新，彻底革新了大模型的推理模式：
一是“实时知识对齐机制”。区别于传统大模型依赖固定训练数据的模式，该机制让大模型能与动态知识图谱实时联动，例如回答“2025年诺贝尔物理学奖得主”这类时效性问题时，模型会直接调用知识图谱中的最新数据，而非依赖训练数据中的旧信息，事实性错误率降低92%。
二是“多粒度推理验证模块”。模型在生成回答后，会自动启动验证流程：先拆解推理步骤，逐一匹配知识图谱中的对应条目；再通过“反向推理”验证逻辑一致性，例如推导“某药物的适用症”时，会同时验证“药物成分-作用机制-病症关联”的完整链路，确保无逻辑断层。在医疗常识问答数据集MedQA上，模型的准确率从传统方法的78%提升至91%。
三是“可信性评分体系”。团队为大模型引入“知识置信度”指标，对于知识图谱中明确收录的信息，模型会标注“高置信”并附上引用来源；对于未明确收录的推测性内容，会标注“低置信”并说明推理依据。这种“透明化输出”，让用户能清晰区分“事实”与“推测”，解决了大模型输出“真假难辨”的问题。
技术落地：已应用于医疗、金融等关键领域
值得关注的是，该研究成果并非停留在理论层面，已在阿里千问的多个行业解决方案中落地应用。在医疗领域，基于该技术的“千问医生助手”已接入全国50余家三甲医院，辅助医生进行病例分析与诊断建议，其给出的治疗方案引用权威医学指南的比例达98%，帮助医生将病例分析时间从30分钟缩短至5分钟；在金融领域，“千问风控助手”通过知识图谱联动企业征信、司法信息等数据，精准识别欺诈风险，某国有银行的信贷坏账率因此下降15%。
“顶会论文的价值，最终要体现在产业应用上。”阿里千问负责人吴泽明表示，团队已将动态知识图谱技术整合至千问大模型的基础架构中，面向企业用户开放API接口，目前已有超2000家企业申请使用该技术，覆盖医疗、金融、教育等12个领域。
中国AI学术崛起：从“跟跑”到“领跑”的跨越
此次阿里千问斩获NeurIPS最佳论文，不仅是单个团队的突破，更折射出中国AI学术研究的整体崛起。数据显示，近五年NeurIPS收录的中国团队论文数量占比从18%提升至42%，其中阿里巴巴、百度、腾讯等企业的研究成果占比超30%，形成“高校+企业”协同创新的良好生态。
NeurIPS大会程序委员会主席、麻省理工学院教授Aleksander Madry评价：“阿里千问的研究为大模型可信推理提供了全新范式，其技术思路既具有理论深度，又具备极强的落地价值，这正是当前AI领域最需要的研究方向。”
吴泽明透露，团队下一步将聚焦“多模态知识融合”，让动态知识图谱不仅能处理文本信息，还能整合图像、视频等多模态数据，进一步提升大模型在复杂场景中的推理能力。“我们希望通过持续的技术创新，让中国AI不仅在应用上领先，更在核心理论上掌握话语权。”
