在生成式人工智能迅猛發(fā)展的背景下，多模態(tài)大模型已成為推動產(chǎn)業(yè)智能化升級的核心技術。然而，模型訓練與推理的高成本、多模態(tài)數(shù)據(jù)對齊的復雜性，仍是制約其深入應用的瓶頸。北京大學人工智能研究院助理教授楊耀東團隊研發(fā)出一套覆蓋全模態(tài)、兼顧高效率、賦能強推理的大模型對齊框架——Align-Anything，并依托鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心（以下簡稱“卓越中心”）的算力支持成功遷移至昇騰平臺，目前，已在智慧醫(yī)療、網(wǎng)絡安全等多個關鍵領域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地，展現(xiàn)了廣闊的應用前景，并在人才培養(yǎng)方面取得顯著成效。

Align-Anything以“語言反饋”（RLHF）為核心，構(gòu)建了一套覆蓋文本、圖像、音頻、視頻乃至動作的全模態(tài)對齊算法，解決了傳統(tǒng)二元反饋信息量有限和一致性的問題。基于成熟的技術架構(gòu)，團隊在Align-Anything中集成專用評估工具Eval-Anything，可追蹤并評估各類大參數(shù)模型在復雜任務中的真實能力，目前已實現(xiàn)開源；團隊還拓展出基于DeepSeek-671B的多模態(tài)強推理模型Align-DS-V，以模態(tài)穿透賦能智能邊界拓展。

在產(chǎn)學研協(xié)同方面，北大團隊與昇騰的合作從技術研發(fā)延伸至行業(yè)落地與人才培養(yǎng)的全鏈條。

在行業(yè)的安全治理方面，Align-Anything 深度融入智源大模型安全中心的整體安全治理框架，作為統(tǒng)一的安全對齊與風險干預基礎模塊。依托智源在安全評測、紅隊攻防與合規(guī)審查上的體系化能力，Align-Anything 將安全偏好建模、風險內(nèi)容識別與無害化改寫串聯(lián)為閉環(huán)流程，被部署在大模型從訓練前審核、訓練中約束到推理后校驗的多級安全環(huán)節(jié)中。通過與通用模型、安全評測平臺及在線監(jiān)控系統(tǒng)的模塊化集成，該對齊器能夠自動對潛在風險回復進行識別、攔截與規(guī)范化重寫，在顯著提升整體安全水位、降低有害內(nèi)容輸出的同時，有效保持模型的通用能力與業(yè)務可用性，為智源牽頭的大模型安全治理體系持續(xù)貢獻底層技術力量。

在行業(yè)應用側(cè)，基于昇騰平臺的Align-Anything深度賦能智慧醫(yī)療場景。Align-Anything充分發(fā)揮了昇騰軟硬件平臺的技術實力，構(gòu)筑了全模態(tài)醫(yī)學知識體系。在基礎設施層面，多家醫(yī)院完成了昇騰服務器的機房部署，其強大的異構(gòu)計算能力與高內(nèi)存帶寬，可支撐大規(guī)模參數(shù)模型的高效并行訓練，同步自研大模型推理一體機，支持科室本地化部署，快速調(diào)取算力；在算法層面Align-Anything支持圖文、文表、圖結(jié)構(gòu)等多模態(tài)交互，賦能涵蓋臨床指征、心電圖、超聲心動圖等全模態(tài)數(shù)據(jù)的高效訓練。

在人才培養(yǎng)層面，團隊聯(lián)合昇騰在北大推出《大語言模型基礎與對齊技術》課程，并開展基于昇騰 + Torch NPU的實操體驗，同時開發(fā)兼容昇騰系列計算設備的課程作業(yè)代碼，在課程作業(yè)中讓學生在自主創(chuàng)新的GPU架構(gòu)上進行模型的訓練和微調(diào)。

基于昇騰平臺的Align-Anything框架的發(fā)布和廣泛落地應用，標志著北大團隊與卓越中心協(xié)同攻關取得重要階段性成果。自合作以來，卓越中心在算力和技術等方面為團隊提供了全方位支持，是項目成功的重要保障。該成果不僅為學術界提供了可復用的基礎工具，也通過昇騰算力實現(xiàn)了高性能與高效率的統(tǒng)一。未來，雙方將繼續(xù)深化全模態(tài)對齊探索，攜手推進大模型技術體系建設。