首页 > 分享 > 云开发大赛

云开发大赛

花匠小妙招
2024-09-16 22:57

全球AI攻防挑战赛—赛道一：大模型生图安全疫苗注入

文生图大模型在影视艺术创作、产品原型设计、游戏动画开发等方向具有广泛的应用场景，同时，也被探索用于医疗教学和文物修复等工作。在产业侧，头部大厂已上线诸多基于此类大模型的文生图服务，如蚂蚁智能助理、通义万相等。然而，文生图大模型面临着巨大的滥用风险，如生成虚假、违法违规、血腥恐怖或歧视仇恨的图片，评估此类模型和系统的安全防范能力至关重要。鉴于此，我们希望通过比赛，从产业应用需求出发，以攻促防开设文生图攻击赛道。通过为大模型注入生成式“风险疫苗”，透视大模型生图潜在弱点和漏洞，进一步增强、健全大模型生图的安全免疫抵抗系统。

全球AI攻防挑战赛—赛道二：AI核身之金融场景凭证篡改检测

金融领域交互式自证业务中涵盖信用成长、用户开户、商家入驻、职业认证、商户解限等多种应用场景，通常都需要用户提交一定的材料（即凭证）用于证明资产收入信息、身份信息、所有权信息、交易信息、资质信息等，而凭证的真实性一直是困扰金融场景自动化审核的一大难题。随着数字媒体编辑技术的发展，越来越多的AI手段和工具能够轻易对凭证材料进行篡改，大量的黑产团伙也逐渐掌握PS、AIGC等工具制作逼真的凭证样本，并对金融审核带来巨大挑战。为此，开设AI核身-金融凭证篡改检测赛道。将会发布大规模的凭证篡改数据集，参赛队伍在给定的大规模篡改数据集上进行模型研发，同时给出对应的测试集用于评估算法模型的有效性。

2024年亚太眼科学会大数据竞赛-使用人工智能自動從眼底照生成OCT

2024年亚太眼科学会大数据竞赛由亚太眼科学会 (Asia Pacific Tele-Ophthalmology Society，APTOS)主办，泰国拉贾维地医院 (Rajavithi Hospital) 协办，获得泰国公共卫生部医疗服务处赞助认可，并由阿里云天池平台提供独家赛事技术支持。本次竞赛主题是使用人工智從眼底照生成OCT。

DiMTAIC 2024 数字医学技术及应用创新大赛-大模型医疗健康项目赛

2024数字医学技术及应用创新大赛（DiMTAIC 2024）由上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海人工智能实验室联合主办。DiMTAIC大赛旨在加速AI与医疗的交叉研究与协同创新，积极助力医疗数字化转型。大赛邀请医学和医工交叉领域的院士、领衔专家指导，面向全球召集数字医学创新技术及应用的优秀团队，探索人工智能、大数据分析等数字技术在真实医疗场景中的多元化研究与应用，搭建从研究设想到临床应用的高速通道。参赛团队将有机会获得激励奖金、科研资源支持、投融资对接、多渠道展示等生态权益。

PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）

2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛（天池杯），是由全国高等学校计算机教育研究会、系统能力培养研究专家组、系统能力培养研究项目发起高校、阿里云计算有限公司共同主办、武汉大学承办、机械工业出版社、希冀平台协办的全国性数据库大赛。大赛面向全国普通高等学校全日制在读本科和专科学生，旨在培养数据库系统领域的设计、分析、优化与应用人才，激发学生的想象力、创新力、工程实践能力和团队协作精神，以赛促学、以赛促教，为高质量专业人才搭建交流、展示、合作的开源社区平台，让参与大赛的学生、指导教师、学校和企业都能从中获得补益，助力我国高校与企业在数据库系统领域的产学研合作健康、快速发展。

DiMTAIC 2024 数字医学技术及应用创新大赛-甲状腺B超静态及动态影像算法赛

上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海人工智能实验室联合主办2024第二届数字医学技术及应用创新大赛（DiMTAIC 2024）。本次大赛开设甲状腺B超静态及动态影像算法赛道，面向高校、科研单位、企业、临床科研征集团队参赛，优秀队伍有机会获得激励奖金、科研生态支持、多渠道展示等权益。参赛队伍将基于甲状腺灰阶B超影像数据，开发人工智能算法，实现针对静态和动态影像中，对甲状腺结节病灶的自动分割、分类（良恶性）。

SMP 2024大模型图分析挑战赛

第十二届全国社会媒体处理大会将在2024年10月于河南新乡召开。全国社会媒体处理大会专注于社会媒体处理领域的科学研究和工程开发，为传播最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台。第十二届全国社会媒体处理大会（SMP2024）由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，河南师范大学承办。

天池Better Synth多模态大模型数据合成挑战赛

在当下大数据、大模型时代，大数据是驱动大模型的能源。当前大模型的训练数据绝大部分来源于互联网上的信息，但随着大模型尺寸与性能逐渐提升，互联网上的海量数据也将逐渐使用殆尽，并且对于多模态大模型来说，这些海量资源在获取后，也需要极大的额外处理和人力标注才可以达到可用于训练大模型的水准。因此，如何借助已有的强大的大模型，在有限的计算资源下为新的模型训练流程高效合成优质的训练数据成为了一个新兴的值得关注的问题。“天池Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”正是在这样的背景下产生，该比赛旨在鼓励参赛者探究合成数据对于多模态大模型训练的影响，以及促使参赛者追求高效的数据合成方法与策略，共同推进多模态大模型数据合成从0-1以及从1-100的前沿创新探索。