此次技術的重大突破源于阿里巴巴研究團隊提出的“基于分層融合注意力機制”的深度神經網絡模型。該模型能夠模擬人類在做閱讀理解問題時的一些行為，包括結合篇章內容審題，帶著問題反復閱讀文章，避免閱讀中遺忘而進行相關標注等。

值得一提的是，該自然語言處理團隊還支撐了阿里巴巴整個生態的技術需求，由他們研發的AliNLP自然語言技術平臺每日調用1200億+次，Alitranx翻譯系統提供20個語種在線服務日調用量超過7億+次。

據悉，SQuAD比賽構建了一個包含10萬個問題的大規模機器閱讀理解數據集，文章來源于500多篇維基百科文章。 人工智能 在閱讀完數據集中的一篇短文之后，需要回答若干個基于文章內容的問題，然后與標準答案進行比對，得出精確匹配（Exact Match）和模糊匹配（F1-score）的結果。

該比賽吸引了谷歌、卡內基·梅隆大學、斯坦福大學、微軟亞洲研究院、艾倫研究院、IBM、Facebook等知名企業研究機構和高校的深度參與。