奇富科技TRIDENT框架引領多模態(tài)大語言模型新潮流
隨著人工智能領域的快速發(fā)展,多模態(tài)大語言模型(MLLM)在零樣本學習中的潛力逐漸被挖掘。近日,奇富科技聯(lián)合北京交通大學發(fā)表的論文Leveraging MLLMEmbeddings and Attribute Smoothing for Compositional Zero-Shot Learning,憑借其顛覆性的創(chuàng)新,成功登頂人工智能“奧林匹克”IJCAI2025會議。這一突破性的成果,標志著奇富科技在AI基礎技術與產業(yè)應用深度融合方面占據了先發(fā)優(yōu)勢,也預示著多模態(tài)大語言模型的新潮流的到來。
首先,讓我們回顧一下這一創(chuàng)新的技術背景。這是全球首個將多模態(tài)大語言模型(MLLM)深度應用于組合零樣本學習的技術突破。MLLM作為一種強大的大語言模型,能夠處理多種模態(tài)的數據,如文本、圖像、音頻等,并將其整合為有意義的表示。這種模型在零樣本學習中表現出色,能夠從無標簽的數據中學習新的知識和技能。
奇富科技的TRIDENT創(chuàng)新框架,通過特征自適應聚合、MLLM嵌入及屬性平滑等技術,有效攻克了組合零樣本學習中的背景干擾、語義捕捉等難題,其性能達到了當前最優(yōu)水平。這一成果在金融科技領域極具應用價值,不僅能基于多模態(tài)數據分析精準識別智能風控中的新型風險組合,提升風險評估效率,還能在智能客服場景下快速理解用戶復雜語義,優(yōu)化金融服務體驗。
奇富科技首席算法科學家費浩峻表示:“此次成果是奇富科技科研實力的有力彰顯,契合公司深耕金融科技、推動創(chuàng)新應用的戰(zhàn)略布局。論文中的創(chuàng)新技術,將助力公司在智能風控、智能客服等場景,精準洞察用戶需求,實現更人性化、高效的金融服務。” 這句話充分展示了奇富科技對于技術創(chuàng)新的重視和對于金融科技領域的深入理解。
值得一提的是,IJCAI(國際人工智能聯(lián)合會議)是人工智能領域最主要的國際學術會議之一,也是人工智能領域歷史最悠久的頂級學術會議之一。本屆論文通過率為19.3%,相當于每5篇投稿就有4篇被拒之門外。這無疑是對奇富科技科研實力的又一次肯定。
然而,技術創(chuàng)新永無止境。奇富科技的TRIDENT框架的成功,不僅是對現有技術的突破,更是對未來人工智能發(fā)展的前瞻。多模態(tài)大語言模型的新潮流,將帶來更為豐富和復雜的應用場景,為金融服務帶來更多可能性。
總的來說,奇富科技TRIDENT框架的成功問鼎AI領域頂級會議,是奇富科技科研實力的一次重要展示,也是對多模態(tài)大語言模型新潮流的引領。未來,我們期待奇富科技在人工智能領域取得更多的突破和成就,為金融服務帶來更多的人性化和高效體驗。
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