5月7日消息,近日,奇富科技聯(lián)合北京交通大學發(fā)表的論文LeveragingMLLMEmbeddingsandAttributeSmoothingforCompositionalZero-ShotLearning,憑借大語言模型與零樣本學習的顛覆性創(chuàng)新,從5404篇論文中殺出重圍,強勢登頂人工智能“奧林匹克"IJCAI2025會議。
據(jù)介紹,這是全球首個將多模態(tài)大語言模型(MLLM)深度應(yīng)用于組合零樣本學習的技術(shù)突破,有望推動我國在AI基礎(chǔ)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深度融合方面占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。
IJCAI(即國際人工智能聯(lián)合會議,InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence)是人工智能領(lǐng)域最主要的國際學術(shù)會議之一。IJCAI是中國計算機學會(CCF)推薦的A類國際學術(shù)會議,也是人工智能領(lǐng)域歷史最悠久的頂級學術(shù)會議之一,迄今已舉辦了34屆。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。
在IJCAI嚴苛篩選下,奇富科技的多模態(tài)大語言模型零樣本學習研究成果亮眼。其提出的TRIDENT創(chuàng)新框架,通過特征自適應(yīng)聚合、MLLM嵌入及屬性平滑等技術(shù),有效攻克組合零樣本學習中的背景干擾、語義捕捉等難題,性能達當前最優(yōu)水平。該成果在金融科技領(lǐng)域極具應(yīng)用價值,既能基于多模態(tài)數(shù)據(jù)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,又能在智能客服場景下快速理解用戶復(fù)雜語義,優(yōu)化金融服務(wù)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(yīng)用的戰(zhàn)略布局。論文中的創(chuàng)新技術(shù),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(xiàn)更人性化、高效的金融服務(wù)。
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