5月7日消息，近日，奇富科技聯(lián)合北京交通大學(xué)發(fā)表的論文LeveragingMLLMEmbeddingsandAttributeSmoothingforCompositionalZero-ShotLearning，憑借大語言模型與零樣本學(xué)習(xí)的顛覆性創(chuàng)新，從5404篇論文中殺出重圍，強(qiáng)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(xué)習(xí)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(xué)術(shù)會議之一。IJCAI是中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）推薦的A類國際學(xué)術(shù)會議，也是人工智能領(lǐng)域歷史最悠久的頂級學(xué)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(dāng)于每5篇投稿就有4篇被拒之門外。
在IJCAI嚴(yán)苛篩選下，奇富科技的多模態(tài)大語言模型零樣本學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)中的背景干擾、語義捕捉等難題，性能達(dá)當(dāng)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(zhǔn)識別智能風(fēng)控中的新型風(fēng)險組合，提升風(fēng)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(xué)家費(fèi)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(fēng)控、智能客服等場景，精準(zhǔn)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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