奇富科技全球首個基于多模態(tài)大語言模型的TRIDENT框架登頂IJCAI2025會議

5月7日消息，近日，奇富科技聯合北京交通大學發(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。

據介紹，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，有望推動我國在AI基礎技術與產業(yè)應用深度融合方面占據先發(fā)優(yōu)勢。

IJCAI（即國際人工智能聯合會議，InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence）是人工智能領域最主要的國際學術會議之一。IJCAI是中國計算機學會（CCF）推薦的A類國際學術會議，也是人工智能領域歷史最悠久的頂級學術會議之一，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，通過特征自適應聚合、MLLM嵌入及屬性平滑等技術，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域極具應用價值，既能基于多模態(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，又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。

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