近日，奇富科技聯合北京交通大學發表的論文Leveraging MLLM Embeddings and Attribute Smoothing for Compositional Zero-Shot Learning，憑藉大語言模型與零樣本學習的顛覆性創新，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。這是全球首個將多模態大語言模型（MLLM）深度應用於組合零樣本學習的技術突破，有望推動我國在AI基礎技術與產業應用深度融合方面佔據先發優勢。

　　IJCAI（即國際人工智能聯合會議，International Joint Conference on Artificial Intelligence）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。本屆論文通過率爲19.3%，相當於每5篇投稿就有4篇被拒之門外。

　　在IJCAI嚴苛篩選下，奇富科技的多模態大語言模型零樣本學習研究成果亮眼。其提出的 TRIDENT 創新框架，通過特徵自適應聚合、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，性能達當前最優水平。該成果在金融科技領域極具應用價值，既能基於多模態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複雜語義，優化金融服務體驗。

　　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、推動創新應用的戰略佈局。論文中的創新技術，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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責任編輯：彭紫晨