近日，奇富科技联合北京交通大学发表的论文Leveraging MLLM Embeddings and Attribute Smoothing for Compositional Zero-Shot Learning，凭借大语言模型与零样本学习的颠覆性创新，从5404篇论文中杀出重围，强势登顶人工智能“奥林匹克" IJCAI2025会议。这是全球**将多模态大语言模型(MLLM深度应用于组合零样本学习的技术突破，有望推动我国在AI基础技术与产业应用深度融合方面占据先发优势。

　　IJCAI(即**人工智能联合会议，International Joint Conference on Artificial Intelligence是人工智能领域最主要的**学术会议之一。IJCAI是**计算机学会(CCF推荐的A类**学术会议，也是人工智能领域历史最悠久的**学术会议之一，迄今已举办了34届。本届论文通过率为19.3%，相当于每5篇投稿就有4篇被拒之门外。

　　在IJCAI严苛筛选下，奇富科技的多模态大语言模型零样本学习研究成果亮眼。其提出的 TRIDENT 创新框架，通过特征自适应聚合、MLLM 嵌入及属性**等技术，有效攻克组合零样本学习中的背景干扰、语义捕捉等难题，性能达当前**水平。该成果在金融科技领域极具应用价值，既能基于多模态数据分析精准识别智能风控中的新型风险组合，提升风险评估效率，又能在智能客服场景下快速理解用户复杂语义，优化金融服务体验。

　　奇富科技**算法科学家费浩峻表示：此次成果是奇富科技科研实力的**彰显，契合公司深耕金融科技、推动创新应用的战略布局。论文中的创新技术，将助力公司在智能风控、智能客服等场景，精准洞察用户需求，实现更人性化、**的金融服务。

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