Ngày 8/9, tại Hội nghị Bund tổ chức ở Thượng Hải, Ant Group đã chính thức công bố mô hình tài chính của mình. Điều này được hiểu rằng mô hình quy mô lớn của Ant Finance dựa trên mô hình quy mô lớn cơ bản do Ant phát triển, được tùy chỉnh sâu cho ngành tài chính và cụm sức mạnh tính toán cơ bản đã đạt quy mô 10.000 thẻ. Mô hình lớn này tập trung vào nhu cầu của các kịch bản tài chính thực tế và thực hiện xuất sắc 28 loại nhiệm vụ tài chính độc quyền theo năm chiều là "nhận thức, tạo ra, kiến thức chuyên môn, logic chuyên môn và tuân thủ". Lập luận sự kiện tài chính" và nhiều lĩnh vực khác có đã đạt tới trình độ chuyên gia trong ngành. Hiện tại, mô hình quy mô lớn của Ant Finance đã được thử nghiệm đầy đủ trên nền tảng tài sản và bảo hiểm của Ant Group.
Cùng ngày, Ant Group cũng phát hành hai sản phẩm dựa trên khả năng của các mô hình tài chính lớn: trợ lý tài chính thông minh "Zhi Xiaobao 2.0" và trợ lý kinh doanh thông minh "Zhi Xiaozhu" phục vụ các chuyên gia trong ngành tài chính, thể hiện sự chuyển đổi của Ant từ quy mô lớn cơ bản. mô hình cho ngành công nghiệp Bố cục toàn bộ và tiến trình của các mô hình lớn và ứng dụng công nghiệp. Trong số đó, "Zhixiaobao 2.0" đã được thử nghiệm nội bộ gần nửa năm và sẽ ra mắt sau khi hoàn thành công việc nộp hồ sơ liên quan. "Zhixiaozhu" đang được xây dựng trong thử nghiệm nội bộ với các tổ chức đối tác của Ant Platform để tạo ra trợ lý kinh doanh AI toàn chuỗi dành cho các nhà tư vấn tài chính, đại lý bảo hiểm, nghiên cứu đầu tư, tiếp thị tài chính, yêu cầu bồi thường bảo hiểm và các chuyên gia ngành tài chính khác.
Tại cuộc họp báo này, Ant cũng đã mở bộ đánh giá nhiệm vụ tài chính cụ thể "Fin-". Bộ thử nghiệm này đánh giá khả năng của các mô hình tài chính lớn từ 28 danh mục trên năm chiều, lấp đầy khoảng trống của ngành về các bộ đánh giá toàn diện chất lượng cao.
Tiêm hàng trăm tỷ kiến thức tài chính Token, tập trung vào các ứng dụng công nghiệp quy mô lớn
"Các mô hình lớn đa năng không thể thương mại hóa trực tiếp trong các lĩnh vực chuyên môn và khắt khe. Đặc biệt, dịch vụ tài chính có khả năng sai sót thấp. Các mô hình tài chính lớn phải đảm bảo tính chặt chẽ về kiến thức miền và logic chuyên môn để thực sự mang lại giá trị công nghiệp. , kỹ năng ngôn ngữ và bảo mật là những điều kiện tiên quyết để đảm bảo bốn khả năng chính và chúng cũng là đề xuất thực sự của ngành đối với các mô hình tài chính quy mô lớn." Wang Xiaohang, phó chủ tịch Ant Group và người đứng đầu các mô hình tài chính quy mô lớn, cho biết dựa trên số lượng lớn các hoạt động thực tiễn trong các tình huống tài chính, Mô hình lớn của Ant Finance đã hình thành kiến trúc định hướng "mô hình lớn + kiến thức + dịch vụ", đã được thử nghiệm nội bộ trên bối cảnh tình báo tài chính nội bộ của Ant Financial.
Về mặt kiến thức, theo báo cáo, mô hình tài chính của Ant dựa trên kho chung của hàng nghìn tỷ token, đưa kiến thức tài chính của hàng trăm tỷ token và trích xuất tổng cộng hơn 600.000 dữ liệu hướng dẫn chất lượng cao từ hơn 300 thực tế. các kịch bản ngành, tạo thành một tài sản dữ liệu thuận lợi để tối ưu hóa hiệu suất của các nhiệm vụ tài chính cụ thể.
Về tính chuyên nghiệp, nhờ sự tích lũy trong 10 năm của Ant, nền tảng này có một ma trận hoàn chỉnh các công cụ tài chính kỹ thuật số. Mô hình lớn của Ant Financial có thể gọi chính xác các công cụ chuyên nghiệp này trong hệ thống Ant bằng cách hiểu ngôn ngữ của người dùng và cung cấp cho người dùng công cụ chuyên môn tương ứng. Dịch vụ, bên quản lý tài sản bao gồm sáu loại dịch vụ, bao gồm lựa chọn sản phẩm quản lý tài sản, đánh giá sản phẩm, giải thích thị trường và phân bổ tài sản, và bên bảo hiểm bao gồm hơn 10 dịch vụ thông minh như giải thích sản phẩm, cấu hình nhà, bảo lãnh phát hành thông minh và yêu cầu bồi thường thông minh.
Để giải quyết các vấn đề về bảo mật và khả năng kiểm soát trong quá trình tạo nội dung, mô hình lớn của Ant Financial sử dụng kết hợp nhận dạng ý định và xác minh thực tế để cải thiện hiệu quả tính tuân thủ, bảo mật và tính xác thực của nội dung được tạo.
Để đánh giá một cách có hệ thống hiệu suất của AI trong lĩnh vực tài chính, Ant đã xác định bộ đánh giá nhiệm vụ AI tài chính "Fin-" từ các kịch bản tài chính thực tế. Fin- đại diện cho nhu cầu của các kịch bản thực tế của ngành. Đây hiện là đánh giá chuyên nghiệp và sâu rộng nhất được thiết lập trong lĩnh vực thông tin tài chính. Nó bao gồm 28 hạng mục trong năm khía cạnh: "nhận thức, tạo ra, kiến thức miền, logic tài chính và bảo mật." Tuân thủ". Tại Hội nghị Bund lần này, Ant Group cũng chính thức mở Fin- ra thế giới bên ngoài, với mong muốn thúc đẩy sự tiến bộ chung của công nghệ ngành.
Wang Xiaohang đánh giá rằng mô hình quy mô lớn đang mang lại những thay đổi về kinh nghiệm cho ngành tài chính: tương tác tự nhiên hơn, nguồn cung phong phú hơn, biểu hiện hiệu quả hơn, tùy chỉnh dịch vụ cá nhân nhiều hơn và dịch vụ hiệu quả hơn. “Mọi chức năng quan trọng trong chuỗi kinh doanh tài chính đều đáng được làm lại bằng cách sử dụng công nghệ mô hình lớn.”
Được biết, vào cuối tháng 8, mô hình lớn của Ant Financial đã vượt qua các kỳ thi chuyên môn như chứng chỉ chứng khoán, chứng chỉ bảo hiểm, chứng chỉ bác sĩ hành nghề và trình độ dược sĩ hành nghề.
Hiện tại, mô hình lớn Ant Financial đã đi đầu trong việc tiến hành thử nghiệm ứng dụng trong lĩnh vực quản lý tài sản và bảo hiểm. Trong tương lai, tất cả các doanh nghiệp tài chính kỹ thuật số mà Ant Group hợp tác với các tổ chức tài chính sẽ được tích hợp hoàn toàn vào mô hình lớn này để giúp các tổ chức hợp tác nâng cấp kỹ thuật số và chuyển đổi thông minh.
Phát hành hai sản phẩm chính: "Zhixiaobao 2.0" của 2C và "Zhixiaozhu 1.0" của 2B
Cùng ngày, Ant Group cũng phát hành sản phẩm ứng dụng đầu tiên dựa trên mô hình tài chính lớn - trợ lý tài chính thông minh "Zhixiaobao 2.0" và trợ lý kinh doanh thông minh "Zhixiaozhu 1.0" dành cho các chuyên gia ngành tài chính, điều này đã thể hiện Ant's trong lĩnh vực mô hình lớn, bố cục full-stack và tiến bộ từ công nghệ đến ứng dụng công nghiệp.
Theo báo cáo, "Zhi Xiaobao 2.0" có hiệu suất vượt trội ở bốn khía cạnh: sức mạnh ngôn ngữ, sức mạnh kiến thức, sức mạnh chuyên môn và sức mạnh bảo mật. Nó có thể cung cấp cho người dùng phân tích thị trường chất lượng cao, chẩn đoán vị trí, phân bổ tài sản, đồng hành đào tạo đầu tư và dịch vụ chuyên nghiệp khác. "Zhi Xiaobao 2.0" có khả năng hiểu ý định có độ chính xác cao và phong cách giao tiếp được cá nhân hóa: độ chính xác của việc nhận dạng ý định tài chính đạt 95%, khả năng phân tích và suy luận sự kiện tài chính không kém gì các chuyên gia thực sự trong ngành và có thể tiến hành nhiều vòng cuộc trò chuyện chất lượng cao.
Phiên bản 1.0 của trợ lý kinh doanh thông minh "Zhi Xiaozhu" bao gồm sáu phiên bản bao gồm "Phiên bản chuyên gia dịch vụ", "Phiên bản chuyên gia nghiên cứu đầu tư", "Phiên bản chuyên gia giải quyết khiếu nại" và "Phiên bản chuyên gia nghiên cứu bảo hiểm", cung cấp các dịch vụ toàn diện cho các tài chính khác nhau. Những người thực hiện kịch bản có thể cung cấp các dịch vụ thông minh chuyên sâu trong các lĩnh vực như phân tích nghiên cứu đầu tư, trích xuất thông tin, sáng tạo nghề nghiệp, hiểu biết sâu sắc về cơ hội kinh doanh và sử dụng các công cụ tài chính.
Lấy "Hỗ trợ nghiên cứu đầu tư" làm ví dụ, dữ liệu đo lường thực tế cho thấy Hỗ trợ hỗ trợ có thể hỗ trợ mỗi nhà phân tích nghiên cứu đầu tư hoàn thành logic tài chính và trích xuất quan điểm của hơn 100 báo cáo và thông tin nghiên cứu với chất lượng cao mỗi ngày và hơn 40+ tài chính Việc lý luận và quy kết các sự kiện làm tăng gấp đôi hiệu quả của việc phân tích. Đồng thời, Zhixiaozhu về cơ bản có thể thay thế việc viết mã kỹ thuật tài chính cơ bản, nâng cao đáng kể hiệu quả của nghiên cứu định lượng. Với sự trợ giúp của "hỗ trợ dịch vụ", bán kính quản lý tài khoản hiệu quả của các nhà tư vấn tài chính và đại lý bảo hiểm có thể được mở rộng hơn 70% mỗi người.
Được biết, Zhi Xiaobao 2.0 đã được thử nghiệm nội bộ gần nửa năm và sẽ ra mắt sau khi hoàn tất công việc đăng ký. Zhixiaozhu đang được xây dựng trong thử nghiệm nội bộ với các tổ chức hợp tác trên nền tảng Ant và sẽ chính thức mở cửa cho các tổ chức hợp tác trên nền tảng Ant khi nó trưởng thành.
Tiếp tục giải quyết trí tuệ nhân tạo và khám phá năm khả năng chính của các mô hình lớn
Theo báo cáo, mô hình lớn của Ant Finance được phát hành ngày hôm nay dựa trên mô hình lớn của Ant Fundamentals, được tùy chỉnh sâu cho ngành tài chính. Nền tảng mô hình lớn Ant Basic có một cụm không đồng nhất 10.000 ka, trong đó MFU đào tạo kilo-calo có thể đạt 40% và thời gian đào tạo hiệu quả của cụm chiếm hơn 90%. 3,59 cao hơn so với giải pháp công nghiệp trong cùng một hiệu ứng mô hình, hiệu suất suy luận cao hơn khoảng 2 lần so với giải pháp công nghiệp, ở mức tiên tiến trong ngành và hỗ trợ mạnh mẽ cho ứng dụng công nghiệp của các mô hình lớn.
Ant Group cho biết họ sẽ tiếp tục khám phá và cải thiện 5 khả năng chính của các mẫu xe lớn trong tương lai. Đầu tiên là xây dựng một nhóm chú thích dữ liệu chất lượng cao và tạo ra một hệ thống dữ liệu chất lượng cao; thứ hai là giải quyết các thuật toán mô hình lớn cơ bản và khả năng kỹ thuật xanh hiệu quả để cải thiện khả năng suy luận logic của mô hình và các khả năng khác; thứ ba là chuyển từ ngôn ngữ chung các mô hình lớn đến đa mục đích chung Các mô hình lớn Modal cần chuyển từ kiến thức chung sang tính chuyên nghiệp toàn diện; thứ tư là xây dựng các tiêu chuẩn và hệ thống đánh giá mô hình lớn hiệu quả để tăng tốc độ lặp lại của các mô hình lớn; thứ năm là xây dựng mô hình lớn năng lực an toàn để đảm bảo sự phát triển lành mạnh và bền vững của các mô hình lớn.
Theo thông tin công khai, Ant Group tiếp tục đầu tư vào trí tuệ nhân tạo dựa trên nhu cầu kịch bản kinh doanh phong phú và đã triển khai các lĩnh vực công nghệ AI bao gồm biểu đồ tri thức, tối ưu hóa nghiên cứu vận hành, học biểu đồ, AI đáng tin cậy và các mô hình lớn. Công nghệ trí tuệ nhân tạo của Ant Group không chỉ hỗ trợ nâng cấp thông minh toàn diện cho hoạt động kinh doanh của mình mà còn là nguồn mở và mở ra cho xã hội nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của toàn xã hội.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Mô hình lớn của Ant Financial chính thức được phát hành để giải quyết các đề xuất thực tế của ngành
Ngày 8/9, tại Hội nghị Bund tổ chức ở Thượng Hải, Ant Group đã chính thức công bố mô hình tài chính của mình. Điều này được hiểu rằng mô hình quy mô lớn của Ant Finance dựa trên mô hình quy mô lớn cơ bản do Ant phát triển, được tùy chỉnh sâu cho ngành tài chính và cụm sức mạnh tính toán cơ bản đã đạt quy mô 10.000 thẻ. Mô hình lớn này tập trung vào nhu cầu của các kịch bản tài chính thực tế và thực hiện xuất sắc 28 loại nhiệm vụ tài chính độc quyền theo năm chiều là "nhận thức, tạo ra, kiến thức chuyên môn, logic chuyên môn và tuân thủ". Lập luận sự kiện tài chính" và nhiều lĩnh vực khác có đã đạt tới trình độ chuyên gia trong ngành. Hiện tại, mô hình quy mô lớn của Ant Finance đã được thử nghiệm đầy đủ trên nền tảng tài sản và bảo hiểm của Ant Group.
Tại cuộc họp báo này, Ant cũng đã mở bộ đánh giá nhiệm vụ tài chính cụ thể "Fin-". Bộ thử nghiệm này đánh giá khả năng của các mô hình tài chính lớn từ 28 danh mục trên năm chiều, lấp đầy khoảng trống của ngành về các bộ đánh giá toàn diện chất lượng cao.
Tiêm hàng trăm tỷ kiến thức tài chính Token, tập trung vào các ứng dụng công nghiệp quy mô lớn
"Các mô hình lớn đa năng không thể thương mại hóa trực tiếp trong các lĩnh vực chuyên môn và khắt khe. Đặc biệt, dịch vụ tài chính có khả năng sai sót thấp. Các mô hình tài chính lớn phải đảm bảo tính chặt chẽ về kiến thức miền và logic chuyên môn để thực sự mang lại giá trị công nghiệp. , kỹ năng ngôn ngữ và bảo mật là những điều kiện tiên quyết để đảm bảo bốn khả năng chính và chúng cũng là đề xuất thực sự của ngành đối với các mô hình tài chính quy mô lớn." Wang Xiaohang, phó chủ tịch Ant Group và người đứng đầu các mô hình tài chính quy mô lớn, cho biết dựa trên số lượng lớn các hoạt động thực tiễn trong các tình huống tài chính, Mô hình lớn của Ant Finance đã hình thành kiến trúc định hướng "mô hình lớn + kiến thức + dịch vụ", đã được thử nghiệm nội bộ trên bối cảnh tình báo tài chính nội bộ của Ant Financial.
Về mặt kiến thức, theo báo cáo, mô hình tài chính của Ant dựa trên kho chung của hàng nghìn tỷ token, đưa kiến thức tài chính của hàng trăm tỷ token và trích xuất tổng cộng hơn 600.000 dữ liệu hướng dẫn chất lượng cao từ hơn 300 thực tế. các kịch bản ngành, tạo thành một tài sản dữ liệu thuận lợi để tối ưu hóa hiệu suất của các nhiệm vụ tài chính cụ thể.
Về tính chuyên nghiệp, nhờ sự tích lũy trong 10 năm của Ant, nền tảng này có một ma trận hoàn chỉnh các công cụ tài chính kỹ thuật số. Mô hình lớn của Ant Financial có thể gọi chính xác các công cụ chuyên nghiệp này trong hệ thống Ant bằng cách hiểu ngôn ngữ của người dùng và cung cấp cho người dùng công cụ chuyên môn tương ứng. Dịch vụ, bên quản lý tài sản bao gồm sáu loại dịch vụ, bao gồm lựa chọn sản phẩm quản lý tài sản, đánh giá sản phẩm, giải thích thị trường và phân bổ tài sản, và bên bảo hiểm bao gồm hơn 10 dịch vụ thông minh như giải thích sản phẩm, cấu hình nhà, bảo lãnh phát hành thông minh và yêu cầu bồi thường thông minh.
Để giải quyết các vấn đề về bảo mật và khả năng kiểm soát trong quá trình tạo nội dung, mô hình lớn của Ant Financial sử dụng kết hợp nhận dạng ý định và xác minh thực tế để cải thiện hiệu quả tính tuân thủ, bảo mật và tính xác thực của nội dung được tạo.
Để đánh giá một cách có hệ thống hiệu suất của AI trong lĩnh vực tài chính, Ant đã xác định bộ đánh giá nhiệm vụ AI tài chính "Fin-" từ các kịch bản tài chính thực tế. Fin- đại diện cho nhu cầu của các kịch bản thực tế của ngành. Đây hiện là đánh giá chuyên nghiệp và sâu rộng nhất được thiết lập trong lĩnh vực thông tin tài chính. Nó bao gồm 28 hạng mục trong năm khía cạnh: "nhận thức, tạo ra, kiến thức miền, logic tài chính và bảo mật." Tuân thủ". Tại Hội nghị Bund lần này, Ant Group cũng chính thức mở Fin- ra thế giới bên ngoài, với mong muốn thúc đẩy sự tiến bộ chung của công nghệ ngành.
Wang Xiaohang đánh giá rằng mô hình quy mô lớn đang mang lại những thay đổi về kinh nghiệm cho ngành tài chính: tương tác tự nhiên hơn, nguồn cung phong phú hơn, biểu hiện hiệu quả hơn, tùy chỉnh dịch vụ cá nhân nhiều hơn và dịch vụ hiệu quả hơn. “Mọi chức năng quan trọng trong chuỗi kinh doanh tài chính đều đáng được làm lại bằng cách sử dụng công nghệ mô hình lớn.”
Được biết, vào cuối tháng 8, mô hình lớn của Ant Financial đã vượt qua các kỳ thi chuyên môn như chứng chỉ chứng khoán, chứng chỉ bảo hiểm, chứng chỉ bác sĩ hành nghề và trình độ dược sĩ hành nghề.
Hiện tại, mô hình lớn Ant Financial đã đi đầu trong việc tiến hành thử nghiệm ứng dụng trong lĩnh vực quản lý tài sản và bảo hiểm. Trong tương lai, tất cả các doanh nghiệp tài chính kỹ thuật số mà Ant Group hợp tác với các tổ chức tài chính sẽ được tích hợp hoàn toàn vào mô hình lớn này để giúp các tổ chức hợp tác nâng cấp kỹ thuật số và chuyển đổi thông minh.
Phát hành hai sản phẩm chính: "Zhixiaobao 2.0" của 2C và "Zhixiaozhu 1.0" của 2B
Cùng ngày, Ant Group cũng phát hành sản phẩm ứng dụng đầu tiên dựa trên mô hình tài chính lớn - trợ lý tài chính thông minh "Zhixiaobao 2.0" và trợ lý kinh doanh thông minh "Zhixiaozhu 1.0" dành cho các chuyên gia ngành tài chính, điều này đã thể hiện Ant's trong lĩnh vực mô hình lớn, bố cục full-stack và tiến bộ từ công nghệ đến ứng dụng công nghiệp.
Phiên bản 1.0 của trợ lý kinh doanh thông minh "Zhi Xiaozhu" bao gồm sáu phiên bản bao gồm "Phiên bản chuyên gia dịch vụ", "Phiên bản chuyên gia nghiên cứu đầu tư", "Phiên bản chuyên gia giải quyết khiếu nại" và "Phiên bản chuyên gia nghiên cứu bảo hiểm", cung cấp các dịch vụ toàn diện cho các tài chính khác nhau. Những người thực hiện kịch bản có thể cung cấp các dịch vụ thông minh chuyên sâu trong các lĩnh vực như phân tích nghiên cứu đầu tư, trích xuất thông tin, sáng tạo nghề nghiệp, hiểu biết sâu sắc về cơ hội kinh doanh và sử dụng các công cụ tài chính.
Lấy "Hỗ trợ nghiên cứu đầu tư" làm ví dụ, dữ liệu đo lường thực tế cho thấy Hỗ trợ hỗ trợ có thể hỗ trợ mỗi nhà phân tích nghiên cứu đầu tư hoàn thành logic tài chính và trích xuất quan điểm của hơn 100 báo cáo và thông tin nghiên cứu với chất lượng cao mỗi ngày và hơn 40+ tài chính Việc lý luận và quy kết các sự kiện làm tăng gấp đôi hiệu quả của việc phân tích. Đồng thời, Zhixiaozhu về cơ bản có thể thay thế việc viết mã kỹ thuật tài chính cơ bản, nâng cao đáng kể hiệu quả của nghiên cứu định lượng. Với sự trợ giúp của "hỗ trợ dịch vụ", bán kính quản lý tài khoản hiệu quả của các nhà tư vấn tài chính và đại lý bảo hiểm có thể được mở rộng hơn 70% mỗi người.
Được biết, Zhi Xiaobao 2.0 đã được thử nghiệm nội bộ gần nửa năm và sẽ ra mắt sau khi hoàn tất công việc đăng ký. Zhixiaozhu đang được xây dựng trong thử nghiệm nội bộ với các tổ chức hợp tác trên nền tảng Ant và sẽ chính thức mở cửa cho các tổ chức hợp tác trên nền tảng Ant khi nó trưởng thành.
Tiếp tục giải quyết trí tuệ nhân tạo và khám phá năm khả năng chính của các mô hình lớn
Theo báo cáo, mô hình lớn của Ant Finance được phát hành ngày hôm nay dựa trên mô hình lớn của Ant Fundamentals, được tùy chỉnh sâu cho ngành tài chính. Nền tảng mô hình lớn Ant Basic có một cụm không đồng nhất 10.000 ka, trong đó MFU đào tạo kilo-calo có thể đạt 40% và thời gian đào tạo hiệu quả của cụm chiếm hơn 90%. 3,59 cao hơn so với giải pháp công nghiệp trong cùng một hiệu ứng mô hình, hiệu suất suy luận cao hơn khoảng 2 lần so với giải pháp công nghiệp, ở mức tiên tiến trong ngành và hỗ trợ mạnh mẽ cho ứng dụng công nghiệp của các mô hình lớn.
Ant Group cho biết họ sẽ tiếp tục khám phá và cải thiện 5 khả năng chính của các mẫu xe lớn trong tương lai. Đầu tiên là xây dựng một nhóm chú thích dữ liệu chất lượng cao và tạo ra một hệ thống dữ liệu chất lượng cao; thứ hai là giải quyết các thuật toán mô hình lớn cơ bản và khả năng kỹ thuật xanh hiệu quả để cải thiện khả năng suy luận logic của mô hình và các khả năng khác; thứ ba là chuyển từ ngôn ngữ chung các mô hình lớn đến đa mục đích chung Các mô hình lớn Modal cần chuyển từ kiến thức chung sang tính chuyên nghiệp toàn diện; thứ tư là xây dựng các tiêu chuẩn và hệ thống đánh giá mô hình lớn hiệu quả để tăng tốc độ lặp lại của các mô hình lớn; thứ năm là xây dựng mô hình lớn năng lực an toàn để đảm bảo sự phát triển lành mạnh và bền vững của các mô hình lớn.
Theo thông tin công khai, Ant Group tiếp tục đầu tư vào trí tuệ nhân tạo dựa trên nhu cầu kịch bản kinh doanh phong phú và đã triển khai các lĩnh vực công nghệ AI bao gồm biểu đồ tri thức, tối ưu hóa nghiên cứu vận hành, học biểu đồ, AI đáng tin cậy và các mô hình lớn. Công nghệ trí tuệ nhân tạo của Ant Group không chỉ hỗ trợ nâng cấp thông minh toàn diện cho hoạt động kinh doanh của mình mà còn là nguồn mở và mở ra cho xã hội nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của toàn xã hội.