案例名称:【打造全景银行,让金融服务无处不在】
公司名称:【上海浦东发展银行股份有限公司(600000)】
案例简述:
近年来数字经济蓬勃发展,银行业传统的经营模式亟需转变,同时金融科技的快速发展为商业银行带来了新机遇。因此,银行需加快数字化转型,快速响应客户需求和市场变化,提升支持实体经济与国家战略的能力。
浦发银行以打造全景银行为数字化建设目标,即“面向全用户、贯穿全时域、提供全服务、实现全智联”,围绕个人、企业、政府等客户的各类服务需求,构建生态场景和平台,充分运用数据智能,实时感知用户需求并精准匹配,为客户提供全方位、综合化、泛金融服务。融入实体经济、服务社会民生,以API BANK将银行服务无缝融入企业及政务等平台,通过构建浦惠到家、靠浦薪、 云财资等平台,加强线上化服务和经营,服务个人客户日常生活,为企业和政府提供线上数字化工具箱。以数字化让金融服务更普惠,尤其面向中小企业和科创企业,通过小微企业主专属平台浦慧APP、“浦惠e融”数字化融资平台、集“融资+融智+融技+投资”为一体的科技金融综合服务等多种模式,全力扶持中小微企业,金融活水注入社会的每个细胞。提升数智化能力,通过优化数据治理和 数据资产管理,应用数据业务化和业务数据化,构建智能财富管理体系,推出数字员工“小浦”,打 造智能运营体系,建设智能风控,推动银行经营模式从经验驱动向数据智能驱动转变。浦发银行通过全景银行建设,全方位升级数字化服务,更好服务国家战略、实体经济和人民需求。
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这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。
这项研究提出了"思想家"(Thinker)任务,一种受人类双重加工理论启发的新型AI训练方法。研究者将问答过程分解为四个阶段:快速思考(严格预算下给出初步答案)、验证(评估初步答案)、慢速思考(深入分析修正错误)和总结(提炼关键步骤)。实验表明,该方法使Qwen2.5-1.5B模型的准确率从24.9%提升至27.9%,DeepSeek-R1-Qwen-1.5B模型从45.9%提升至49.8%。显著的是,仅使用快速思考模式就能达到26.8%的准确率,且消耗更少计算资源,证明了直觉与深度推理作为互补系统的培养价值。
这项由ELLIS研究所和马克斯·普朗克智能系统研究所的科学家进行的研究,揭示了大语言模型安全测试的根本规律:越狱攻击成功率由攻击者与目标模型间的能力差距决定。通过评估500多个攻击者-目标组合,研究团队发现:更强的模型是更好的攻击者;当目标能力超过攻击者时攻击成功率急剧下降;社会科学能力比STEM知识更能预测攻击成功。基于这些发现,研究者建立了预测模型,表明随着AI进步,人类红队测试可能逐渐失效,提示需要发展自动化安全评估方法及更全面地评估模型的说服和操纵能力。
华中科技大学和香港中文大学研究团队提出SATORI-R1,一种通过空间定位和可验证奖励增强多模态推理的新方法。该方法将视觉问答任务分解为图像描述、区域定位和答案预测三个可验证阶段,解决了自由形式推理中注意力分散和训练收敛慢的问题。实验证明,SATORI-R1在七个视觉问答基准上一致提升性能,最高达15.7%,并展示出更聚焦的视觉注意力和更低的训练方差。