蚂蚁集团发布多语言视觉大模型训练框架，突破语言障碍
核心创新
在2025年香港金融科技周上，蚂蚁数据（Ant Data）推出了革命性的"多语言多模态大模型训练框架"，旨在突破大模型在多语言环境中的瓶颈。
技术突破亮点
语言感知优化框架
- 采用"目标语言思维"机制
- 结合细粒度、多维度的奖励策略
- 配备自动化数据解决方案
- 显著提升对资源稀缺的少数民族语言的理解和处理能力
支持语言范围
特别针对资源稀缺的少数民族语言优化，包括：
- 埃及阿拉伯语
- 爪哇语
- 印尼语
- 巽他语
性能表现
准确率提升
在主流多语言视觉问答（Multilingual VQA）基准测试中：
- 相比同等规模的开源模型，准确率提升约9.5%
- 在某些任务中甚至超越了GPT-4o和Gemini-2.5-flash等国际主流闭源模型
- 在评估中获得最高分
图像安全框架
技术创新
- 结合视觉分析与常识推理
- 高效识别图像中的伪造和不一致内容
- 精确定位篡改区域
- 提供可解释的分析结果
应用价值
显著提升数字内容的风险控制能力，为多场景数字内容保护提供更强支持。
实际应用
ZOLOZ文档认证产品（RealDoc）
作为蚂蚁数据全球业务的核心技术，已实现：
- 支持119种语言
- 高效处理各类业务文档、合同和文件
- 覆盖保险理赔、信贷审核、跨境贸易等领域
行业意义
该技术的成功实施不仅展示了蚂蚁数据在多语言处理领域的领先地位，更为全球用户提供了更好的服务体验，有效解决了传统模型在全球应用中的局限性问题。
信息来源：AIbase Daily – 2025年11月4日
