蚂蚁集团发布多语言视觉大模型训练框架，高效识别文档伪造与逻辑矛盾
核心要点
蚂蚁集团旗下蚂蚁财富科技在香港金融科技周上发布了革命性的"多语言多模态大模型训练框架"，旨在解决大模型在多语言环境中的应用瓶颈，并在文档防伪和逻辑矛盾识别方面取得突破性进展。
技术背景与挑战
- 行业现状：随着人工智能技术快速发展，大模型正成为各行业提升效率的重要工具
- 核心问题：传统以英语为主的大模型在少数语言环境中表现不佳，经常面临"语言混淆"和推理信息混乱等问题
- 影响范围：这些问题严重限制了大模型的全球化应用
技术突破与性能表现
多语言能力突破
- 测试基准：在多文化多语言视觉问答基准测试(CVQA)中表现优异
- 语言覆盖：在埃及阿拉伯语、爪哇语、印尼语和巽他语等资源稀缺的少数语言上表现突出
- 排名成绩：成功获得第一名
核心技术架构
- 创新机制：采用"用目标语言思考"的语言感知优化框架
- 技术组合：
- 细粒度多维度奖励策略
- 自动化数据解决方案
- 性能提升：相比同规模开源模型，在多语言视觉问答基准测试中准确率提升约9.5%
对标国际水平
在某些任务中，该框架甚至超越了GPT-4o和Gemini-2.5-flash等国际主流闭源模型，实现了总分第一的优异成绩。
安全能力创新
图像安全框架
- 技术原理：结合视觉分析和常识推理的伪造检测
- 核心功能：
- 高效识别图像中的视觉不一致性
- 检测逻辑矛盾
- 定位篡改区域
- 提供可解释性分析
- 应用价值：显著提升数字内容的风险控制能力
商业化应用
产品落地
- 核心产品：ZOLOZ文档认证产品(RealDoc)
- 语言支持：覆盖119种语言
- 处理能力：高效处理多语言业务文档、合同和文件
- 应用场景：
- 保险理赔
- 信用审核
- 跨境贸易
技术特点
- 边缘计算：支持在笔记本电脑和浏览器上本地执行，无需云依赖
- 部署灵活：适用于边缘设备应用场景
发布时间：2025年11月4日
来源：AIbase Daily
