度小满布局AI技术研发 自研龙神预训练模型排名第一

近期，计算机新技术普遍运用于金融业服务大型企业等各大领域，为大型企业发展慢慢注入气息。对于金融业大型企业来说，促进计算机新技术研究，可妥善解决金融业大型企业“数据库未来世界”等困境，提高金融业服务灵活性。在这方面，度小满之前走在大型企业外侧，并夺得了突出的成绩。

中文翻译口语认知领域的至高无上成熟度指标官网公布，度小满AI-Lab共同开发的龙神(XuanYuan)未及操练数学模型在CLUE1.1定义特殊任务中“力压群雄”获得了名列第一的周冠军。距离生物“表现”仅差3.38分。

据明白，LUE是中文翻译口语认知领域最具至高无上性的成熟度指标之一，涵盖了文本相似度、定义、阅读认知共五10项语义分析和认知类子特殊任务。其中，定义特殊任务并不需要妥善解决6个问题，例如传统文化图像定义，文本给定，关键词定义等等，需要全方面衡量数学模型性能。该上榜恶性竞争惨烈，几乎是而出名兵家必争之地，例如快手查看、优图实验室& 百度云等等研究机构也都提请了比赛建议书。

位居榜首的“龙神”是基于Transformer架构的未及操练口语数学模型，涵盖了金融业、体育新闻、辞典、网址等多领域大规模数据库。因此，该数学模型“外加”的数据库越来越更进一步，越来越丰富，高端的领域越来越加普遍。

传统文化未及操练数学模型采取“操练-反馈”来进行，度小满AI-Lab在操练“龙神”的时候细化了这一处理过程，过渡到了特殊任务相关的数据库，融合不同一般来说不同一般来说的交互个人信息，从而改进了传统文化操练来进行。

未及操练数学模型是一种迁移学习的应用，可以为了让几乎无限的文本，学习读取短语的每一个成员的表达式相关的表示，它隐式地学习到了国际标准化组织的语言语义基本知识。换句话说，未及操练数学模型把国际标准化组织生物的口语基本知识先学术委员会，然后再化简到某个具体特殊任务。它可以将从开放日领域学到的基本知识迁移到下游特殊任务，以改善低资源特殊任务；还可以使文法处理由原先的织布调参、依靠 ML 研究专家的阶段，进入到可以大规模、可复制的大制造业挡下的阶段。

目前，除了未及操练，度小满AI-Lab在文本定义、个人信息取用和新技术资源等斜向亦有中轴。在战略上会有两点侧重：首先促进自身的数据库生态建设，合法合规使用用户数据库，妥善解决数据库未来世界；其次通过产学研辅以，中轴前沿新技术，合上金融业场景业务。

目前，度小满与北京大学光华管理学院成立了“金融业新材料倡议实验室”，和西安交大成立了“上海交通大学-度小满金融业计算机倡议研究中心”，并与中国科学院自动化研究所共五建哈佛大学工作站，共五同开展计算机及相关领域的哈佛大学倡议招收培养。

将来，度小满将继续深挖金融业服务中存在的痛点，并依托自身多年积攒的大型企业经验，为用户提供优质的新产品和服务，推展金融业服务大型企业高速发展。

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