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蚂蚁数科发布金融智能体开发平台Agentar  内测上线超百个金融MCP服务

蚂蚁数科发布金融智能体开发平台Agentar  内测上线超百个金融MCP服务
4月29日，在数字中国建设峰会期间，蚂蚁数科正式对外发布智能体开发平台Agentar，为金融机构提供一站式、全栈的智能体开发工具，助力金融机构高效打造能够自主决策、可信可靠的金融智能体应用，加速AI技术从“辅助工具”真正成为驱动体验变革、效率跃升的“生产力引擎”。 随着生成式AI的快速发展，行业大模型及智能体应用正在重塑金融服务。 然而，大模型训练成本高昂难以在普惠场景中规模化复制;金融行业数据的高敏感性与安全合规要求;以及金融核心场景数据样本量较小、通用模型在金融专业场景中泛化能力不足等问题都在制约大模型技术在金融行业应用的深度与广度。
4/29/2025 4:00:40 PM
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ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%

ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%
近日，在全球人工智能顶级学术会议AAAI2025期间，蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学联合团队提出创新的跨域微调（offsite-tuning）框架——ScaleOT。 该框架能在模型性能无损前提下，将隐私保护效果提升50%，与知识蒸馏技术相比，算力消耗显著降低90%，为百亿级参数模型的跨域微调提供高效轻量化方案，论文因创新性入选AAAI的oral论文(本届大会近13000篇投稿，口头报告比例仅4.6%)。 跨域微调是目前业内保护模型产权与数据隐私的主流方案，通过有损压缩将大模型转换为仿真器，数据持有方基于其训练适配器并返回给大模型完成调优，数据和模型均未出域，可保护双方隐私，但存在局限性:一是“均匀抽积木”式处理易致模型关键层缺失，使性能显著下降;二是用蒸馏技术弥补性能损失，计算成本高;且现有方法隐私保护缺乏灵活性。
2/26/2025 2:13:00 PM
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