費(fèi)埃哲公司評(píng)分業(yè)務(wù)執(zhí)行副總裁Jim Wehmann表示:“費(fèi)埃哲評(píng)分9行業(yè)版是費(fèi)埃哲評(píng)分9套件的重要補(bǔ)充,可幫助信貸經(jīng)理針對(duì)更多人群以更高的精度來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn),提升信用安全。 在涉及到汽車(chē)貸款和銀行卡時(shí),費(fèi)埃哲汽車(chē)評(píng)分9 (FICO Auto Score 9)和費(fèi)埃哲銀行卡評(píng)分9 (FICO Bankcard Score 9)將分別評(píng)估信用報(bào)告中的所有信息,進(jìn)而甄別借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。”
Wehmann補(bǔ)充道:“費(fèi)埃哲評(píng)分9中增加了許多預(yù)測(cè)領(lǐng)域的創(chuàng)新,比如醫(yī)療債務(wù)的細(xì)微差異化處理,將有助于信用審批經(jīng)理更負(fù)責(zé)地增加貸款額度。費(fèi)埃哲評(píng)分9可以幫助信貸機(jī)構(gòu)解決風(fēng)險(xiǎn)及合規(guī)挑戰(zhàn)。由于汽車(chē)信貸的申請(qǐng)群體更為龐大,費(fèi)埃哲評(píng)分9在預(yù)測(cè)方面的提升將至關(guān)重要。”
費(fèi)埃哲評(píng)分(FICO® Score)是貸款機(jī)構(gòu)廣泛采用的評(píng)分。費(fèi)埃哲公司是信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的領(lǐng)軍企業(yè),也是消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。去年,全球企業(yè)購(gòu)買(mǎi)了100多億份的費(fèi)埃哲評(píng)分報(bào)告,它已成為美國(guó)90%消費(fèi)貸款決策的重要依據(jù)。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。