聚焦 AI 時代大規(guī)模協(xié)作難題，螞蟻數(shù)科全年超 20 篇技術(shù)論文入選國際頂會
來源： 紫牛新聞
2025-12-31 15:28:00
近日，螞蟻數(shù)科連續(xù)獲得國際學術(shù)認可，多篇技術(shù)論文入選人工智能、信息與網(wǎng)絡安全等領域的國際頂級會議與期刊。據(jù)統(tǒng)計，2025年至今，螞蟻數(shù)科已在頂級期刊和會議上發(fā)表論文22篇，其中超 85%屬CCF A類，集中攻克AI時代下大規(guī)模智能協(xié)作的關鍵難題，成果通過獨立研究、多元學術(shù)合作等多種形式取得。
來源：視覺中國
在 AI 時代，企業(yè)在邁向智能化的道路上正面臨著三大關鍵挑戰(zhàn)：如何在分布式環(huán)境中建立信任、如何應對AI技術(shù)帶來的新安全威脅，以及如何讓大規(guī)模協(xié)同決策更高效。記者從螞蟻數(shù)科頂會論文注意到，本年度研究成果集中在區(qū)塊鏈共識協(xié)議、AI 安全、可信計算等技術(shù)領域，為企業(yè)大規(guī)模智能協(xié)作提供了全新的解題思路。
在構(gòu)建區(qū)塊鏈共識協(xié)議方面，螞蟻數(shù)科與清華大學聯(lián)合研發(fā)的Rondo協(xié)議，能以極低的資源消耗為分布式網(wǎng)絡提供安全、公平且不可預測的“隨機數(shù)”，為智能體之間無需可信第三方的高效協(xié)作奠定基礎。
為應對 AI 深度偽造帶來的安全風險，螞蟻數(shù)科聯(lián)合高校設計了一種全新的學習框架，可以將圖像信息中的紋理、顏色、邊緣等特征解耦并完成多尺度特征分析，大大提升深度偽造的“解題”難度。與此同時，螞蟻數(shù)科提供一種“關鍵遺忘”機制，可以讓檢測模型忽略常見的偽造痕跡，轉(zhuǎn)而去捕捉更深層的偽造特征，從而提升對未知偽造手法的識別與預警能力。
螞蟻數(shù)科與華東師范大學合作，在零知識證明領域取得兩項關鍵突破，提出構(gòu)建了業(yè)界首個可驗證圖數(shù)據(jù)查詢算法和業(yè)界首個可驗證聯(lián)邦學習框架ZKSL，為企業(yè)間跨組織的智能體協(xié)作構(gòu)建一個可信的底層協(xié)議層，以快速生成驗證證明，確保協(xié)同決策的可信與高效。
記者注意到，螞蟻數(shù)科研究成果覆蓋NeurIPS、USENIX Security、CCS、NDSS、ICDE等多個前沿領域的國際頂級會議與期刊，標志著相關技術(shù)成果達到所屬領域的全球領先水平。與此同時，螞蟻數(shù)科與清華大學、浙江大學、華東師范大學等高校建立了聯(lián)合實驗室、定向科研課題等深度合作機制，通過產(chǎn)學研協(xié)同持續(xù)推動前沿技術(shù)探索與落地。 曉風
校對 陶善工