TradePilot 2.0 技术架构升级 - 技术架构进行系统性革新，通过稀疏激活、门控单元等技术提升计算与存储效率 [4] - 训练算法结合强化学习与对抗训练，增强模型稳定性并提升对低频长尾任务的处理能力 [4] - 采用高效并行计算架构，整合混合精度训练、分布式数据并行等策略，训练效率较上一版本显著提升 [4] - 采用训练-推理一体化设计，在训练阶段融入推理优化逻辑，使模型能以更低计算消耗实现更高处理吞吐量 [4] 数据体系构建 - 打造全流程自主数据生产体系，涵盖采集、清洗、增强等环节形成闭环 [5] - 数据来源涵盖外贸知识库、外贸金融数据、行业公开数据等，构建多模态数据池 [5] - 清洗环节结合自动化筛选与人工审核剔除低质量数据，增强阶段利用主动学习、数据合成技术扩大规模并优化分布 [6] 多模态能力与应用拓展 - 多模态能力实现质的飞跃，能高效识别和解析商品图片、发票、报关单、物流单据及合同文件等贸易相关视觉信息 [9] - 在反洗钱风控领域构建更严密的风险识别体系，依托强大的上下文推理和自然语言处理能力对交易信息进行深度解析 [9] - 采用多模态信息抽取技术，在企业客户认证阶段精准提取证件信息，在收款创建订单阶段自动化识别PI单据信息 [10] - 深度嵌入智能客服体系，实现语义识别和理解能力的飞跃，智能客服解答率从原本的13%大幅跃升至90% [10] 行业趋势洞察 - 专业化分叉是大模型演化的重要趋势，金融等高合规行业正构建针对具体任务的行业/专业大模型 [10] - 多模态跃迁正推动大模型迈向新阶段，从文本到视频与高精度传感器的多模态输入让模型能够"看见过程" [11] - 未来系统形态为"边缘感知+云端认知"，企业的差异化优势将体现在感知侧覆盖、数据治理与端云协同能力上 [11]