摩斯荣获2024中国国际金融展“金鼎奖”

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2024-08-01 15:48:02

摩斯获得“金鼎奖”

7月21日2024中国国际金融展闭幕式上揭晓本届大会“金鼎奖”,摩斯凭借隐私计算在金融行业营销和风控领域的数智化创新方案和规模化应用,获得“金鼎奖*优秀金融科技

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走进摩斯

摩斯作为国内最早开始布局隐私计算技术的厂商,团队自主研发相关专利300多项,结合多年在金融行业深耕,打造出隐私计算在精准营销和风控场景的最佳实践,至今已服务300+机构,被IDC评为“中国隐私计算平台市场份额第一”。

今年以来,摩斯最新推出“大模型隐私保护方案”,解决大模型应用过程中的数据和模型的隐私安全问题。在原有大模型使用链路上叠加隐私计算能力,实现微调精度无损、秒级隐私推理,支持云部署、一体机、自有算力多种部署方式,支持算力扩展,可供企业灵活选购。目前该产品已获得“信通院首批大模型TEE产品专项测评认证”,可以应用在智能化服务工具、金融产品分析和推荐、生物医学研究、法律推理决策等领域,提升业务决策效率和精准度。

 

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内容概要:本文介绍了“Java+大数据+AI架构师实战营”这一系统性人才培养方案,旨在帮助具备Java基础的开发者在26周内完成向融合Java、大数据与人工智能技术的复合型架构师跃迁。课程围绕五大核心模块展开:架构基本功(微服务演进、分布式锁与ID设计)、数据引擎(亿级数据存储与Flink CDC实时同步)、网关与可观测性(Gateway源码改造、限流与日志采样)、AI融入架构(推荐系统、大模型应用开发)以及架构思维培养。通过“小绿书”项目贯穿始终,强调整合三域技术的系统设计能力而非孤立技能堆叠。; 适合人群:具备1-5年Java开发经验,希望突破技术瓶颈、拓展大数据与AI领域能力的中高级研发人员;适合有志于成长为全栈架构师的技术从业者。; 使用场景及目标:①掌握高并发、分布式系统下的架构设计方法;②理解海量数据的存储分层与实时计算架构;③学会将AI能力如大模型、RAG、向量检索等深度集成到业务系统中;④构建完整的系统可观测性与网关控制能力;⑤形成跨技术域的系统性架构思维。; 阅读建议:此资源以实战项目驱动学习,强调动手实践与架构思维并重。建议学习者结合课程代码与实际调试,深入理解每一环节的技术选型与设计权衡,尤其关注真实生产环境中难以复现的复杂约束,从而建立可迁移的架构“手感”。

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