越南 Viettel 与新加坡国立大学联合发布 CAMEx 技术

一、技术革新：曲率感知模型融合突破性能极限

1. 曲率对齐优化：利用曲率信息量化模型间的参数差异，动态调整合并权重，确保关键特征不被稀释。例如，在语言建模任务中，CAMEx 可将多个预训练语言模型的语义理解能力融合，生成更精准的上下文表示。
2. 分布式并行架构：支持异构模型（如 Transformer 与 CNN）的并行计算，通过图论技术编排任务流，实现资源利用率提升 40% 以上。在图像分类测试中，CAMEx 融合 ResNet 与 Swin Transformer 后，Top-1 准确率提升 8.2%，推理速度保持一致。
3. 增量式训练框架：允许模型在运行时动态加入新模型，避免传统方法需重新训练的弊端。Viettel AI 实验室数据显示，CAMEx 在医疗影像分析场景中，通过逐步融合病理诊断模型，将疾病识别准确率从 79% 提升至 91%。

二、行业影响：降低大模型部署门槛

1. 算力成本高企：以 GPT-4 级别的模型为例，训练成本超过 630 万美元。CAMEx 通过模型融合减少对超大规模单体模型的依赖，使同等性能的模型训练成本降低 60%。
2. 数据稀缺问题：在低资源语言处理任务中，CAMEx 可融合多语言模型的知识迁移能力，将小语种文本分类准确率提升 25%，解决数据不足导致的性能瓶颈。

• 金融风控：融合信用评分模型与反欺诈模型，将交易风险识别准确率提升至 98.7%，误报率降低 30%。
• 智能制造：在工业质检场景中，CAMEx 通过融合视觉检测与缺陷预测模型，将产线不良品检出率提升至 99.5%，检测效率提高 2 倍。

三、产学研协同：Viettel 与 NUS 的深度合作

• 资源互补：Viettel 提供 5G 网络与数据中心基础设施，NUS 则贡献算法理论与人才支持。例如，NUS 团队提出的曲率感知算法，经 Viettel 工程化改造后，将模型合并速度提升 10 倍。
• 商业化布局：Viettel 计划将 CAMEx 集成至其智能云平台，预计 2025 年第三季度推出企业级 API 服务，首批合作客户包括东南亚电商平台 Shopee 与金融机构 Vietcombank。

四、国际认可：ICLR 2025 spotlight 技术

五、技术生态：开源与标准化推动行业进步

• ICLR 2025：全球顶级 AI 会议，吸引超 5000 名研究者参与，聚焦生成式 AI、模型效率等前沿领域。
• Viettel AI：越南最大电信集团 Viettel 的 AI 部门，2024 年研发投入达 8.5 亿美元，在医疗、金融等领域部署超 200 个 AI 项目。
• 新加坡国立大学：QS 排名第 8 的顶尖学府，AI 研究实力全球领先，2024 年在自然语言处理领域发表论文数量居亚洲第一。