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今日块讯(ChinaZ.com) 4月22日 消息:4 月 21 日，“区块链服务技术”研讨会在佛山南海千灯湖畔开幕，研讨会以“区块链服务”为主题，围绕区块链等金融科技的发展问题进行探讨。
会上，广东金融高新区相关负责人介绍，今年，围绕“区块链+”金融科技建设，广东金融高新区还将陆续推出系列举措，重点打造广东金融高新区“区块链+”金融科技产业集聚基地。根据推进计划，广东金融高新区将在今年重点认定一批“区块链+”金融科技企业。经认定的新设立或新迁入的“区块链+”金融科技企业或相关机构，最高可获一次性 130 万元的落户奖励， 3 年免租进驻“区块链+”金融科技产业集聚基地等。
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随着两会的召开，金融科技与普惠金融再次成为备受瞩目的热议话题。在这场关乎国家金融创新和民生福祉的会议上，众多代表委员齐聚一堂，共同探讨如何借助金融科技的先进技术和创新理念，突破传统金融服务的局限，推动普惠金融向更深层次、更广领域迈进。数禾科技作为民营金融科技平台，一直以来致力于运用先进的金融科技手段，打破传统金融服务壁垒，为更广泛�
金融科技作为传统金融服务的重要补充，不仅显著提升了金融服务的效率和便捷性，还为金融行业带来了全新的发展机遇和挑战。在此背景下，金融机构亟需不断创新，积极探索金融科技的应用，以提升自身的服务水平和竞争力，从而更好地满足客户需求。作为一家专注于纯线上金融科技的平台，我来数科充分利用金融科技的优势，通过构建更多元的贷款场景和外部生态系统�
近年来，随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，智能制造已成为全球制造业科技创新的制高点。作为智能锁行业领军企业，凯迪仕积极拥抱新质生产力，以智能制造为核心，通过技术进步和生产要素的重新组合，实现了资源配置效率和生产效率的不断提升，在高质量、高效能、高科技三大方向，持续引领着智能锁和智能安防产业迈向全新发展阶段。近日在浙江温州瓯海�
在如今汽车成为日常出行必需品的时代，购车已成为许多家庭的重要计划之一。对于信用记录为空白的朋友来说，贷款购车似乎是一道难以逾越的障碍。我们也提醒大家在贷款购车时务必量力行，选择最适合自己的金融产品。
2023 年 10 月11日，国务院发布《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》，明确了未来五年推进普惠金融高质量发展的指导思想、基本原则和主要目标，提出了一系列政策举措。作为持牌消费金融机构，中邮消费金融有限公司（以下简称“中邮消费金融”）秉承“向智慧生态化转型”的数字化愿景，坚持科技创新，努力写好普惠金融大文章。近年来，中邮消费金融大力发展线
随着科技力量的日益壮大，普惠金融正站在一个新的历史起点上，迎来高质量发展的黄金时期。今年的政府工作报告中明确提出了“大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”的政策导向，为金融行业的创新发展指明了方向。数禾科技将继续坚守“金融为民”的初心，以科技为盾，以创新为矛，不断书写普惠金融发展的新篇章，为构建更加公平、包容、繁荣的金融生态贡献智慧和力量。
近年来，随着互联网技术的迅猛发展和普及率的持续提高，金融黑灰产也逐步通过网络扎根，呈现出网络化和技术化、专业化和链条化、隐蔽性和跨境性等特点。它们对用户的隐私和财产带来侵害的同时，也扰乱金融市场经济秩序，引发社会信任危机，甚至会滋生其他犯罪。黑灰产作为我国司法部门强 力打击的领域，在今年两会期间也屡次提案。全国人大代表、西南政法大学�
作为金融与科技深度融合的产物，正在以其独特的魅力重塑着传统的金融生态系统。在这个新时代的背景下，金融科技平台凭借其高效便捷、低成本、大数据处理能力等优势，正成为推动实体经济和普惠金融发展的重要力量。通过更加深入的技术融合、服务模式的创新以及合规体系的完善，金融科技平台将更好地满足市场和消费者的多元化需求，推动实体经济在高质量发展的道路上迈出坚实的步伐。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务提升金融服务实体经济的能力则是推动高质量发展的必要手段。作为国内领先的纯线上金融科技平台我来数科，始终致力于服务国家战略、服务实体经济，始终坚持科技引领、创新驱动，积极探索有特色的、商业可持续的普惠金融发展模式，努力构建更加包容、平等的普惠金融生态系统。我来数科将秉承“科技践行普惠金融”的理念不动摇，埋头苦干、砥砺前行，以高质量普惠金融发展不断满足人民日益增长的美好生活需要，努力实现普惠金融业务的可持续发展。
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SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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