第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战

第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战

巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战!
第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!


第十届信也科技杯全球AI算法大赛

活动目录

合作单位

信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台,信也科技与两大全球顶级AI会议合作不仅是IJCAI 2025 官方合作单位,“信也科技杯”也被CIKM 2025 AnalytiCup 官方收录赛事,获奖选手将获得在国际顶会舞台展示成果、扩大影响力的宝贵机会。

2025第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战

赛事概况

随着深度伪造技术的快速发展,生成合成内容质量显著提升,基于换脸的身份冒用和欺诈事件频发,严重威胁个人隐私与公共安全。
第十届“信也科技杯”聚焦“视觉深度鉴伪识别”领域,诚邀全球 AI 精英团队利用深度学习等前沿技术:

  • 识别与检测:准确分辨真伪图像
  • 多场景挑战:覆盖多国家、多应用场景
  • 性能评估:对算法在真实环境下的鲁棒性与适用性进行综合评估

目标: 推动深度鉴伪技术创新,构建安全可信的 AI 防线,引领科技巧向善,促进全球 AI 产业健康发展。


赛事奖励

单赛道奖金池超 ¥300,000,TOP10 团队均有现金奖励!
优秀团队
将受邀出席 CIKM 2025 国际 AI 顶会,与学术与产业大咖面对面交流。
奖项名额奖金(税前)荣誉证书
金奖1¥100,000 ×1
银奖2¥60,000 ×2
铜奖2¥30,000 ×2
优秀奖5¥5,000 ×5
现场特别奖方案创新奖 ¥1,000
最快推理奖 ¥1,000
最佳问题分析定义奖 ¥1,000
所有奖项金额均为税前,实际发放金额将依照当地税务法律法规执行。

赛事日程速览

阶段时间(北京时间)
组队报名2025/06/24 00:00 ~ 2025/07/23 23:59
初赛阶段2025/07/01 00:00 ~ 2025/07/31 23:59
复赛阶段2025/08/01 00:00 ~ 2025/08/29
决赛材料提交2025/09/01 00:00 ~ 2025/09/07 23:59
决赛日时间另行通知

即刻报名参赛

电脑端报名

报名选手交流群

  • 群号:604017802
  • 群名:第十届信也科技杯官方群
(本群仅供赛事信息交流,加群不作为报名依据)

关于“信也科技杯”

“信也科技杯”是信也科技主办的数据算法竞赛平台,自 2016 年创办以来,已吸引万余名海内外优秀选手参与。
历届主题紧贴金融科技真实业务场景,如:

  • 语言深度鉴伪识别
  • 语音方言距离识别
  • 基于图关联的欺诈用户识别

为全球算法人才提供高质量的切磋与交流平台,助力科研与产业深度融合。


关于信也科技

  • 成立时间:2007 年
  • 使命:“科技,让金融更美好”
  • 核心业务:大数据、人工智能驱动的金融科技服务
  • 全球化布局:已在印尼、菲律宾、巴基斯坦等地建立本地化金融科技平台,并拓展拉美业务
  • 上市信息:2017 年在美国纽交所上市,股票代码 FINV

信也科技作为中国信贷科技先行者,致力于以创新技术赋能金融机构和合作伙伴,助推实体经济高质量发展。

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AI作图效率高,亲测ToDesk、顺网云、青椒云多款云电脑AIGC实践创作

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一、引言 随着人工智能生成内容(AIGC)的兴起,越来越多的创作者开始探索高效的文字处理和AI绘图方式,而云电脑也正成为AIGC创作中的重要工具。相比于传统的本地硬件,云电脑在AIGC场景中展现出了显著的优势,云电脑通过提供强大的计算资源,轻松应对深度学习模型的训练和推理任务,而其弹性扩展性也允许用户按需调整资源,无需购买昂贵的硬件设备,极大地降低了成本。 本文将通过对ToDesk云电脑、顺网云、青椒云三款云电脑的亲测实践,探讨它们在AIGC创作中的表现,带您一同感受AI作图的高效体验。 二、硬件配置实测分析 强大的硬件配置不仅决定了AIGC模型能否顺畅运行,也决定了生成内容的质量和生成速度。这里我首先选取了各个云电脑产品的最高配置,对显卡性能、内存大小、存储速度等关键指标进行测评。 2.1、显卡性能对比 在处理对话生成、高复杂度的图像生成这类AIGC任务时,显卡扮演着至关重要的角色。各种大型预训练语言模型的训练和推理过程通常涉及大量的矩阵运算和浮点计算。显卡的并行处理能力决定了处理矩阵乘法、卷积操作等计算密集型任务的速度,决定了模型训练与推理的速度。这里我们选取了每款

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别把 F1 开成老头乐:GitHub Copilot 深度调教与 7 个“上下文工程”秘籍 前言 很多开发者抱怨 Copilot 生成的代码是“垃圾”或“幻觉”。真相是:Copilot 是一辆 F1 赛车,而大多数人只把它当成了自动挡的老年代步车。 本指南将揭示 Copilot 不为人知的底层机制,教你通过“上下文工程” (Context Engineering),让 AI 写出精准、规范的生产级代码。 核心心智模型:Copilot 是怎么“思考”的? 在学习技巧前,你需要理解 Copilot 的大脑构造。它不是在瞎猜,它是在根据你喂给它的“上下文(Context)”计算概率。 Copilot 的上下文由三层组成:

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# 【不吹不黑】Java 开发者真实体验:IDEA 三大 AI 编程插件深度对比(Copilot / TRAE / 灵码) > 本文是一篇**技术交流与使用体验记录**,仅用于分享 Java 开发过程中使用 AI 插件的真实感受与效率提升方式,不涉及任何商业推广或广告行为。 *** ## 一、写在前面:为什么要写这篇文章 过去一年,大模型能力的跃迁,直接改变了开发者的工作方式。**AI 已经不再是“写 Demo 的玩具”,而是逐渐演变为 IDE 中的“第二大脑”** 。 本文的目的非常明确: *   记录一名 **Java 后端开发者** 在真实项目中使用 AI 插件的体验 *   对比不同插件在 **补全、对话、Agent 工作流** 等方面的差异 *   帮助开发者根据自身场景选择合适的工具,而不是盲目跟风 本文所有结论,