近日,南宁网易联合创新中心再添一国家高科技企业——广西软筑信息技术有限公司(下简称软筑信息)。据介绍,广西软筑信息技术有限公司成立于2018年7月,是一家专业从事口岸信息化、智慧口岸信息化系统集成的国家高科技企业。软筑信息在口岸智能通关、智能监控、物流监控、途中监管、口岸运营管理等领域拥有多项软硬件创新技术,软筑信息致力于以软件开发为核心,系统集成为基础,为客户提供优质的技术解决方案及项目实施运维服务。
在技术层面,软筑信息领先采用物联网技术、云服务总线技术、3D仿真技术等,参与海关总署及直属海关多个信息化系统开发、集成项目,目前该公司已与全国多数海关及地方电子口岸建立了技术服务合作关系。
在人才层面,软筑信息汇聚了一大批在口岸通关、辅助监管、保税跨境、智能监控、口岸物流、口岸运营、智慧口岸等方面具有专业业务知识的优秀人才,业务遍及全国大部分的口岸和监管区域,软筑信息的产品质量和服务管理水平,得到了企业用户和监管部门的一致好评。
软筑信息负责人称,今年公司在青秀区政府的支持下顺利入驻网易联合创新中心,网易的资源赋能更为企业发展添砖加瓦。公司未来要立足广西市场,成为口岸信息化、智慧口岸信息化系统集成领域的龙头公司,并着眼全国市场,发展成为一个专业的全国性公司,推动区内智能化高质量发展。
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UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。