案例名称:【数字化赋能推动深化服务广西工作】
公司名称:【国海证券股份有限公司(000750)】
案例简述:
随着大数据、人工智能、移动互联等技术的快速发展,金融科技以及新商业模式已对金融业产生了“颠覆性创新”的压力。由此,金融企业纷纷“大象转身”,投入到数字化转型升级之中。通过深化业务流程自动化、数字化行业洞察、强化内部协同,精准补强产业链创新链、提升客户服务质量和效率,培育行业专业化、差异化服务能力。
本案例以数字化协同展业平台为抓手,运用先进技术和金融理论,实现跨业务线的协同服务信息实时共享、客户舆情智能监控、服务机会自动识别和提醒,为主动服务模式,创造数据基础上的先机优势。同时,整合公司丰富的人才资源,通过“组织保障+制度保障+平台保障+自上而下加强客户服务+跨业务线结对子机制”模式,全面发挥公司在企业投融资、财富管理、资产管理、私募股权投资等方面的服务优势,调动一线队伍服务热情,为企业客户提供全生命周期咨询、解决方案和金融服务,实现公司在服务广西经济发展广度和深度双提升,为区内企业发展和产业转型升级等作出应有贡献。
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这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。
这项研究提出了"思想家"(Thinker)任务,一种受人类双重加工理论启发的新型AI训练方法。研究者将问答过程分解为四个阶段:快速思考(严格预算下给出初步答案)、验证(评估初步答案)、慢速思考(深入分析修正错误)和总结(提炼关键步骤)。实验表明,该方法使Qwen2.5-1.5B模型的准确率从24.9%提升至27.9%,DeepSeek-R1-Qwen-1.5B模型从45.9%提升至49.8%。显著的是,仅使用快速思考模式就能达到26.8%的准确率,且消耗更少计算资源,证明了直觉与深度推理作为互补系统的培养价值。
这项由ELLIS研究所和马克斯·普朗克智能系统研究所的科学家进行的研究,揭示了大语言模型安全测试的根本规律:越狱攻击成功率由攻击者与目标模型间的能力差距决定。通过评估500多个攻击者-目标组合,研究团队发现:更强的模型是更好的攻击者;当目标能力超过攻击者时攻击成功率急剧下降;社会科学能力比STEM知识更能预测攻击成功。基于这些发现,研究者建立了预测模型,表明随着AI进步,人类红队测试可能逐渐失效,提示需要发展自动化安全评估方法及更全面地评估模型的说服和操纵能力。
华中科技大学和香港中文大学研究团队提出SATORI-R1,一种通过空间定位和可验证奖励增强多模态推理的新方法。该方法将视觉问答任务分解为图像描述、区域定位和答案预测三个可验证阶段,解决了自由形式推理中注意力分散和训练收敛慢的问题。实验证明,SATORI-R1在七个视觉问答基准上一致提升性能,最高达15.7%,并展示出更聚焦的视觉注意力和更低的训练方差。