案例名称:【聚票成池,有效配置票据资源】
公司名称:【安徽海螺水泥股份有限公司(600585)]
案例简述:
2021年,在新冠疫情散发多发、宏观经济面临多重压力的情况下,票据市场运行总体平稳,各项业务稳中有增,票据利率总体下降,在推动实体经济发展、促进产业链供应链循环以及降低企业融资成本等方面发挥了积极作用。
安徽海螺集团财务部统筹多子集团结算中心管理模式,通过一套司库管理系统,在不影响各子集团/上市公司财务、业务独立运营前提下,解决了多板块业务独立运营或拥有上市公司的集团型企业司库管理组织协同性差的问题。业财一体化建设,解决了集团型企业多系统独立运营所导致的信息孤岛问题。票据集中管理模式,有效调配内部票据资源,提升票据周转效率,有效解决结算中应收应付票据较多行业(如:制造业、建筑业、采矿业等)面临的票据难管控、难调配问题。
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韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。