案例名称:【统一的数字化管理平台助力企业高效经营和生产】
公司名称:【海南矿业股份有限公司(601969)】
案例简述:
在2021年初,公司制定了数字化转型的五年发展规划,总体目标是以“中国制造2025”、“互联网+”为指导思想,充分利用云计算、物联网、大数据、人工智能等先进技术打造绿色、智能、协同、安全、低耗,效率一流、质量一流的矿山企业,达到行业领先水平。
本案例从基础设施、作业运行、生产管控和经营管控等几个方面,推进了数字化系统整体建设。在基础设施方面,先后完成数据中心机房建设、网络建设、企业私有云建设,同时达到了国家信息安全等保二级的要求,为公司未来5?8年数字化转型升级提供了安全、稳定、高效的运行环境和基础资源。在作业运行方面,建成了质量管理系统、计量管理系统、能源管理系统,实现了生产过程主要数据的自动采集和管理,避免数据二次落地,为精益化生产管理奠定了数据分析基础。在生产管控方面,建设了生产计划管理系统,实现了生产计划的自动分解、发布及生产实绩的自动收 集、汇总,为生产管理提供了有效的支撑。在经营管控方面,建设了销售管理系统,让销售和管理人员充分了解销售情况,及时反应,合理调整,以满足用户需求,而且将销售业务规范化、可视化,提高了业务效率,同时加强资金的管控,降低了企业的经营风险。
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这项来自苹果公司的研究揭示了视频大语言模型评测的两大关键问题:许多测试问题不看视频就能回答正确,且打乱视频帧顺序后模型表现几乎不变。研究提出VBenchComp框架,将视频问题分为四类:语言模型可回答型、语义型、时序型和其他类型,发现在主流评测中高达70%的问题实际上未测试真正的视频理解能力。通过重新评估现有模型,研究团队证明单一总分可能掩盖关键能力差距,并提出了更高效的评测方法,为未来视频AI评测提供了新方向。
这篇来自KAIST AI研究团队的论文提出了"差分信息分布"(DID)这一创新概念,为理解直接偏好优化(DPO)提供全新视角。研究证明,当偏好数据编码了从参考策略到目标策略所需的差分信息时,DPO中的对数比率奖励形式是唯一最优的。通过分析DID熵,研究解释了对数似然位移现象,并发现高熵DID有利于通用指令跟随,而低熵DID适合知识密集型问答。这一框架统一了对DPO目标、偏好数据结构和策略行为的理解,为语言模型对齐提供理论支持。
VidText是一个全新的视频文本理解基准,解决了现有评估体系的关键缺口。它涵盖多种现实场景和多语言内容,提出三层评估框架(视频级、片段级、实例级),并配对感知与推理任务。对18个先进多模态模型的测试显示,即使最佳表现的Gemini 1.5 Pro也仅达46.8%平均分,远低于人类水平。研究揭示输入分辨率、OCR能力等内在因素和辅助信息、思维链推理等外部因素对性能有显著影响,为未来视频文本理解研究提供了方向。
ZeroGUI是一项突破性研究,实现了零人工成本下的GUI代理自动化在线学习。由上海人工智能实验室和清华大学等机构联合开发,这一框架利用视觉-语言模型自动生成训练任务并提供奖励反馈,使AI助手能够自主学习操作各种图形界面。通过两阶段强化学习策略,ZeroGUI显著提升了代理性能,在OSWorld环境中使UI-TARS和Aguvis模型分别获得14%和63%的相对改进。该研究彻底消除了传统方法对昂贵人工标注的依赖,为GUI代理技术的大规模应用铺平了道路。