案例名称:【利用企业微信和PMS系统推进企业发展和员工管理】
公司名称:【中科星图股份有限公司(688568)】
案例简述:
数字生产力的飞速发展改变了企业的业务体系和运行模式,随着企业之间的竞争加剧,人员规模、业务规模与范围的不断扩大,数字化转型逐渐成为当下发展趋势。企业通过数字化转型实现管理体系优化、创新、重构,实现效率提升、成本降低、质量提高。
本案例应用企业微信,进行非密办公流程线的全面线上审批,秉持提高企业各部门协同、加强内控管理、提升沟通交流时效等多重目标,及时洞察经营短板,预警异常数据,降低公司发展风险;应用PMS系统,对线索、商机、赢取、收入、回款等业务进行全流程管理与记录,对整体业务全流程优化,实现数字化企业结构升级;对员工的绩效结果进行分析,构建员工能力模型并判断综合能力,缩短人员考察周期,减低统筹成本,提升运营管理能力,从而达到监督、管理与考核全过程动态监测。
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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。