案例名称:【中央数字中心数字化平台】
公司名称:【河钢数字技术股份有限公司(000709)】
案例简述:
钢铁产业的规模经济性较大,提高产业集中度是全球钢铁工业发展的大趋势。钢铁企业大型化、集团化的发展趋势决定了未来钢铁行业的竞争将更多是集团与集团之间利用综合管控手法,在资产组合、产业组合、协同效应以及知识管理和组织智商层面的竞争。
河钢数字技术股份有限公司利用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,为河钢集团有限公司建设了中央数字中心数字化平台,该项目主要包括公共服务平台、营销业务服务平台和主数据平台建设三部分。帮助实现集团公共服务、业务服务和数据服务的统一,实现集团管理的“形散而神不散”。目前河钢集团12万余名员工全部纳入公共服务平台管理范围,采购、销售业务平台涵盖唐钢、邯钢、宣钢、承钢、舞钢、石钢、衡板、河钢新材8家子集团公司上线,涉及20余家法人单位公司应用。统一标准规范,制定平台统一建设标准,规范信息化项目建设;统一服务平台,解决“信息孤岛”、“应用孤岛”、“资源孤岛”问题;共建共营共享,利用集团内部信息化力量共建数字化服务平台,打造创新生态圈,共享平台成果;推进智能化发展,通过平台化建设推进集团管理的数字化和智能化发展。
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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。