案例名称:【智慧采购】
公司名称:【利亚德光电股份有限公司(300296)】
案例简述:
随着利亚德集团快速发展,高效与便捷的数字化管理手段逐渐进入到利亚德集团内各个业务领域,OA、ERP、CRM、SRM、PLM等不同信息化系统也为企业发展保驾护航。SRM系统作为供应商管理系统,在企业内承载着采购管理的重要使命。利亚德集团与用友集团进行深度合作,通过用友友云采系统搭建符合利亚德集团自身特点的SRM系统,实现供应商准入审核、供应商资源共享、统一评价标准、不合格供应商线上处理的供应商全生命周期管理。同时实现了采购需求统一化、采购过程线上化、合同订单采供协同的采购管理能力。SRM系统承载着釆供双方的线上业务,彰显了利亚德集团数字化的建设能力,以及提高采购透明度的决心。与此同时,SRM系统作为集团内釆购人员主要系统,缩短了采购业务的协作时间,加强了采购业务粘合度与集中性,提高了采购业务执行过程中的工作效率。
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在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。