基于全球性业务的快速成长,中工国际发现企业对移动化管理和办公的需求越来越明显,为了及时的进行项目、合同的管理及业务流程的审批,中工国际急需在现有的IFS Application应用系统上增加移动化管理的功能。为了迎合不同IOS、Android及其他移动端系统需求,中工国际决定将移动化办公和管理平台架设在微信端,并向IFS寻求解决方案。经过IFS项目团队的深度客制化,使得IFS Application 完美兼容微信平台,让中工国际可以通过微信实现无缝访问IFS Application系统,实现业务单据及流程的审批、合同管理、项目立项处理、成本报表审核、项目里程碑管控等多项功能,大大提升了企业管理的灵活性及敏捷性。
中工国际潘总表示:“我们非常高兴与IFS的合作。IFS让中工国际实现了基于微信平台的移动化办公,借助微信平台的移动化办公可以让我们快速且及时的响应项目需求,大大的提升决策和审批速度,以往需要通过PC接入公司系统,现在通过手机随时随地就可以完成各项操作,非常的便捷。另外,基于微信平台的定制化开发也让使用不同品牌手机的同仁都可以快速实现移动应用,并大大降低了后续系统维护成本。总的来说此次项目是我们向数字化转型迈出的又一大步。”
IFS大中华区总经理林时东表示: “中工国际是IFS多年的客户及合作伙伴,我们非常感谢中工国际对IFS的信赖,将新的移动化需求交托给IFS。通过此次项目,IFS也将原有移动化管理解决方案向社交媒体品台进行了延伸应用。希望可以凭借IFS多年的定制化开发经验帮助越来越多的用户成功实现移动化管理,让企业决策和流程管理变得更加的灵活与敏捷。”
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
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ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。