至顶网CIO与应用频道 09月25日 编译:沃尔玛(Walmart)正与IBM合作实施区块链,此举是沃尔玛旗下供应商新食品安全要求的一部分。到明年的这个时候为止,沃尔玛和Sam's Club(山姆俱乐部)将会要求提供绿叶蔬菜(如生菜和菠菜)的供应商利用IBM的全球食品供应链区块链技术实现食品的可追溯性。
此举的目的是利用区块链的分布式分类帐系统对从农场去往商店的食物进行近乎实时的跟踪。
沃尔玛自2016年以来一直与IBM有合作,以求能在整个食品供应链中利用基于区块链技术令可追溯性达到新的一个层次。沃尔玛表示,目前的计划是扩充技术,以便有效地查明食品链中的问题,帮助减少食源性疾病的传播,而同时又避免在回收期间使零售商和供应商遭受巨大损失。
沃尔玛食品安全副总裁Frank Yiannas表示,“我们力求为客户提供安全、优质的食品。我们的客户值得拥有更加透明的供应链。我们认为对于21世纪而言,传统上食品前后一步的可追溯性模式已经过时。这是一项智能的、有技术支持的举措,此举将极大地有利于我们的客户并将改变食品体系,将令所有的利益相关者受益。“
俗称蓝色巨人(Big Blue)的IBM一直在各种供应链方案中运用区块链技术,包括货运、食品和银行等领域。去年8月,IBM与Dole、Driscoll、Golden State Foods、Kroger、McCormick and Company、McLane Company、Nestl、Tyson Foods、Walmart和Unilever合作推出了区块链食品供应项目。另外,沃尔玛、IBM和中国的清华大学此前也曾在食品供应链领域做过区块链试点项目。
区块链是一种安全的加密数据库架构,其数据库分布在多个参与者的系统里,类似一个防篡改分类账系统,可记录所有交易并将其有机地连接在一起。区块链在真正的意义上为任何产品的买卖创建了不可改变的、带时间戳交易的黄金记录。而对于供应链而言,区块链的使用提高了透明度和可见性,可改善供应链的经济效益。
好文章,需要你的鼓励
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。