至顶网CIO与应用频道 01月02日 北京消息:12月27日,研华科技WISE-PaaS工业物联网云平台通过 “工业物联网平台可信服务评估评测(试点)”。该评测由工业互联网产业联盟组织,旨在培育市场、规范市场,提升用户对工业互联网平台服务商的信任,促进工业互联网平台的发展。
工业互联网平台若想稳步发展、做大做强,首先必须要赢得用户的充分信任。工业互联网平台可信服务评测主要聚焦信任,围绕“是否对用户关心的问题都进行了真实的、规范的承诺”设计24个指标,通过材料审查、技术测试及现场考察的方式对平台服务进行评测。研华WISE-PaaS工业物联网云平台通过层层审核评估,最终获得可信服务认证,除了平台本身的服务能力等,更要得益于WISE-PaaS以用户需求为中心,用产业数据驱动智能创新。
自2014年,研华科技推出WISE-PaaS工业物联网云平台,在历经工业物联网长期的考验之后,积累了对边缘侧传感器、行业设备、丰富的数据采集协议的支持、大量工业软件及行业SRP的支持,并提供云服务和灵活的算力支持,联合开发营运等完整服务,快速实现OT与IT的充分融合,完成从数据的搜集、管理到分析,展现数据驱动最后一里路。
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这篇研究重新审视了循环神经网络中的双线性状态转换机制,挑战了传统观点。高通AI研究团队证明,隐藏单元不仅是被动记忆存储,更是网络计算的积极参与者。研究建立了一个从实数对角线到完全双线性的模型层级,对应不同复杂度的状态跟踪任务。实验表明,双线性RNN能有效学习各种状态跟踪任务,甚至只需极少量训练数据。研究还发现,纯乘法交互比加法交互更有利于状态跟踪,为循环网络设计提供了新视角。
这项研究探讨了多模态大语言模型在增强推理能力时出现的视觉幻觉问题。研究发现,模型生成更长推理链时,对视觉信息的关注减少,导致幻觉增加。研究者提出RH-AUC指标和RH-Bench基准来评估模型在推理与幻觉间的平衡,发现较大模型表现更好,纯强化学习训练优于监督微调加强化学习,且训练数据的类型比数量更重要。这些发现对开发既具推理能力又保持视觉准确性的AI系统具有重要意义。
这篇研究探讨了大语言模型在自动推理任务中的不确定性问题。研究者提出,模型生成形式规范时的概率不确定性不是缺陷,而是宝贵的信号源。通过引入概率上下文无关文法框架分析SMT-LIB程序分布,他们发现不确定性信号具有任务相关性(如逻辑任务中的语法熵AUROC>0.93)。他们的轻量级信号融合方法能减少14-100%的错误,仅需最小弃权,将大语言模型驱动的形式化转变为可靠工程学科。研究揭示当模型正确理解逻辑关系时会产生稳定的语法模式,为判断何时信任模型提供了可靠指标。
来自沙特阿拉伯王子苏丹大学和阿尔法萨尔大学的研究团队开发了GATE(General Arabic Text Embedding)模型,这是一套专为阿拉伯语设计的文本嵌入系统。该研究结合了套娃表示学习和混合损失训练方法,解决了阿拉伯语特有的语义处理挑战。GATE模型在MTEB基准测试的语义文本相似度任务中表现卓越,比包括OpenAI在内的更大模型高出20-25%,同时保持了多维度(768至64)的高效表现。研究通过详细的错误分析揭示了模型在不同相似度水平上的表现特点,为阿拉伯语NLP领域提供了新的研究方向。