在信息技术发展的过程中,一直有着ISV(独立软件开发商)这样一个群体,他们为企业提供整个软件集成服务。
传统对于ISV的理解更多指的是使用、集成和销售其他软件产品,但本身并不依附其他主体的软件厂商。而现在的ISV大多都有了更多的自主开发能力,有了自己的产品和解决方案。
80年代后期,大批跨国企业进入中国,由于当时市场能力不足,加上企业服务的复杂性,中国的第一批ISV也在那时发展起来。
进入生成式AI时代,在交互、事务、认知以及决策等方面都表现出强大的泛化能力和场景适应能力,传统意义的ISV角色和价值定位都将发生重大的改变。
ISV变得越来越抢手了!
市面上大模型很多,但是终端用户想要落地却很难,一方面是技术挑战,一方面是场景选择,因为打通“最后一公里”需要深厚的行业Know-how。
大模型不等于大模型应用,大模型应用真正落地需要紧密结合企业的业务需求,并围绕需求选择正确的生成式AI开发方法和技术路线。
而且ISV还扮演着重要的桥梁角色,不仅连接了AI技术提供商与终端用户,还能通过反馈客户需求,推动AI技术的进一步发展。通过与技术提供商合作,ISV能够不断提升自己的产品和服务质量,形成良性循环。
未来,随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展,ISV的作用将变得更加关键。不仅是生成式AI技术的集成者,更是行业变革的推动者和创新者。
《数字化转型方略》2024年第8期:http://www.zhiding.cn/dxinsight/2408
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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。