ZD至顶网CIO与应用频道 03月08日 北京消息:2017年3月3日,徐工信息自主研发的国内首个工业物联网大数据平台一次性通过新能源GB/T 32960符合性检测,为徐工信息逐鹿新能源汽车服务领域奠定基础。
新能源GB/T 32960的标准是国家工信部为了落实新能源汽车推广应用安全监管要求所颁布的一项强制性标准,它不仅要求各企业建立新能源汽车企业监管平台,而且还要完成与国家监测平台的对接工作。
本次平台符合性验证,标志着工业物联网大数据平台具备了接入新能源汽车的能力,是其跨行业应用的一次成功实践。自此,徐工信息跨入征战新能源市场的新阶段。
徐工信息自接到徐工汽车新能源车联网建设需求起,在总经理张启亮指导下,迅速成立了专项攻关小组,从新能源车辆基础数据采集、转发、分析、监测各环节进行了层层分解和部署,开始产品设计与开发。面对一个新的陌生领域,团队成员没有因为未知而裹足不前,没有因为遇到困难而徘徊,没有因为试验条件缺失而避重就轻,而是直面问题,大胆创新,群策群力,稳步落实。经过无数个通宵达旦,无数个早起晚归,无数场激烈讨论,最终,众人的智慧全力保障了平台对接检测一次性通过,并且圆满完成符合性测试工作。
日行千里不言其路之遥,夜跃八百不语其道之艰。在总经理张启亮的带领下,徐工信息将继续撸起袖子加油干,不断践行物联网新平台、新模式、新领域、新价值。
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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”。
Patronus AI发布突破性研究,构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL,涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%,揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限,为构建更可靠的AI系统指明方向。
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。
这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环",并据此开发了GAPT算法,在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善,在算术泛化任务中提升35%,为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。