案例基本内容和执行情况
第一板块,区块链+防伪溯源,由北斗区块链打造的区块链征链平台,利用自有专利技术及区块链的特点。通过一物一码一图的数字化身份信息存入区块链网络,通过独家专利技术记录物理特性,形成一一对应的数字标签。目前外部防伪溯源的最大痛点,溯源物和溯源标的是物理可以分离且可复制的。就像大闸蟹的指环,那么我们通过独家专利把相关溯源物的物理特征类似人的指纹,记录下来,形成独一无二的数字身份。等于是把现实空间的物理物品和赛博空间做了完整的映射。以后给丽水山耕展示的将是单独配置的系统
第二板块,区块链+农业资产确权。区块链分布式记账,资产在平台体系得到确权,进而流转,利用区块链的可追溯、不可篡改等特性,有助于形成完整的大数据交易信息流,通过数据价值评估能充分利用上链数据资产,最大限度地发挥资产效能,加快数据资产的流通变现能力。
案例主要经济成效和社会成效分析
资产登记与价值评估同时进行,并对上链资产的价值进行估算。区块链的可追溯、不可篡改等特性,有助于形成完整的大数据交易信息流,通过数据价值评估能充分利用上链数据资产,最大限度地发挥资产效能,适应交易市场增值利用之需要,加快数据资产的流通变现能力。
融通全局
传统农业融资担保体系共同接入区块链,信息流、账务流、物流(供销存运付)等统一于一个平台,有利于提高风控效率(贷前审核、贷后监控),降低信息不对称风险,实现信息可追溯不可篡改,整体上降低体系内运转成本,助力解决三农融资难问题。
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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。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
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。