智慧园区作为国家智慧城市发展战略的重要组成部分,是落实便民、利民服务的直观体现。在智慧园区内随处可见的数字标牌是业主获取物业信息、商品资讯的重要途径,然而很多数字标牌方案都存在“画质分辨率低、运营效率差、管理成本高、缺乏数据分析与深挖能力”等问题,与真正意义上的智慧园区配套方案存在一定差距。真正意义的智慧园区数字标牌方案应满足如下需求:
杰和智慧园区数字标牌解决方案系统架构精简,整合了屏幕控制器和媒体播放器,采用CMS统一管控,实现了灵活的内容编辑和信息发布,屏幕终端采用LED+LCD技术,支持高分辨率、高清画质播放。方案还搭载了RTU远程智能控制系统, 可以监测数字标牌的运行情况,实现了对数据传输、广告投放、播放时间、播放次数及播放范围等数据的实时监测,并可以通过远程控制平台的管理软件,对数字标牌进行遥控。该方案提供一站式安装,运维管理便捷,总体成本低。
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这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。
这项研究提出了"思想家"(Thinker)任务,一种受人类双重加工理论启发的新型AI训练方法。研究者将问答过程分解为四个阶段:快速思考(严格预算下给出初步答案)、验证(评估初步答案)、慢速思考(深入分析修正错误)和总结(提炼关键步骤)。实验表明,该方法使Qwen2.5-1.5B模型的准确率从24.9%提升至27.9%,DeepSeek-R1-Qwen-1.5B模型从45.9%提升至49.8%。显著的是,仅使用快速思考模式就能达到26.8%的准确率,且消耗更少计算资源,证明了直觉与深度推理作为互补系统的培养价值。
这项由ELLIS研究所和马克斯·普朗克智能系统研究所的科学家进行的研究,揭示了大语言模型安全测试的根本规律:越狱攻击成功率由攻击者与目标模型间的能力差距决定。通过评估500多个攻击者-目标组合,研究团队发现:更强的模型是更好的攻击者;当目标能力超过攻击者时攻击成功率急剧下降;社会科学能力比STEM知识更能预测攻击成功。基于这些发现,研究者建立了预测模型,表明随着AI进步,人类红队测试可能逐渐失效,提示需要发展自动化安全评估方法及更全面地评估模型的说服和操纵能力。