数字经济的发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有。迈进“十四五”,在“数字中国”整体布局以及5G、工业互联网等规模化应用的推动下,数字经济实现了蓬勃发展。
数字产业与实体经济加速融合,数字技术以创新之力与行业应用场景交相呼应,“数实融合”推动各行各业的降本增效和创新发展。
“十四五”数字化催生产业机遇,数字化产业正在步入规模化应用阶段。新华三依托“云智原生”战略,重点围绕应用场景的落地需求,提升智能数字平台的效率和能力,赋能行业数字化转型和应用快速落地,实现数字化价值。
技术创新才能引领产业潮流。新科技大潮下,科技创新密集活跃,成为重塑产业生态、引领产业升级的核心要素。新华三聚焦技术创新的主航道,以客户业务需求为导向,驱动智能数字平台的持续升级、迭代和优化。
2019年新华三集团首次发布“数字大脑”,2021年发布了“云智原生”战略并升级“数字大脑”。进入2022年,“数字大脑”再进化,引入分布式云、隐私计算服务、AD-NET 6.0+解决方案、智能家居、安全运营服务、全域管理和业务洞察等一系列全新技术、产品和服务,支撑行业智慧应用。
如今“场景”逐渐成为数字化领域的热词,数字技术不断催生出新的应用场景。数字技术与实体经济的有机融合,迸发出无限潜能,催生了新业态新模式,在乡村振兴、数字政府、智慧城市等领域发挥了重要作用。
新华三从行业和客户的实际需求出发,更加注重产品、技术与解决方案的融合,依托“云智原生”的技术,携手合作伙伴打造丰富多元的智慧类应用,让“数字大脑”成为赋能业务创新和增长的变革引擎。
所谓“天时地利人和”,国家数字经济政策利好频出,行业数字化转型向纵深发展,以5G、人工智能、大数据等为代表的数字技术融合创新,为实体经济转型升级赋能加力。
展望未来,随着数字世界与实体世界的融合,生产生活都在被数字化重塑。数实融合在广度、精度、深度上,持续发展。新华三持续深耕技术创新与应用场景,加速数字世界与物理世界的融合,为数字经济的发展提供澎湃的动力,成为行业数字化转型的最佳同行人。
好文章,需要你的鼓励
这项研究针对现代文档检索系统中的关键缺陷:独立处理文档片段导致丢失上下文信息。研究团队开发了ConTEB基准测试来评估模型利用文档级上下文的能力,并提出了InSeNT方法,结合后期分块和创新的对比学习策略。实验表明,上下文感知嵌入显著提升检索性能,尤其在处理非自包含文本片段时,同时保持计算效率,对分块策略更具鲁棒性,并且在语料库规模扩大时表现更佳。这一研究为更智能的文档检索系统铺平了道路。
这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文,研究发现LLM安全研究严重偏向英语,即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注,且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象,且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题,研究者提出了三个未来方向:开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据,以及深入理解跨语言安全泛化挑战。
这项研究提出了ChARM,一种创新的角色扮演AI奖励建模框架,通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集,实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率,应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。
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。