2月13日,紫光股份旗下新华三集团小贝2023全国合作伙伴大会圆满召开,大会以“新生 · 先行者的势不可挡”为主题,与合作伙伴在线上相聚,共同回顾小贝2022年商业市场数字发展成果,表彰卓越合作伙伴,共寻2023年合作新机遇。
敢想敢干敢为人先,开疆拓土奋力先行
在过去的一年中,新华三集团小贝持续深耕商业市场,聚焦中小企业、酒店民宿、连锁门店等多元场景,以灵活易用的数字化解决方案助推全国地市区县实现数字化升级。
在《“十四五”数字经济发展规划》提出的“实施中小企业数字化赋能专项行动”等利好政策之下,新华三集团小贝基于九年经验积累,厚积薄发,持续借势攀登,以“敢想敢干敢为人先”的先行者姿态,持续助力商业市场数字经济增长。新华三集团副总裁、商业BG总裁王鑫表示,“2022年,小贝收获了良好的市场声誉和口碑,业绩增长显著提升。小贝携手合作伙伴已深入135个城市,覆盖968个区县。新的一年,小贝将秉承‘敢想敢干’的精神,持续以大平台+小前端的业务模式构筑强大的支撑平台,与广大合作伙伴履践致远,共筑商业市场新蓝海。”
新华三集团副总裁、商业BG总裁 王鑫
会上,新华三集团商业BG分销事业部小贝分销部副总监刘仕杰分享了2022年小贝高速发展的三大关键力量:
伙伴是商业市场开拓的主导力量。小贝以网格化的创新模式耕耘商业市场,“省代+地市核心伙伴”模式应运而生,让耕者有其田,开启营销新变革。同时,小贝坚持聆听广大合作伙伴的声音,积极响应一线的需求,为合作伙伴开疆拓土之路添砖加瓦。
精细化运营是赋能合作伙伴的指南针。小贝精细化运营模式旨在通过打造数字化平台、全场景营销赋能、完备的组织建设搭建端到端的数字化服务体系,为合作伙伴提供全方位的赋能支持。
产品力是品牌抢先领跑、助力客户创收的关键之举。多年来,小贝持续深化技术研发实力,全面打造高性价比且灵活易用的产品和解决方案,现已推出企业办公、智能家居、连锁酒店等多种场景化解决方案。
新华三集团商业BG分销事业部小贝分销部副总监 刘仕杰
方向对了,奋力奔跑
我们就能赢得这个时代
随着下沉市场网络通信基础设施建设的不断推进,国内中小企业也将“数字化转型”提上日程。2023年,新华三集团小贝将肩负起“深入变革进程,让数字化下沉地市区县”的使命,以“盈利、动销、共赢”为行动宗旨全面布局商业市场:
● 以“提升伙伴盈利”为目的的共赢是小贝长期追求的道路。为此,小贝将在建立完善完备的制度体系,以规则制度为保障的同时,以全方位赋能体系,提升合作伙伴的经营能力。
● 持续提升“动销”能力,携手合作伙伴更深入链接客户。2023年,小贝将持续落实“精细化运营”,组建全国动销小组,形成标准化且行之有效的销售方法,践行以“淘金复盘、地推、研习社”为亮点特色的“动销三部曲”,与合作伙伴更深入链接客户、服务客户、赢得客户信赖。
● 行有所得,携手并进,长期共赢。小贝创新的网格化模式,正在为越来越多的合作伙伴实现长期共赢注入新的“强心剂”,希望合作伙伴愿意长期投入,自己种树,自己收果子。
与此同时,小贝将不断打造灵活易用的产品和场景化解决方案,持续提升服务作战团队的专业化实力,全方位优化数字化作战平台,切实保障交易与服务效率,为客户的数字化转型之路保驾护航。
在2022年的通力合作中,小贝合作伙伴已成为精细化运营模式的先行者,也是“敢想敢干敢为人先”精神的践行者。未来,小贝将携手合作伙伴持续深入地市区县数字化建设,推动商业市场数字化下沉。
2023,各位先行者势不可挡,让我们一起破局,裂变增长!
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。