赓续前行,奋楫争先。
2022年8月3日,首都会展(集团)有限公司成立一周年媒体沟通会在国家会议中心召开。本次沟通会采取线上云直播与线下活动相结合方式,首都建设报、中经网会展、中外会展等媒体参加,首都会展集团党委书记、董事长魏明乾,首都会展集团总经理周一炜出席。
2021年8月2日,北辰集团按照市委市政府的要求,以旗下北辰会展集团为基础,引入首旅集团、首钢建投、京东科技及法国智奥会展集团四家战略投资者,正式更名为首都会展(集团)有限公司,标志着“十四五”开局之年,首都会展业迈入了全新发展阶段。过去的一年,是首都会展集团矢志不渝、务实奋进的一年,会上播放了首都会展集团成立一周年宣传片,全面展示了首都会展集团在重大国务政务活动服务保障、落实首都“四个中心”功能、整合协调北京市会展场馆和项目资源等方面取得的一系列成果。
首都会展集团党委书记、董事长魏明乾在讲话中表示,过去一年里,首都会展集团聚焦服务首都“四个中心”建设,坚持“世界眼光、国际标准、中国特色、北京服务”,围绕集团发展定位,积极实施国际化、品牌化、数字化发展战略。在重大国务政务活动服务保障方面,充分发挥“北京服务”品牌优势,圆满完成2022年北京冬奥会及冬残奥会的各项服务保障工作,梳理总结服务保障中国特色大国外交活动的经验,牵头定制行业标准,为今后的重大活动服务保障和行业发展提供借鉴经验;在推进首都“三平台”建设方面,充分总结2021年中国国际服务贸易交易会承办经验,全力做好2022年服贸会、2022年中关村论坛市场化运营工作,为首都“三平台”建设持续提速;在推动行业发展方面,首都会展集团积极承接中国科幻大会、中国(北京)国际视听大会等品牌政府展项目,发挥首都会展平台企业资源整合优势,通过培育、收并购、合作等多种方式打造自主IP项目,打造会展全产业链,加强与国际会展组织的沟通对接,引进国际知名品牌展会,积极吸引国外会展产业资源要素集聚。作为国内运营会展场馆数量最多、整体规模最大、承办会议档次最高的会展运营企业,在全国范围内自持及受托管理会展场馆24个,场馆管理总面积606万平方米、会展团队5000+人,顾问咨询项目55个。同时积极参与编制北京市“十四五”时期会展业发展规划,全力投入首都会展业发展的宏伟蓝图之中。
他表示,首都会展集团的成立与发展,离不开市委市政府对北京会展业发展的高度关怀和大力扶持,凝聚着市委市政府对全力办好服贸会、加快打造国际会展之都的殷切希望。面向未来,首都会展集团将继续坚定信念、奋进不辍,在市委市政府、市国资委和北辰集团的正确领导下,以发展首都会展业作为自身义不容辞的责任与使命,坚决落实市委市政府决策部署,做优做强服贸会,加快资源整合、积极培育和引进优质会展项目,打造可持续发展的会展生态圈,坚持创新发展,为实现打造最具国际影响力的会展企业集团目标继续奋斗。
随后在媒体提问环节,首都会展集团党委书记、董事长魏明乾,首都会展集团总经理周一炜分别回答了到场媒体关于首都会展集团业务发展、服务首都功能和服贸会筹备及服务保障工作等问题。
初心伊始,砥砺前行。过去一年交出的答卷是首都会展集团不懈努力的结果,更是以首都会展集团作为北京市会展平台企业推动首都会展资源、要素加速集聚,构建首都会展业新发展格局和经济高质量发展战略擘画的集中体现。未来,首都会展集团将围绕打造中国国际服务贸易交易会专业运营商、高端国务政务活动服务商、首都会展产业发展的重要载体、会展产业数字化转型发展标杆四大定位,不断提升重大国事活动专业化服务能力和保障水平;加速推动国会二期、新国展二期建设,完善打造首都对外交流、国际交往平台载体各项功能,进一步提升北京市会展业综合承载能力;全力做好服贸会、中关村论坛、金融街论坛首都“三平台”市场化运作和服务保障工作,探索展会模式创新,为北京市培育和引进更多品牌展会,为服务首都经济高质量发展贡献力量。
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据《华尔街日报》报道,在马斯克针对OpenAI的诉讼失败后,OpenAI正加速推进IPO计划。CEO萨姆·奥特曼希望公司最快于今年9月上市,目前已与高盛、摩根士丹利合作,并可能在数日或数周内秘密提交上市申请。与此同时,马斯克旗下SpaceX的IPO文件也预计近期公开。两家公司的上市竞争,标志着马斯克与奥特曼的博弈从法庭转移至资本市场。
KAIST团队提出策略助推方法,通过强制分配解题方向引导AI探索多样思路,仅用八份样本就超越了消耗八倍资源的传统方法。
调查显示,51%的专业人士认为AI生成的低质量内容(即"workslop")正在降低生产效率,45%的人因此对职场使用AI更加谨慎。这类内容表面精致却缺乏准确性和实质价值。专家建议两步应对:一是重塑AI生产力思维,推行"AI先行、人工复核"的工作模式;二是保持持续投入,深入掌握AI工具的有效用法。企业领导者强调,真正从AI中受益需要坚持与学习,而非浅尝辄止。
要理解这项研究,先得明白现在的AI是怎么"画"图的。 可以把AI生成图片的过程想象成一个特殊的厨房。当AI要学会画图时,它不会像人类画家那样一笔一画地描绘,而是采用一种叫做"自回归"的方式——简单说就是"一个食材接一个食材地添加"。但问题在于,AI厨房处理的"食材"不是真实的图像像素,而是一种被压缩过的"标准化食材包"。 这个压缩过程,叫做"离散分词",由一个叫"分词器"(tokenizer)的设备完成。打个比方,分词器就像一台高级的食材切片机,它把一整张图片切成很多小块,然后给每一小块贴上一个"编号标签",对应到一本"标签字典"(也就是研究者口中的"码本")里的某个条目。比如,标签001可能代表"蓝天的一小块",标签002代表"绿草的一小块"。 这种做法的好处是大幅简化了AI的工作量——它不用记住几百万个像素,只需要记住一串编号就行了。这就是为什么如今像Chameleon、Emu3这些大名鼎鼎的多模态AI模型都用这种技术。 但问题也恰恰出在这里。当切片机以16倍的压缩率工作时(也就是说原本256个像素被压缩成1个标签),很多细节就被无情地丢弃了。蓝天少一些云彩、草地少几根草尖,人眼几乎看不出来。可一旦切到了文字或人脸,灾难就发生了——一个英文字母"e"和"c"的差别可能就在那么几个像素,一张脸上眉眼的位置稍微挪一挪,整个人就变了样。 研究团队发现,认知科学研究早就指出,人类的视线会不自觉地被文字和人脸吸引,对这两类内容的细节扭曲特别敏感。换句话说,AI画其他东西糊一点没关系,但文字和脸糊了,用户立马就能察觉。 之前的研究者也意识到了这个问题,他们的解决思路通常是"加大切片机的容量"——比如把标签字典从1万6千条扩展到26万条,或者让每张图用更多的标签。但这就像为了切好一根胡萝卜而把整个厨房改造成大型工厂,成本高得离谱,而且效果也不见得好。 清华和微软的团队提出了一个完全不同的思路:与其让切片机变得更大,不如教它学会"看重点"。 二、给切片机装上"火眼金睛"