新奥集团涉及十多个行业,旗下有400多家公司,雇员近5万人。内部的业务系统多至数百个、每天产生的数据量以数十T为单位。要实现业务迭代、流程管控、应用体验的智能化改造困难重重。迫切需要一种统一、智能的业务自动化处理平台。
点击视频观看新奥集团如何将AI和自动化植入企业运营,成为企业不可或缺的一个创新的引擎和日常运营的支撑。并了解新奥如何融入IBM智能自动化平台能力IBM Cloud Pak for Automation提供的内容捕获、内容管理、流程管理、规则决策管理的能力,结合自身的技术实践,通过“数字员工”的理念构建全企业运营的智能化和自动化,迈向超自动化之旅。
在Gartner2020年科技发展趋势报告中,超自动化会是引领下个十年的十大科技重点之一。Cloud Pak for Automation加上 AI能做到 从单纯业务操作,到AI智能自动化,到优化的人机混合员工队伍,用开放性 为业务实践 提供了 独特的AI场景化方案。
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在我们的日常生活中,睡眠的重要性不言而喻。一个晚上没睡好,第二天的工作效率就会大打折扣,而充足的睡眠不仅能让我们恢复精力,还能帮助大脑整理和巩固当天学到的知识。有趣的是,AI模型竟然也表现出了类似的“睡眠需求”。
DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计,仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型,挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术,大幅提升内存效率和计算性能,为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。
尽管模型上下文协议(MCP)自11月推出以来用户数量快速增长,但金融机构等监管行业仍保持谨慎态度。银行等金融服务公司虽然在机器学习和算法方面是先驱,但对于MCP和Agent2Agent(A2A)系统的采用较为保守。监管企业通常只使用内部代理,因为其API集成需要经过多年审查以确保合规性和安全性。专家指出,MCP缺乏基本构建块,特别是在互操作性、通信标准、身份验证和审计跟踪方面。金融机构需要确保代理能够进行"了解您的客户"验证,并具备可验证的身份识别能力。
加拿大女王大学研究团队首次系统评估了大型视频语言模型的因果推理能力,发现即使最先进的AI在理解视频中事件因果关系方面表现极差,大多数模型准确率甚至低于随机猜测。研究创建了全球首个视频因果推理基准VCRBench,并提出了识别-推理分解法(RRD),通过任务分解显著提升了AI性能,最高改善幅度达25.2%。