銷售人員往往是很忙的,他們需要奔波在分布各地的客戶之間,不僅經(jīng)常不在公司,甚至極少有時間填寫傳統(tǒng)復(fù)雜CRM,畢竟他們需要把精力放在客戶身上而并非傳統(tǒng)流程之上。
傳統(tǒng)的CRM套裝軟件的部署方式,實施周期非常長,導(dǎo)致成本高失敗率高;以流程為中心的用戶體驗導(dǎo)致了用戶的抵制。
事實上,在移動云時代,融合了移動互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、云計算技術(shù)的CRM才更能夠讓企業(yè)適合在這個時代進行業(yè)務(wù)的拓展,擺脫傳統(tǒng)流程為企業(yè)創(chuàng)造全新的價值。
銷售易CRM采用SaaS服務(wù)模式,融入社交使用習(xí)慣,通過類微信的語音溝通和類微博的信息傳播,讓銷售人員快速獲取所需援助和信息,大幅提升“作戰(zhàn)”效率。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。