CNET科技資訊網(wǎng) 11月23日 北京消息:滴滴出行昨天宣布與中國(guó)人壽保險(xiǎn)股份有限公司達(dá)成企業(yè)級(jí)用車(chē)服務(wù)協(xié)議,從而助力公司內(nèi)部用車(chē)更為高效和精細(xì),樹(shù)立金融行業(yè)用車(chē)互聯(lián)網(wǎng)化的標(biāo)桿。除此之外,雙方還將探討公務(wù)用車(chē)改革、品牌聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)等方面合作的可能性。
目前,中國(guó)人壽保險(xiǎn)股份有限公司已經(jīng)開(kāi)通滴滴企業(yè)版賬戶(hù),并將逐步在公司內(nèi)向員工推廣這一便捷高效的企業(yè)出行服務(wù)。這意味著,未來(lái)其員工因公用車(chē)流程可被大大簡(jiǎn)化,同時(shí)企業(yè)管理者亦能有效率地管理員工的用車(chē)行為。
中國(guó)人壽保險(xiǎn)股份有限公司十分注重內(nèi)部管理的效率,采用滴滴企業(yè)版為企業(yè)出行用車(chē)提供服務(wù),正是其通過(guò)管理方式的互聯(lián)網(wǎng)化來(lái)提升管理效率的一次重要嘗試。
滴滴企業(yè)版是滴滴出行專(zhuān)為企業(yè)用戶(hù)提供的出行用車(chē)服務(wù)系統(tǒng),企業(yè)只需注冊(cè)成為滴滴企業(yè)版用戶(hù),便可享受便捷的因公出行服務(wù),極大簡(jiǎn)化出行報(bào)銷(xiāo)流程,同時(shí)讓企業(yè)出行用車(chē)精細(xì)化,降低企業(yè)出行成本:只要經(jīng)過(guò)授權(quán),企業(yè)員工因公出行或接送客戶(hù)實(shí)時(shí)(預(yù)約)叫車(chē),行程結(jié)束后,乘車(chē)人無(wú)需付費(fèi),系統(tǒng)直接從企業(yè)賬號(hào)余額中劃款,個(gè)人也無(wú)需再提交費(fèi)用報(bào)銷(xiāo);企業(yè)管理員還可設(shè)置乘車(chē)人上下車(chē)地點(diǎn)、用車(chē)時(shí)間、車(chē)費(fèi)上限等管控員工用車(chē)行為,而后臺(tái)對(duì)賬系統(tǒng)也能讓企業(yè)管理員方便的查詢(xún)乘車(chē)人的每一次用車(chē)歷史記錄。
此外,滴滴平臺(tái)具有的“號(hào)碼保護(hù)”、“行程分享”、“車(chē)型一致”、“緊急求助”,以及要求車(chē)主進(jìn)行“三證驗(yàn)真”、“人像認(rèn)證”和“安全駕駛”等安全功能,為乘車(chē)人提供了多重安全保障。
截至2016年第三季度,已有超過(guò)5萬(wàn)家企業(yè)使用滴滴企業(yè)版,服務(wù)職場(chǎng)人群超過(guò)750萬(wàn)人,包括騰訊、聯(lián)想、華為等大型集團(tuán),均采用了滴滴企業(yè)版作為企業(yè)出行解決方案。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。