隨著全球化格局進(jìn)入新階段,產(chǎn)業(yè)鏈國(guó)際化呈現(xiàn)新趨勢(shì),越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)走出國(guó)門(mén),尋求海外市場(chǎng)機(jī)遇。至頂科技攜手中青博聯(lián)發(fā)布品牌升級(jí)千流出海計(jì)劃致力于在為中國(guó)品牌出海提供全方位的賦能,從市場(chǎng)調(diào)研滲透入手,以品牌傳播為核心,為企業(yè)提供一站式的品牌底層支持。
至頂科技戰(zhàn)略生態(tài)總監(jiān)、中國(guó)政法大學(xué)企業(yè)家俱樂(lè)部企業(yè)出海專(zhuān)委會(huì)主任孫封蕾與中青博聯(lián)市場(chǎng)與戰(zhàn)略合作部執(zhí)行總經(jīng)理張辰出席活動(dòng)并共同發(fā)布。輕工標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量雜志社副社長(zhǎng)孟慧敏,中國(guó)信通院、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)研究所、北京運(yùn)營(yíng)中心主任工程師期治博,賦雅FOYA創(chuàng)始人劉致雅,至頂科技、至頂網(wǎng)總編助理王聰彬共同見(jiàn)證。
隨著全球化和數(shù)字化的深入,越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)走出國(guó)門(mén),尋求海外市場(chǎng)機(jī)遇。至頂科技攜手中青博聯(lián)發(fā)布品牌升級(jí)千流出海計(jì)劃致力于在為中國(guó)品牌出海提供全方位的賦能,從市場(chǎng)調(diào)研滲透入手,以品牌傳播為核心,為企業(yè)提供一站式的品牌底層支持。
千流出海計(jì)劃還提供國(guó)際展會(huì)資源和活動(dòng)資源庫(kù),以及全球供應(yīng)系統(tǒng),為企業(yè)提供更多的創(chuàng)意和資源集成。以“Go Glocal(反向本地化)”為理念,幫助出海企業(yè)更好地融入當(dāng)?shù)厣鐣?huì)。
依托對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)、中國(guó)政法大學(xué)等高校的智庫(kù)團(tuán)隊(duì),團(tuán)隊(duì)成員了解目標(biāo)市場(chǎng)的文化、消費(fèi)習(xí)慣、行業(yè)環(huán)境等,能夠提供針對(duì)性的品牌傳播建議。借助全球媒體的力量,該計(jì)劃將講好品牌故事,塑造企業(yè)良好的品牌形象,提升在當(dāng)?shù)氐闹群陀绊懥Α?/p>
未來(lái),品牌升級(jí)千流出海計(jì)劃還將集合更多的合作伙伴,為更多的企業(yè)賦能,讓出海變得更加容易。該計(jì)劃希望通過(guò)強(qiáng)大的國(guó)際傳播能力,在出海的道路上與不同國(guó)家、不同地域的市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)話(huà),為中國(guó)品牌走向世界打造國(guó)際影響力。
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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。