ZDNet至顶网软件频道消息: IFS实验室宣布:该实验室已成功验证企业系统用户如何与穿戴式设备(如最新上市的三星Samsung Gear 2)互动,并从中获益。
IFS实验室的验证展示了来自IFS系统的各项应用提示如何全程流畅地到达并被穿戴式设备所接收。通过三星具备提醒功能的API接口,IFS将来自其ERP、EAM(企业资产管理)和ESM(企业服务管理)系统流程的相关提醒同步送达至穿戴式设备。比如,当重要产品部件发货、关键项目启动或结束,甚至发票支付完成时,现场服务人员都可以从自己的穿戴式设备上收到提醒。
IFS 实验室总监David Anderson表示:“移动是IFS关注的重要领域和战略重心。许多客户都向我们表达‘业务应用移动化’对他们的重要性,这可以帮助他们的员工实时获取信息,并在现场即时作出明智的决策。作为ERP市场公认的领导者,我们坚信不断引入创新,测试并开发新兴科技,探究新科技如何为企业应用系统用户创造更高价值具有非常重要的意义。“
行业分析师预测都显示了穿戴式设备市场的惊人增长。根据Gartner预测,到2016年,穿戴式电子设备市场将达到100亿美金*,而CCS Insight 也预测,2017年将诞生一亿个智能手机伴侣(例如智能手表)。
好文章,需要你的鼓励
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL,专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构,GPU推理速度比同类模型快2倍,同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本,支持512×512原生分辨率图像处理,采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY,通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类,揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节,为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。