ZDNet至顶网软件频道消息:IDC联合移动应用平台提供商正益无线AppCan,共同发布了移动信息化最新调研成果《云计算与移动互联时代,移动平台成为实现企业移动战略的基石》白皮书,这也是移动信息化领域第一本从建设动因、选型实施到价值收益展望等内容最全面的白皮书,为企业移动战略支持提供全方位的观点分析参考的重要文档。
IDC为期半年,通过对企业CIO或IT主管的访谈,获取了第一手研究资料,深刻剖析了企业客户对于移动平台的诉求和建设现状,提出企业建设移动信息化,首先要有平台化建设的思路,率先建设好移动平台,在此基础上再开发移动项目,将是比较理想的做法。与此同时,IDC还率先对“移动平台”进行了明确定义。
企业移动应用建设需求旺盛 升级为一级战略
如今,随着移动设备及配套的移动应用爆发式增长,越来越多企业的首席信息官意识到,移动信息化已经不仅仅是空洞的“时尚论调”,企业移动信息化建设已经成为必须落地的“一级IT战略”.IDC也用最新调研数据为以上观点做了佐证,IDC预测,2014年中国企业级移动应用解决方案市场规模达到16.3亿美元,2014-2017复合增长率超过30%.然而,随着移动应用项目的增多,企业又迎来了IT建设模式的根本性变革,如何在变革的道路上走的稳健,也成为了越来越多企业思考的问题。
白皮书主要内容有:企业移动平台建设动因、IDC对移动平台的定义及组成部分、移动平台的选型和实施、移动平台的价值收益与未来展望、经典案例分析等。在当前的大时代背景下,企业对移动信息化建设需求旺盛,如何移动选型、建设落地成为关键性难题,本白皮书的面世,无疑为迷茫中的企业指引方向。
企业移动应用建设落地难 白皮书成指南针
众所周知,指南针是迷路者寻找正确方向的工具,如今移动平台在移动信息化建设过程中扮演的就是这样一个指引方向的“工具”角色。本次IDC与正益无线联合推出的白皮书就是为在“迷途中的企业”送上的移动信息化建设可落地的“指南针”!白皮书指出:“在选型与实施方面,客户在建设移动平台时,除了跨平台开发能力等技术特性之外,更为关注厂商的技术服务能力,行业客户对移动平台的需求各不相同,需要厂商配合客户进行平台改造升级,所以对厂商的定制开发能力和快速响应能力尤为关注。本土厂商在这方面有更多的优势,它们能够投入人力积极配合客户的改造需求,外资厂商受限于固有的产品研发周期和高昂的人力成本,对客户的支持力度有限。”
从价值收益上来说,移动平台能帮助企业实现从技术上一致性到业务上和管理上的统一规范,显着提高生产力,形成技术和业务上的自主能力,不需要过度依赖外部厂商,大幅降低运营成本和运营风险;另外,移动平台还能帮助企业解决移动终端应用跨平台的问题,提供全面、快捷及高质量的移动应用建设保障,帮助客户开拓全新的发展方向。
纵观移动平台应用技术的厂商,我们以正益无线AppCan为例,正益无线借助互联网社区模式不断锤炼自身产品和技术,打造出了成熟的、一体化的AppCan行业应用解决方案,AppCan MEAP移动开发平台和AppCan EMM移动管理平台为企业提供全面的移动应用开发和管理控制服务,实现对移动应用全生命周期的支持和管理。据了解,目前已有近6000家企事业单位正在采用AppCan移动应用平台,涉及的领域有金融、航空、政府、石化、传媒等,如:东方航空、国家电网、中国移动、中化集团、华泰证券等,经过这几年的深耕细作,AppCan赢得了市场广泛认可。
AppCan一体化移动平台解决方案
IDC还通过调研发现,软件平台是各类企业在IT建设过程中的共性选择,并不局限于移动信息化领域,在现有的IT建设模式下,软件平台已经被银行、电信、保险等各类行业客户所广泛接受。相信IDC白皮书的成功发布,也给国内企业移动信息化建设注入了一剂强心针,结合目前企业现状,为应对大量的复杂移动应用需求,结合软件平台化的建设趋势,选择像AppCan这样的标准化平台便于企业管理业务需求的迭代更新、功能的无限扩展,以及实现灵活高效的运营与维护。结合以上种种,也让我们对未来国内企业移动信息化建设充满信心和期待!
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。