ZD至顶网软件频道消息:在2016 年中国企业互联网大会上,用友网络科技股份有限公司(以下简称“用友”) 董事长兼CEO 王文京正式宣布用友进入以“企业互联网服务” 为主体业务的3.0 时期。无论是在以财务软件为核心的用友1.0 时代, 还是ERP 企业管理软件2.0 时代, 到今天3.0 社会级企业服务时代, 用友从未停下过自我超越的步伐, 谋变创新已成为融入用友基因中的文化。在这场信息革命引发的气势如虹的产业革命中,用友始终扮演着引领和推动的角色。
用友基于移动互联网、云计算、大数据和人工智能的新一代企业计算技术,形成了以“软件、云服务、金融” 为三大核心业务的企业互联网服务, 业务领域从之前的企业管理扩展到业务运营和企业金融, 服务层级从企业级走向社会级, 这开启了用友发展的3.0 时代。
在3.0 阶段, 用友的战略方向就是服务于企业“两化” ———企业互联网化、 金融化,并且已经完成了服务企业互联网化和金融化的战略布局,形成了以软件、云服务、金融为三大核心业务的完整企业互联网产品与服务体系, 重点聚焦数字营销与客服、智能制造、共享服务、社交与协同、互联网金融五个重点领域的云服务。针对大型企业与组织,其提供互联网开放平台:用友iuap。业务领域也从之前的企业管理扩展到业务运营和企业金融, 服务层级从企业级走向社会级。
针对三大核心业务将如何发展的问题,王文京说: “软件是用友做了28 年的业务,但是新的阶段软件按照新的技术设计研发的。
软件仍然会继续存在。除了云服务,软件仍然是企业互联网化服务的一个组成部分。云服务是这几年发展、探索的重要方向, 它实际上包括了技术服务层次、应用服务层次。
我们现在也有一些业务已经超越了应用服务,已经进入到业务服务这样一个层次,业务运营的层次。金融服务是用友全新的业务。我们现在已经有了服务结算, 在理财行业有一点基础, 征信、融资服务、保险服务正在筹建之中。”在提到用友云服务和金融服务与原来的软件服务的差别时。王文京总结道, “在软件的形态下, 软件系统处理了大量数据, 流程在其中更重要。而云服务和金融服务则更加偏重数据导向。”
互联网化可以让企业直达最终消费者,连接和动员更广泛的社会资源, 企业内部组织更加扁平高效, 在此基础上实现更好的产品与服务创新, 带动企业更大的增长和更好的发展。因此,企业的投入将比以往任何一个时期都要大。
王文京介绍到“中国企业的互联网化是全球企业互联网化中潜在规模最大,最让人激动的市场。规模上比此前的ERP 市场大数十倍甚至百倍。”
互联网化和金融化是当代企业进步发展的重要历史进程。用友的公司使命是“用创想与技术推动商业和社会进步”。用友已经在全体员工中启动了一个使命的战略行动:普及企业互联网化。
用友在1.0 时期, 普及了数十万个企业和组织的电算化。2.0 时期在超过200 万家企业中普及ERP 应用。用友计划在3.0 时期, 把企业互联网服务普及到1000 万家以上的企业和组织。
在28 年的发展历程中, 用友持续专注在企业和公共组织信息化领域的创新和发展,在客户与伙伴基础、专业团队和领域经验等方面有着深厚的积淀。
用友的三个发展阶段,跟中国企业信息化的发展进程一致, 可以说是踩着产业变革的脉搏在发展。“用友将会被越来越多的企业客户选为最适合的企业互联网服务提供商, 这也是用友在企业服务市场可以超越国际厂商,成为全球领先的历史契机。” 王文京如是说。
而且在新一代技术及企业应用创新方面,中国与全球几乎同步;同时, 基于更加理解中国企业的优势, 用友通过技术换代、产品创新和模式转型已经构建了全新的企业互联网服务产品体系。用友将积极推进公司内部各云服务平台和产品之间、云服务与软件及金融之间的融合,以及公共服务平台的共享。同时, 用友还将秉承互联网时代开放创新的精神, 打造强大的服务生态, 已经与阿里、华为等建立战略合作。未来用友将在创新、开放、协同的理念下,助力更多的企业早日迈入企业互联网, 共同进军“3.0 时代”。
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。