至顶网软件频道消息: 2018年7月23日,知道创宇召开新品发布会,宣布将旗下专注于互联网风控和企业征信的产品“品牌宝”全新升级为“创宇信用”,以提供中立、权威、公正的安全验证评级服务为起点,通过广阔渠道流量覆盖,为企业厂商提供权威的品牌形象曝光,精准的流量及交易转化。
据了解,创宇信用将从流量入口、数据共享和开放能力以及服务维度上进行全方位升级,以全面贴合时代与用户需求,连接信用,传递价值。
更广的覆盖渠道——创宇信用将首先纳入足够的流量入口,于企业认证维度中新增微信企业名片功能,用户可以只通过微信就看到相关企业的介绍、产品信息,并同步获取到企业的相关联系信息以及自媒体相关信息。同时优化认证信息展示渠道,新增企业信息查询平台——企查查及建站、站长常用产品——站长之家。至此,创宇信用将对认证企业的信息同步共享至包括QQ名片、微信企业名片、搜狗浏览器、QQ浏览器、搜狗搜索、电脑管家等在内的8个主流平台,累积覆盖超过91%的流量入口。
创宇信用认证信息支持展示的互联网平台
更高的数据拓展性——对于已经认证了的企业信息,创宇信用将进行整理及整合,并分别按照企业信息、网址及自媒体信息进行更进一步的推广与合作,并将已认证企业的数据作为第三方认证数据进行公开共享,真正发挥统一企业诚信信任机制,让用户浏览与交易更放心。
更权威的安全认证——同时知道创宇还将联合公安三所(国家网络与信息系统安全产品质量监督检验中心)提供企业网站安全权威认证,在对用户提交的网站进行漏洞检测并提供安全报告后,还将新增防护检测以及内容安全检测能力。其中防护检测将以“零部署、零维护、云防御”的形式帮助用户抵御各类网络安全攻击,并协助预防及处理潜在的安全风险;内容安全检测则是通过智能内容识别引擎对页面中可能存在的非法敏感信息进行智能检测,有效防止不良信息的存在与传播。
对于为什么要进行产品升级,知道创宇征信产品的相关负责人表示,随着移动互联网服务场景不断丰富、移动终端规模加速提升、移动数据量持续扩大,传统、单一的信息获取方式已无法满足现在的需求,创宇信用的升级推出,正是为了帮助企业适应环境变化,让陌生用户能快速清晰了解企业信息。“比如新赠的移动端适配与流量入口将能够助力企业精准输出自己的认证品牌形象,同时我们愿意将已认证的企业信息数据和可信网址数据,开放给第三方网站、产品、网络平台进行使用,让信用得以连接,数据价值得以转化。”
值得注意的是,创宇信用新增的权威认证是知道创宇与公安三所合作推出的,集其安全能力与安全意识为一体的安全权威产品。知道创宇征信产品负责人对此表示,“为了保障用户访问的网站都具备足够的安全防护能力,以及自身数据不会轻易被损坏,在确保经过第三方权威机构评估和监督后,通过动态展示网站安全防护能力,让网站安全状况可量化、可视化、常态化及可监督一直是公安三所的目标,我们此次很高兴与之联手,从而为网民创造强有力的网络屏障,在最大程度上维护网民的利益,也给用户带来尽可能更多的安全保障。”
据了解,此前知道创宇通过与12321举报中心、中国电子商务协会、腾讯、搜狗、金山等上百家机构及企业进行合作,已经建成了国内最大的第三方网络安全数据共享交换平台,提供的数据信息覆盖各大互联网终端,将可信信息传递到了国内9亿网民。如今,知道创宇已经累计为超过436万家厂商进行过企业认证,提供了专业的企业认证服务,累积传播10亿次可信网址与电话信息,已帮助超过95%的用户提升网站流量5倍,平均降低网站跳出率36%。而此次创宇信用的全新出世,不仅可以为网民建立更安全的网络防护体系,更能够更全面地连接信用,从而真正发挥企业数据的价值。
好文章,需要你的鼓励
第二届欧洲健康大会汇聚了全球健康领域领导者、初创企业、投资者和开发者,对当前医疗创新现状及未来发展进行年中评估。在经济不确定性和监管优先级变化的背景下,制药、健康科技和医疗服务领域都在竞相证明价值并扩大创新规模。会议涵盖了GLP-1药物兴起、真正的患者中心化、AI的潜力与陷阱,以及为大胆创新想法提供资金的途径等热点话题。
华盛顿大学研究团队开发出世界首个主动式耳机AI助手LLAMAPIE,能够在用户对话中主动提供简短关键词提醒,无需用户主动询问。该系统采用双模型架构,在真人测试中将问答准确率从37%提升至87%,同时保持对话自然流畅。这项技术为人机交互带来新突破,在教育、商务和辅助医疗等领域具有广阔应用前景。
全球风险投资资金在今年第二季度表现强劲,总资金从去年同期的820亿美元增长至910亿美元。AI公司获得400亿美元投资,占季度全球总额的45%。其中Scale AI单笔融资143亿美元创纪录。美国初创企业获得600亿美元,占全球风投资金的三分之二。2025年上半年全球风投总额达2050亿美元,同比增长32%,显示投资环境日益偏向大规模融资。
这项由Kaggle团队主导的重要研究揭示了生成式AI评估面临的严重危机。传统的测试方法在面对训练于海量互联网数据的AI模型时失效,数据泄露问题普遍存在。研究团队提出AI竞赛平台作为解决方案,其并行评估结构和成熟的防作弊机制为GenAI评估提供了可靠途径,对整个AI领域的发展方向具有重要指导意义。