2019年11月7日,在第二届中国国际进口博览会(以下简称“进博会”)期间,德国SAP公司与中国海洋石油集团有限公司(以下简称“中国海油”) 签署了《信息化建设战略合作意向书》。此签约属于中国海油13项全球采购签约之一,SAP是唯一的一家应用软件公司。双方希望加强合作,共享在各自领域的资源和技术优势,积极探索信息化深度合作模式,共同推动新时期信息化建设中的技术、软件、管理等全方位发展,促进中国海油数字化建设及产业转型升级,为其建设具有中国特色的国际领先能源公司打下坚实的基础。
SAP与中国海油在第二届进博会上签署战略合作
中国海油与SAP的合作由来已久,SAP已经助力中海油实现了业务流程的标准化、规范化。此次双方将深化合作,中国海油将利用SAP 新一代智慧企业解决方案,实现集团及国际公司的ERP升级换代,并借助SAP基于大数据、物联网、人工智能、区块链等创新技术的解决方案,推进中国海油数字化转型。
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韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。