为了帮助抗击疫情,甲骨文将为现有Oracle人力资本管理云(Oracle HCM Cloud)客户免费提供员工健康和安全(Workforce Health and Safety)解决方案,帮助客户管理主要工作场所的健康和安全问题,并轻松应答以下关键响应问题:
在我们看来,员工健康和安全管理解决方案是一个“安全事件响应按钮”( incident response button)。它不仅需要支持员工随时随地通过移动设备或台式机访问疫情信息,还要能够为HR人员和管理人员提供多种途径,帮助他们更快采取必要措施来保障员工安全。
举例来说,管理人员通常有一套处理员工病假的正常流程。但是在特殊时期,管理人员不仅要尽可能为生病员工提供帮助,还要考虑如何保障与该员工共事的其他同事以及整个公司员工的安全。
Oracle员工健康与安全管理解决方案可自动报告已有及可能出现的工作场所安全事件,帮助客户轻松应对日益严峻的健康和安全问题。例如,在一般情况下,会议室隔夜未清洁的情况可能无需上报,但在当前的特殊时期,这种情况有必要立即上报并采取纠正措施。员工或HR经理上报该项情况后,系统会立即通知指定的负责人员,以及时采取措施进行补救。同时,系统也会发送确认电子邮件给上报该情况的员工,告知收到报告并已采取措施。
因此,除了提供简单、有效和保密的流程来处理健康和安全问题外,Oracle员工健康和安全管理解决方案的流程设置还能确保报告及时得到妥善处理。
甲骨文承诺能帮助客户尽快上手员工健康和安全管理解决方案,提供相关的白皮书,在其中列出配置基本安全事件报告的详细步骤,并在整个4月为客户提供线上支持服务,协助客户完成配置工作。
我们希望客户知悉,在这个充满不确定性的关键时期,甲骨文仍然是客户的坚实后盾。我们将竭尽所能为客户提供帮助,为客户不断变化的业务需求提供支持。
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。