数字经济大潮下,传统产业园区基础设施“硬环境”建设向数字创新产业园区“软环境”建设转型逐步推进。当前,产业园区高质量发展面临着资源管理不精细、招商引资不智慧、项目管理不到位、企业服务不细致、安全环保不可靠、能耗监测不准确等诸多挑战,产业园区迫切需要通过新的技术手段,让发展模式由企业集中向企业集聚、由资源招商型向品牌价值型转变,引领带动区域产业集聚区实现高质量发展。
凭借在智慧园区领域的深耕和持续发力,新华三集团将在智慧产业园区建设中发挥越来越大的重要作用。例如,对产业园区而言,通过成功的招商活动吸引企业入驻,是实现产业园区快速发展的前提。在整个招商环节,新华三的智慧招商平台能够通过招商服务门户、移动招商服务应用以及3D展示、虚拟入住等独居一格的方式提升产业园区的吸引力和真实感。同时,园区管理平台能为园区提商机管理、招商过程管理、合同管理、租赁管理等必不可少的能力,让产业园极大程度上提升招商的成功率。
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这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。