近日,工业和信息化部公示的2022年新一代信息技术与制造业融合发展试点示范名单,软通动力的“智能制造云链平台”成功入选“面向重点行业的特色性工业互联网平台行业”细分方向。
据悉,2022年新一代信息技术与制造业融合发展试点工作主要聚焦“数字领航”企业、两化融合管理体系贯标、特色专业型工业互联网平台等方向,旨在通过遴选一批试点示范项目,探索形成可复制、可推广的新业态和新模式,加速推动新一代信息技术与制造业全要素、全产业链、全价值链深度融合,加快制造业技术、模式、业态等创新和应用。
软通动力智能制造云链平台是总结公司在制造业领域 15 年先进经验,融合精益制造、质量持续改进、设备联网信息采集等核心服务能力,打造离散制造业制造运营管理的一站式解决方案。平台主要包括供应链协同平台、MES制造执行系统、供应链控制塔等子项,涵盖了企业生产过程中生产、质量、设备、物流、看板、无纸化、设备联网、核心系统集成等八大功能模块,致力于帮助企业构建一个开放、易扩展的信息化平台,实现工厂生产过程的透明化、精益化、协同化的全流程管控。依托企业端到端价值链的数据打通,智能制造云链平台帮助企业实现了数据的深度挖掘,为决策者提供精准的决策支持,加速企业运营的数智驱动,有力提升了企业的市场竞争力。
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这项由清华大学与NVIDIA合作的研究提出了"负例感知微调"(NFT)算法,挑战了"自我提升仅适用于强化学习"的传统观念。通过构建隐式负面策略处理错误答案,NFT在数学推理任务上匹配甚至超越了顶尖强化学习算法的表现。研究不仅证明了监督学习与强化学习在特定条件下的等价性,还展示了如何利用负面反馈显著提升大语言模型的数学能力,为AI训练方法论开辟了新视角。
这项研究提出了一种名为混合推理策略优化(HRPO)的新方法,通过强化学习使大型语言模型能够结合离散标记和连续隐藏表示进行推理。HRPO设计了创新的门控机制,初始时以标记嵌入为主,逐渐增加隐藏状态的比例,并通过强化学习优化这一混合策略。实验表明,HRPO在知识和推理任务上显著优于现有方法,甚至使小型模型达到大型模型的性能,同时展现出跨语言推理等有趣特性。
这项研究介绍了REARANK,一种基于大语言模型的创新列表式推理重排序助手。通过强化学习技术,该模型在排序前先进行明确推理,显著提升了排序性能和可解释性。仅使用179个标注样本训练的REARANK-7B在多个信息检索基准测试中表现卓越,甚至在推理密集型任务上超越了GPT-4。研究证明了结合推理能力与高效排序策略的重要性,为构建更智能的信息检索系统提供了新思路。
"当我看到梵高的每一笔中都有他的痛苦时,才明白我们看的不是作品,而是作者的人生。AI正以惊人的速度接近人类水平通用智能,让Google从'伦敦那帮疯子在搞AGI'转变为全公司共识。DeepMind让AI'合理地幻觉'来创造突破,就像Astra技术让用户第一次惊呼'AI能做到比想象更多'——这不仅是技术革命,更是重新定义创造力的开始。"