近日,《企业首席信息官制度建设指南》宣贯会暨两化融合技术指导体系总体架构深度说明会在京召开,会议重点探讨了两化深度融合背景下,如何提升制造企业的行动与实践能力。作为国际领先的企业安全移动解决方案提供商,启迪国信灵通副总裁徐永东、市场总监张永利应邀出席了说明会,并针对性地对制造业的移动化进程发表了精彩观点。
与会专家表示,随着我国两化深度融合的不断深入,将会有越来越多的新技术、新模式、新业态等不断涌现,这为两化融合带来巨大契机。与之同时,完善两化融合与智能制造转型升级的顶层设计,从技术实践角度指导企业全面提升两化深度融合的行动与实践能力成为重要任务。本次会议汇集了二十余家企业的CEO、CIO、CTO及信息化主管,从“两化融合技术指导体系”架构、两化融合案例剖析等多个角度进行了深入讨论。
与会嘉宾、启迪国信灵通副总裁徐永东指出:“要在两化融合的背景下推进制造业价值创新与转型升级,云计算、大数据、移动化的融合创新至关重要。对于制造企业来说,移动化可以提升企业对生产控制与仓库管理水平,通过移动终端对服务过程、结果(响应时间、服务时长、服务质量等)的监控及考核实现精细化管理,从而快速交付产品并形成数据的快速处理与反馈。但与此同时,移动化也让制造企业面临巨大安全风险,一旦机密的制造数据泄露,将可能对制造企业的核心竞争力造成严重威胁。”
对此,启迪国信灵通建议制造企业用户部署高度集成的移动化解决方案。启迪国信灵通一站式安全移动化解决方案重点突出APP NEST即统一的移动应用管理平台(重门户、集成、移动中间件或数据总线,轻开发平台)以及Betalk新一代移动协同办公平台的建设,并通过EMM平台增强移动云服务的安全性、可用性、易用性,为企业移动化的安全护航。
“随着移动化在制造业发展中的深度融合,移动设备将发挥更重要的角色,并成为至关重要的数据采集与分析终端。制造企业需要加大对于安全移动化平台的支撑力度,解决从内网数据到移动设备的‘端到端’安全问题,确保重要数据不会被泄露或窃取。”启迪国信灵通市场总监张永利表示。
好文章,需要你的鼓励
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。