数字商业时代已经来临,并正在以前所未有的速度和力量颠覆着全球经济。自2000年以来,已经有一半以上的企业从“财富”500强企业名单中消失。未来十年里,可能会有更多的企业重蹈覆辙。能否跟上瞬息万变的速度和步伐,已经成为身处数字化世界中的企业生存和发展的至关要素。
拥有理解、推理、学习和交互能力的认知技术,助力企业流程重塑,实现智能自动化,能够显著提升决策制定的速度和准确性,进而增强企业的业务、运营和IT流程,引领企业立于数字化转型之巅。
对于传统企业将如何利用智能自动化最终实现逆袭?我们将邀请IBM全球企业咨询服务部大中华区总经理麦俊彦先生及IBM全球企业咨询服务部大中华区合伙人,IBM智能自动化业务负责人喻珺女士共同与大家分享智能自动化的相关讨论。
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加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统,能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制,实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率,超越现有方法约5个百分点,并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。
AI系统正变得越来越善于识别用户偏好和习惯,像贴心服务员一样定制回应以取悦、说服或保持用户注意力。然而这种看似无害的个性化调整正在悄然改变现实:每个人接收到的现实版本变得越来越独特化。这种认知漂移使人们逐渐偏离共同的知识基础,走向各自的现实世界。AI个性化不仅服务于我们的需求,更开始重塑这些需求,威胁社会凝聚力和稳定性。当真相本身开始适应观察者时,它变得脆弱且易变。
约翰霍普金斯大学发布DOTRESIZE技术,通过最优传输理论实现AI大模型智能压缩。该方法将相似神经元合并而非删除,在保持性能的同时显著降低计算成本。实验显示,压缩20%后模型仍保持98%性能,为AI技术普及和可持续发展提供新路径。