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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英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。