至顶网网络频道 03月19日 综合消息: 3月15日,第一线集团在北京雅辰悦居酒店召开题为『粲风猋竖』的新春媒体见面会,第一线集团网络业务总裁尹毅强、第一线集团市场总监陈佩珊以及20余家行业媒体齐聚现场。
对于本次活动的主题,尹毅强表示,『粲风猋竖』对内象征集团在『凤鸣岐山』后,全体同仁上下一心,面临科技发展的浪潮,应对知识经济的挑战,会是劲风疾起,出现新局面的一年。对外,则体现了集团与客户及合作伙伴的共同努力下,坚定信念,并肩拼搏,业绩勇攀高峰。
2017年,随着云计算、大数据等信息产业的快速发展,带动我国高速宽带和移动互联网的爆发增长,第一线集团作为电信中立网络服务提供商也保持着高速的增长。2017年,第一线集团年收入更增长了近17%,保持着7年以来的两位数的增长,纯利及税息折旧及摊销前利润(EBITDA)分别增长19%及20%,均创集团创业以来的新高。
展望2018年,第一线集团将针对便捷多点市场,构建SDWan解决方案。另外于美国硅谷及德国法兰克福新増两个网络节点,完善环球布局。为配合国家国策发展,第一线集团将积极参与“一带一路”跨境网络建设,此外,集团将继续强化国际互动,构建高水平及性价比高的网络。
好文章,需要你的鼓励
DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架,专为深度研究系统设计,旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发,结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明,使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当,且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性,验证了该框架评估深度研究系统的有效性。
这项研究介绍了FinTagging,首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法,它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务,能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中,DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳,但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战,揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性,为金融AI发展提供了新方向。
这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。