近日,企业级小程序技术平台与中间件提供商凡泰极客完成由高成资本、深圳英智参与的近亿元B轮融资。
凡泰极客专注于为企业提供下一代应用软件底座,满足数字化时代企业软件敏捷交付的要求,并天然支持数字生态连接与管理的能力。凡泰极客的旗舰产品FinClip,是一套云原生的中间件,其服务器端包含“轻应用商店”及运营平台,客户端则是支持轻应用在手机、PC和物联网/车联网设备运行的安全沙箱,以及低功耗运行引擎和低代码开发工具。FinClip“轻应用”,与互联网主流小程序技术高度兼容,从而让企业客户可以接近于零成本把开发过的小程序迁移回自己的App、可以从互联网引入已经有存量小程序的合作伙伴、更可以重用市场上海量的小程序开发者资源而无需投入额外的技术培训,极大程度提升企业ROI、实现降本增效。FinClip技术并让企业IT部门成为数字化平台的运行者,专注于安全审核与风险控制,支持无上限的内部和外包开发团队为多条业务线作互不干扰的并行开发,解决业务部门数字化业务需求要串行化排期、企业IT成为瓶颈的问题。
凡泰极客的技术,已经在开放银行、财富管理、数字政务、线上教育等领域形成有特色的解决方案,产品与服务覆盖银行、证券、保险、基金、期货、政企、电商、航空、智慧园区、零售、社交直播、数字支付等领域,除中国内地外,并在香港地区以及东南亚、南美等市场落地。触达客户与合作伙伴数量超过800家企业,超5万专业开发者参与生态共建。本轮融资将进一步夯实凡泰极客在此领域的领先地位。凡泰极客将持续加大小程序数字生态的技术和产品研发投入,同时赋能更多行业以小程序技术为基础的场景创新;此外,凡泰极客还将加强与生态产业链合作伙伴的合作,为商业客户输出更多价值。
从2022年开始,为响应大信创发展趋势,凡泰极客全面支持国产操作系统的生态建设,技术产品已经完成了与鸿蒙Next、统信、麒麟、中科方德等操作系统的适配,为在更广泛领域的深度应用打下了坚实基础。凡泰极客目前也正与多家股份制银行、政企积极探索鸿蒙原生应用的开发工作,基于自身在开放银行、数字券商、监管与合规科技、电子政务、信创等领域的丰富案例和实施经验,帮助客户提供轻量级的鸿蒙应用开发模式。
凡泰极客也在其FinClip小程序的智能检索与推荐以及低代码/无代码生成方面探索与 AI 技术结合,为企业客户实现生态丰富、开放而安全、人机交互体验更加智能、超越传统手机应用形态的超级App,提供强大支持。
凡泰极客是W3C Mini-Apps Workgroup(小程序/轻应用标准制定工作组成员),致力于做好能促进企业实实在在进行数字化转型的软件底座,寻找更多区域市场、垂直行业的合作伙伴加深合作,以创新和技术卓越为驱动,推动数字化转型,为客户创造更多价值。
公司团队践行远程的数字化协作,员工分布在深圳、上海、北京、广州、成都、香港等多个城市。
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来自香港科技大学和MiniMax的研究团队开发了SynLogic,一个可合成35种逻辑推理任务的框架与数据集,填补了AI逻辑训练资源缺口。研究表明,在SynLogic上进行强化学习训练显著提升了模型逻辑推理能力,32B模型在BBEH测试中超越了DeepSeek-R1-Distill模型6个百分点。更值得注意的是,将SynLogic与数学和编程数据混合训练不仅提高了这些领域的学习效率,还增强了模型的泛化能力,表明逻辑推理是构建通用AI推理能力的重要基础。
这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
腾讯混元团队提出的"ConciseR"是一种通过两阶段强化学习实现大模型简洁推理的新方法。研究遵循"先走后跑"原则,先确保模型具备准确推理能力,再优化输出简洁性。第一阶段通过改进的群体相对策略优化(GRPO++)提升推理能力,第二阶段通过长度感知的群体相对策略优化(L-GRPO)减少输出长度。实验结果显示,该方法在AIME、MATH-500等多个基准测试中既减少了输出长度(平均20%以上),又保持或提高了准确率,展现出高效率-高准确率的理想平衡。
这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。