7月5日,在申通快递的“语音大数据分析平台项目”投标现场,甲方宣布:中金数据系统有限公司POC测试指标排名第一,现场讲标技术评分第一,商务评分第一,实力和诚意都无疑议,发展思路与申通需求相契合,确定中标。申通快递是中国10大物流企业之一,业务覆盖全国市级以上全部城市和发达地区地市县级以上城市,2015年与天天快递战略重组上市。这将是大数据语音分析在国内物流行业的首个应用案例。
这也是中金大数据业务中心今年以来第二次获得开行业应用先河的机会。时间往前推两周,中金数据刚刚完成同程旅游网络科技有限公司语音数据分析项目合同的签约,这也是商旅行业的首个语音大数据智能质检项目,可以预见的是,此项目将拉开互联网商旅企业利用智能化技术提升客服服务水平、优化用户体验的大幕。
中金语音大数据分析平台,是面向大中型呼叫中心解决海量语音数据处理、挖掘分析的大数据应用系统。历经多年沉淀和积累,在各行业呼叫中心智能质检、文本数据挖掘分析方面得到了广泛、深入的应用,其架构先进、功能完善、模型灵活,全方位助力呼叫中心为广大客户提供更快速、安全、准确、周到的服务备输技术保障。
中金数据大数据业务中心借助这两个项目,正在完成从“金融大数据应用服务提供商”向“综合大数据应用服务提供商”的跨越。经过十二年时间的发展,中金数据系统有限公司依托高等级数据中心,形成了数据中心外包、云计算、大数据应用、健康管理、互联网金融服务、出版发行与文化创意等多个业务体系。公司资产近50亿元,建成投产数据中心超过28万平米,旗下发展高科技分子公司10家,已形成了国内最领先的大数据基础平台、多行业领先应用,组建了国内最有优势的大数据技术团队,形成了以大数据为核心,涵盖数据基础设施、大数据平台技术、大数据分析应用、数据资源生产及延展性行业应用等相关领域的多元化、立体化大数据业务生态体系平台。
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新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。