2017年12月19日,中国智慧供应链投资建设大会在北京举行,软通动力信息技术(集团)有限公司(以下简称:软通动力)高级副总裁李庆法、副总裁吴书武代表公司出席。
中华全国供销总社中国农产品流通经纪人协会会长于培顺、农业部信息中心主任王小兵、国家民委文化宣传司副司长钟廷雄等部委领导,与行业内院士、专家、国内主要投资机构代表以及软通动力代表共同交流,探讨如何运用互联网、大数据、人工智能等新技术和要素,助推传统供销模式升级。
大会举行了“中国智慧供应链投资建设联盟”启动仪式。联盟由软通动力、民生证券、新供销产业发展基金等行业领先企业,以及中国供销行业龙头企业、全国行业协会和地方政府共同发起组建。

用资本和互联网、大数据、人工智能技术赋能供销系统,促进实体经济转型升级,是贯彻落实党的十九大精神,发展新经济的重要行动。联盟的成立,将引入全球智慧资源建设具有全球竞争力的中国特色智慧供应链体系,促进信息技术与传统供应链企业深度融合,打造基于“大数据+智慧供应链+地方产业集群”的创新供应链,服务地方经济转型升级。
作为中国领先的创新型软件及信息技术服务商,软通动力将发挥所积累的技术实力和生态整合能力,以及在互联网+传统供应链方面的经验,基于联盟的力量,促进供应链智能化发展,用新技术赋能中国新经济。
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华盛顿大学Pedro Domingos教授提出的张量逻辑是一种革命性的AI编程语言,它通过将逻辑推理与张量代数在数学层面统一,实现了符号AI和神经网络的深度融合。该语言仅使用张量方程这一种构造,就能优雅地实现从Transformer到形式推理、从核机器到图模型等多种AI范式,更重要的是开辟了在嵌入空间中进行可靠推理的新方向,有望解决大型语言模型的幻觉和不透明性问题,成为推理、数学和编码模型的理想语言。
中科院研究团队发现AI模型存在严重的跨语言推理缺陷:英语训练优秀的模型在其他语言上表现平平。研究揭示了三个重要规律:首次平行跃迁现象、平行扩展法则和单语言泛化差距,证明当前AI过度依赖英语特有模式而非通用推理能力。通过"并行训练"策略,仅增加一种平行语言就能将跨语言能力提升115%,为构建真正全球化AI系统指明方向。
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卡内基梅隆大学和斯坦福大学研究团队提出RLAD方法,让AI学会像人类一样先从解题过程中总结经验,再运用这些"推理抽象"指导解题。该方法使用双AI协作训练,在AIME 2025等数学竞赛中比传统方法提升44%准确率,甚至实现了弱AI指导强AI的现象,为构建更智能的AI系统提供了新思路。