随着用友BIP 3 R6版本的升级，用友iuap平台搭载了强大的AI引擎，为企业提供了智能化转型的动力。通过这一PaaS平台，企业不仅能够实现数字化和智能化转型，还能优化智能运营流程，以数据为驱动力，推动企业的高质量发展。
在面试中，面试官可能会提到MutationObserver和IntersectionObserver这两个概念，并询问你是否能够区分它们。MutationObserver是一种用于监听DOM树变化的Web API，它能够监控DOM元素的添加、删除等动态变化。在单页应用（SPA）中，特别是在需要动态加载内容的场景下，MutationObserver显得尤为重要。
本文探讨了如何利用人工智能技术优化合同管理流程，实现业务、财务和法律的一体化。文章详细阐述了AI技术在合同合规性检查、结算处理、收付款管理以及业务履行等环节的应用。此外，还介绍了如何构建一个覆盖合同全生命周期的智能动态风险控制体系，包括预防性（事前）、监控性（事中）和回顾性（事后）的风险管理策略。
AI技术正在深刻地改变人力资源管理领域。用友BIP通过引入AIGC技术，在招聘、面试、考勤和绩效管理等多个环节实现了自动化和智能化，显著提升了人力资源管理的效率与质量。这些技术的应用不仅减少了人工操作的繁琐，还提高了决策的准确性和及时性，为企业带来了显著的效益。
本文聚焦于人工智能（AI）在制造业中的应用，深入探讨了生成式AI和判别式AI的基本概念及其在制造业转型升级中的重要作用。通过行业专家的讲解，文章分析了这两种AI技术如何具体促进制造业的现代化和效率提升，为制造企业提供了宝贵的参考。
豆包大模型团队与香港大学联合发布了一项突破性研究成果——HybridFlow。这是一个创新的大模型强化学习（RL）训练框架，具备高度灵活性和效率。HybridFlow框架能够兼容多种训练和推理框架，支持模型的灵活部署，并能实现多种强化学习算法。此外，该框架现已开源，为AI社区提供了一个强大的工具，以提升模型训练的吞吐量，最高可达20倍。
豆包大模型团队与香港大学合作开发了一款名为HybridFlow的RL/RLHF框架。该框架旨在显著提高训练效率，最高可将吞吐量提升20倍，同时简化开发和维护过程。这一创新技术为强化学习和人类反馈强化学习提供了强大的支持，有望在多个领域实现更高效的应用。
在2024年全球商业创新大会上，用友公司宣布了BIP 3 R6的发布，该版本通过AI技术全面升级了企业的数字化和智能化基础。此外，用友还推出了针对制造、金融和医疗三大行业的垂直大模型，旨在通过AI+技术推动这些行业的高质量发展。
YonAI 致力于帮助企业构建和维持先进的人工智能服务能力，以实现业务流程的智能化和效率提升。通过提供全面的技术支持和定制化解决方案，YonAI 帮助企业在激烈的市场竞争中保持领先地位，优化运营流程，提高生产力。
本文旨在指导初学者使用Amazon Q Developer平台，从零开始构建一个贪吃蛇游戏原型。文章将提供结构化的提示词，帮助读者直接生成游戏原型，并深入探讨背后的人工智能技术。通过分析人工智能在游戏开发中的思考过程和迭代完善策略，文章将展示AI在快速原型创作方面的显著优势和巨大潜力。
AI行业的最新动态显示，纯AI厂商的时代已经结束。Runway公司的首席执行官对大型AI模型制造商的标签提出了批评，并宣布公司正在招募新人才，开始转型。这一举措标志着AI模型已全面进入商业化阶段，预示着行业的重要转变。
当前，人工智能领域的投资热潮正在兴起，尤其是在芯片制造领域。这一趋势不仅推动了技术的进步，还对劳动市场产生了显著影响。值得注意的是，这种影响不仅局限于传统的信息技术行业，还扩展到了其他领域，如制造业、医疗保健和金融服务等。随着人工智能技术的广泛应用，对高技能人才的需求不断增加，同时也导致了一些低技能岗位的减少。
通过应用KV稀疏技术，可以显著提升大型语言模型（vLLM）的推理速度，最高可达1.5倍。这种方法的核心在于识别并优化那些对模型推理性能有显著影响的关键token。通过减少不必要的计算，KV稀疏策略不仅提高了模型的推理效率，还降低了计算资源的消耗。
大众集团因软件问题遭受了高达155亿元人民币的巨额损失，这一数字甚至抵消了旗下奥迪、宾利、杜卡迪和兰博基尼等高端品牌所获得的利润。软件问题持续对公司的整体利润造成负面影响，引发了市场和投资者的广泛关注。
本文将探讨流程控制语句 `if` 的实现机制。通过分析其原理，我们可以发现，理解 `if` 语句的执行过程并不复杂。它主要在栈帧中执行字节码，并通过指令跳转来控制流程。字节码中包含了跳转的条件和目标位置，从而实现了条件分支的逻辑。
清华大学的研究团队对混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）架构进行了创新，提出了一种新型的类脑稀疏模块化架构。这种架构通过稀疏激活机制，允许模型在运行时仅激活部分功能模块，从而显著减少计算和学习成本。这种设计使得在相同的计算资源下，模型能够展现出更优的性能。