
销售人员往往是很忙的,他们需要奔波在分布各地的客户之间,不仅经常不在公司,甚至极少有时间填写传统复杂CRM,毕竟他们需要把精力放在客户身上而并非传统流程之上。
传统的CRM套装软件的部署方式,实施周期非常长,导致成本高失败率高;以流程为中心的用户体验导致了用户的抵制。
事实上,在移动云时代,融合了移动互联、社交网络、云计算技术的CRM才更能够让企业适合在这个时代进行业务的拓展,摆脱传统流程为企业创造全新的价值。
销售易CRM采用SaaS服务模式,融入社交使用习惯,通过类微信的语音沟通和类微博的信息传播,让销售人员快速获取所需援助和信息,大幅提升“作战”效率。
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浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。