
为在社会企业竞争中取得胜利,甲骨文公司仍继续为之奋斗着。当地时间本周三,甲骨文公司在其SRM平台内推出了一个新的工作区,该企业巨头表示,这个新工作区将通过“令人叹服的”新用户界面来提高用户工作效率。
甲骨文为这个工作区取名为Social Station,旨在给用户更多的分析能力和控制权,但却不需要用户太多的点击量。
而这均通过新的用户体验得以实现的,其中主要以拖放操作功能、一键分享和多视图布局为特色。此外还有一个增强版日历模块,旨在为用户的网站内容、帖子、关系网和视图提供更多可视化的描述。同时,这个Social Station还推出了一个新的分析模块,允许用户通过大量的报告对对社会数据的自定义视图进行实时综合分析。
甲骨文社交云集团副总裁梅格·贝尔(Meg Bear)在一份声明中表示:“通过不断地改善我们的产品,我们希望能为我们的客户带来竞争优势,而Social Station便为他们提供了一个动态的用户体验,提供用户工作效率以及社会化商业成果。我们通过让用户比以往更轻松地在整个企业中理解、报告以及分析他们的社会见解,使我们的用户能够与时俱进,使他们能够影响企业的业务指标和策略。”
通过收购社交营销平台Vitrue、SNS监测平台Collective Intellect以及Involver,甲骨文整合加强了其SRM平台,并继续为其添加新功能,集成到平台中。
甲骨文表示,该公司计划继续通过新的模块来构建这个Social Station,例如增加内容管理、影响者的参与和指挥中心的创建等模块。
好文章,需要你的鼓励
这项由Snowflake AI Research发表的研究挑战了传统语言学对大型语言模型的批评,通过引入波兰语言学家Mańczak的理论框架,论证了LLM的成功实际上验证了"频率驱动语言"的观点。研究认为语言本质上是文本总和而非抽象系统,频率是其核心驱动力,为重新理解AI语言能力提供了新视角。
freephdlabor是耶鲁大学团队开发的开源多智能体科研自动化框架,通过创建专业化AI研究团队替代传统单一AI助手的固化工作模式。该框架实现了动态工作流程调整、无损信息传递的工作空间机制,以及人机协作的质量控制系统,能够自主完成从研究构思到论文发表的全流程科研工作,为科研民主化和效率提升提供了革命性解决方案。
德国马普智能系统研究所团队开发出专家混合模型的"即时重新布线"技术,让AI能在使用过程中动态调整专家选择策略。这种方法无需外部数据,仅通过自我分析就能优化性能,在代码生成等任务上提升显著。该技术具有即插即用特性,计算效率高,适应性强,为AI的自我进化能力提供了新思路。
Algoverse AI研究团队提出ERGO系统,通过监测AI对话时的熵值变化来检测模型困惑程度,当不确定性突然升高时自动重置对话内容。该方法在五种主流AI模型的测试中平均性能提升56.6%,显著改善了多轮对话中AI容易"迷路"的问题,为构建更可靠的AI助手提供了新思路。