今日,微信企业号再度出台措施,从注册环节开始,通过优化企业规模证明方式、放宽企业号命名规则等方式,大幅简化企业接入门槛。同时,开放企业委托其他公司代为申请认证的服务,降低企业接入难度。
千人以下企业无需规模证明
从前,所有用户进行企业号认证时,除了填写基本的企业信息,还需提供“使用人数证明材料”,即社保缴纳人数证明、上市企业财报人数证明、个税缴纳人数证明、购买或租赁合同办公场地证明、办公电话接入数证明、与上下游供应关系企业合作证明、与上下游供应关系企业合作涉及人数证明等。
如今1000人以下的企业,仅需提供企业全称、填写企业号使用人数和组织机构代码即可,无需再为证明材料奔波,非常方便。

此外,企业分公司,及其上下游合作人员的规模证明流程也得到了相应的优化,目前,企业只需提交分支机构人员分布表格即可。
而企业号基于其简称和商标的命名,只要不侵权违法违规,不产生明显歧义即可。同时,除申请公函外,申请接入流程中其他所有材料均无需加盖公章。
企业可委托其他公司代为申请认证服务
经过上述优化,如果企业仍旧认为认证流程复杂,还可通过“委托其他公司代为申请认证”的方式进行企业号认证。企业方只需要在申请认证页面上的“申请者类型”一项中,选择“第三方代办服务商”并填写相应代办申请公函,即可将认证流程交由自己信任的第三方代为办理。
需要注意的是,该第三方代办服务商必须需为企业号认证号用户,方可成功接收委托。

未来,微信企业号团队将继续紧跟用户诉求,优化认证机制,调整认证规则,帮助企业快速建立与员工、上下游等之间的连接,推动企业全流程闭环管理的实现。
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。