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GPTBots 登陆东京秋季 AI 展,企业级 AI 方案精准契合日本 DX 需求

无代码+高安全!GPTBots登陆东京秋季AI展,企业级AI方案精准契合日本DX需求 近日,日本规模最大的人工智能展会 —— 东京秋季 AI 展(AI EXPO TOKYO [Autumn])在幕张展览馆举办。作为领先的企业 AI 智能体平台,GPTBots 亮相参展,集中展示了多套全方位企业 AI 解决方案,精准匹配日本企业数字化转型(DX)的核心需求。 展会上,GPTBots 通过现场演示与实际案例,覆盖了多行业企业场景,凭借扎实的技术实力与丰富的落地经验,吸引了汽车、制造、物流、建筑、教育等领域从业者驻足关注。其中最受青睐的核心场景包括: ●7×24小时AI客服:自动响应重复咨询,既能提升客户体验,又能帮企业降低运营成本; ●营销自动化:部署 AI 代理负责 campaign 管理、客户互动与线索筛选,助力团队触达更多客户、提高转化率; ●内部流程自动化:简化重复办公任务、文档处理与审批流程,让员工能专注于更高价值的工作; ●订单合规与审计:用 AI 核查订单合规性、标记异常项,还能生成可直接用于审计的报告,减少人工工作量和出错率; ●物流优化:自动完成物流跟踪、库存管理与异常处...

智谱提出 Glyph:通过视觉-文本压缩扩展上下文窗口

智谱GLM大模型团队提出了Glyph框架,探索了一条不同于现有范式的上下文扩展路径。 据介绍,Glyph 通过视觉-文本压缩将长文本渲染为图像,使模型能够以视觉方式理解语义。通过LLM 驱动的搜索算法,Glyph能够自动找到最高效的视觉渲染方案,从而以更少的 token 处理更长的上下文,突破了模型本身上下文长度的限制。 在长文本基准中,Glyph 在保持性能和当前领先的LLM相近的情况下,实现了约3-4倍的上下文压缩,同时带来数倍的推理和训练加速。 Glyph 展示了长上下文建模的新方向——通过视觉化输入实现高效的上下文扩展,为构建长文本大模型提供了新的思路。 动机 在长上下文任务(如文档理解、仓库级代码分析、多步推理)中,大模型往往需要处理数十万甚至上百万 token的输入。 然而,直接扩展上下文窗口会带来巨大的资源消耗,这大大限制了“百万级上下文模型”的广泛应用。 为了突破这一瓶颈,我们提出了Glyph——一种全新的视觉上下文扩展范式。 不同于基于注意力结构的上下文扩展,Glyph 选择从输入层面重新思考问题: 将文本渲染为图像,通过视觉-语言模型(VLM)读取与理解,从而在不增...

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