XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提炼
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
Phi-4 技术报告
我们提出了 phi-4，这是一个拥有 140 亿个参数的语言模型，其开发方法主要关注数据质量。与大多数语言模型不同，这些模型的预训练主要基于 Web 内容或代码等有机数据源，而 phi-4 则在整个训练过程中策略性地整合了合成数据。虽然 Phi 系列中的先前模型在很大程度上提炼了教师模型（特别是 GPT-4）的功能，但 phi-4 在以 STEM 为中心的 QA 功能方面大大超越了教师模型，这证明我们的数据生成和后训练技术超越了提炼。尽管对 phi-3 架构的改动很小，但由于数据、训练课程的改进和后训练方案的创新，phi-4 相对于其规模实现了强劲的性能——尤其是在以推理为重点的基准上。
![arXiv:2207.05193v4 [quant-ph] 2024 年 10 月 23 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cea1aacd8cd0c02e921d0578639fbf9aea71c33f.webp)
arXiv:2207.05193v4 [quant-ph] 2024 年 10 月 23 日
假设 Alice、Bob 和 Charlie 共享一个三体纯态 | ψ ABC ⟩ 。我们证明，如果 Alice 无法使用 | ψ ABC ⟩ 和局部操作与 Bob 或 Charlie 提取纠缠，并且采用以下任一经典通信配置：（ A → B，A ↔ C ），（ A ↔ B，A → C ）和（ A ↔ B，A ↔ C ），则对于其他两种配置也是如此。此外，当状态在系统 AB 和 AC 上的约简都是可分离的时，恰恰会发生这种情况，这进一步等同于约简为 PPT。特别地，这意味着任何 NPT 二分状态都是这样的，状态本身或其补体是双向可提取的。为了证明这些结果，我们首先获得低秩二分态的双向可提取纠缠的明确下限。此外，我们表明，尽管并非所有低秩状态都是单向可提炼的，但随机抽样的低秩状态几乎肯定是单向可提炼的。
微电路器件可靠性数字详细...
信息以汇总格式呈现，而操作（现场经验、可靠性演示和设备检查）和寿命测试数据则以详细格式呈现。数字详细数据出版物的数据由可靠性分析中心从政府和行业报告中收集、提炼和缩减，以便提供客观信息以供一般使用。
马萨诸塞州制造业概况
在本报告中，我们提炼了参与“制造商之声”调查的 200 多家制造商分享的丰富知识和观点。他们的贡献涵盖了一系列关键主题，包括劳动力动态、供应链弹性和向智能制造的演变。本报告中阐明的主题与 MassMEP 当前产品和战略方向直接相关，展示了我们计划的相关性和影响力。
美国联邦航空管理局 NextGen 办公室 (ANG)
• 协调和提炼 NIST SP800- 53 和 FAA 命令 1370-121A 中的安全控制 • 遵循 NIST SP800-53A 和 RTCA DO- 326A、适航安全流程中的风险评估方法 • 利用 NIST SP 800-53B 中的低、中、高影响基线的安全控制 • 为 CA 架构组件量身定制和分配控制以满足基线要求
FAIR 数据——材料研究的新视野
图 2：元数据和数据的层级及其大致的字节数（左轴）。作为研究过程的一部分，获取的数据会被过滤、分析和提炼。这通常会产生越来越小但价值更高的数据集。由于预期的数据量，无法保证所有数据的可用性级别相同。因此，数据被分为四个层级，可用性级别不同，从完全不共享（层 0）到使用 DOI 发布（层 3）。
评论文章从飞机维护事故中学习...
本系统综述的目的是强调飞机维护和持续适航管理领域从事件中学习的突出要素。这涉及对 1,000 多种反映不同领域实践的出版物的审查。缓存最终被提炼为 18 种与从事件中学习相关的出版物。文献的系统综述并非详尽无遗，但故意受预定义搜索词参数的约束。使用 NVivo 软件对 18 种提炼的出版物进行了强有力的分析。对这 18 种文献进行批判性和系统性的审查进一步支持了五个编纂主题的发展。对文献的分析揭示了公正文化作为报告和从事件中学习的推动者的好处。此外，它还确定了当前知识体系固有的局限性。最明显的是缺乏与特色行业相关的文献。还强调了从事件中学习的一些障碍。其中最核心的一点是，普遍缺乏对事件令人满意的因果关系的有效关注和实践。目前，许多特色领域所采用的努力似乎都基于无效的传统线性实践。然而，新兴的调查哲学超越了直接的因果关系，为从业者提供了通过新兴公理来考虑因果关系的机会