銷售人員往往是很忙的,他們需要奔波在分布各地的客戶之間,不僅經(jīng)常不在公司,甚至極少有時間填寫傳統(tǒng)復(fù)雜CRM,畢竟他們需要把精力放在客戶身上而并非傳統(tǒng)流程之上。
傳統(tǒng)的CRM套裝軟件的部署方式,實施周期非常長,導(dǎo)致成本高失敗率高;以流程為中心的用戶體驗導(dǎo)致了用戶的抵制。
事實上,在移動云時代,融合了移動互聯(lián)、社交網(wǎng)絡(luò)、云計算技術(shù)的CRM才更能夠讓企業(yè)適合在這個時代進行業(yè)務(wù)的拓展,擺脫傳統(tǒng)流程為企業(yè)創(chuàng)造全新的價值。
銷售易CRM采用SaaS服務(wù)模式,融入社交使用習(xí)慣,通過類微信的語音溝通和類微博的信息傳播,讓銷售人員快速獲取所需援助和信息,大幅提升“作戰(zhàn)”效率。
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浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。