未来可期！明略科技荣登2023人工智能企业排行榜-明略科技

首页明略研究未来可期！明略科技荣登2023人工智能企业排行榜

未来可期！明略科技荣登2023人工智能企业排行榜

2023-07-04

克日，，，，，中国科学院《互联网周刊》团结德本咨询、eNet研究院配合宣布了“2023人工智能企业排行榜”，，，，，从“突破性”、“智能化”、“影响力”、“综合能力”四个维度对海内人工智能企业举行评分，，，，，明略科技依附在人工智能领域多年来的手艺探索及应用落地能力，，，，，强势入围该榜单。。。。。。。

近年来，，，，，人工智能的生长成为全球科技界最热门的话题之一，，，，，而人工智能的手艺出口一直以来都是各企业坚持探索的偏向，，，，，2022年年底ChatGPT的爆火，，，，，为之前碎片化的人工智能手艺走通了一条通用之路，，，，，大模子也成为了近年来最为热门的AI细分领域，，，，，被视为实现通用人工智能的主要研究偏向。。。。。。。

在大模子手艺应用落地历程中，，，，，营销领域依附互联网时代积累的大宗数据，，，，，成为大模子手艺实践的沃土。。。。。。。�？？？？？梢运�，，，，，营销领域的生产力和生产关系，，，，，正在被人工智能重塑。。。。。。。在个性化与精准营销方面，，，，，有了大模子的加持，，，，，能够更快速地凭证客户需求天生海量的个性化营销战略和内容，，，，，推动营销工业链越发注重个性化和精准营销，，，，，大幅提升工业链效率、降低供应链本钱；；；；；；在立异能力方面，，，，，天生式AI可以引发营销立异能力，，，，，通过数目的指数级增添，，，，，从而发动质变。。。。。。。从剖析，，，，，到生产，，，，，再到落地推广，，，，，再到效果监测，，，，，大模子在营销全链路体现出了极高的加入度。。。。。。。

大模子的训练依赖数据，，，，，而高质量的数据则决议了该模子是否具有竞争力。。。。。。。明略科技在营销领域有17年的探索历程，，，，，积累了大宗的营销侧数据，，，，，从客户现实需求出发，，，，，依附17年来的行业探索累积了大宗的知识图谱富厚履历，，，，，借助重大的数据和知识库举行模子增强，，，，，特殊是在消耗类行业，，，，，如美妆、3C、汽车、大康健等领域，，，，，用巨细模子团结的定制化方法知足客户多样化的使命和场景需求，，，，，提升营销智能和营运智能Copilot产品效果。。。。。。。

推荐阅读

全球双榜SOTA！明略科技专有大模子 Mano开启GUI智能操作新时代

2025-09-28

明略科技推出的GUI大模子Mano在Mind2Web和OSWorld两大基准测试中取得了创纪录的SOTA效果，，，，，乐成率抵达40.1%。。。。。。。通过在线强化学习和自动数据收罗，，，，，Mano为GUI智能体领域提供了可扩展的新范式，，，，，显著提升了重大使命的执行能力。。。。。。。该手艺的突破不但推动了自动化界线的扩展，，，，，也为企业智能化转型提供了强有力的支持

相识更多

官宣！明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，可信商业数据剖析智能体终于能用了！

2025-09-22

明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，以“可信智能体+可信数据”双轮驱动，，，，，解决企业智能体落地中幻觉率高、历程不透明等痛点。。。。。。。该产品通过多智能体协同架构、企业级数据整合及全流程透明化设计，，，，，降低幻觉率并支持知识沉淀，，，，，其自研Mano和Cito模子划分实现精准执行与深度推理，，，，，助力企业构建可信生产力。。。。。。。

相识更多

明略科技 Mano Technical Report

2025-09-18

Graphical user interfaces (GUIs) are the primary medium for human-computer interaction, yet automating GUI interactions remains challenging due to the complexity of visual elements, dynamic environments, and the need for multi-step reasoning. Existing methods based on vision-language models (VLMs) often suffer from limited resolution, domain mismatch, and insufficient sequential decisionmaking capability. To address these issues, we propose Mano, a robust GUI agent built upon a multi-modal foundation model pre-trained on extensive web and computer system data. Our approach integrates a novel simulated environment for high-fidelity data generation, a three-stage training pipeline (supervised fine-tuning, offline reinforcement learning, and online reinforcement learning), and a verification module for error recovery. Mano demonstrates state-of-the-art performance on multiple GUI benchmarks, including Mind2Web and OSWorld, achieving significant improvements in success rate and operational accuracy. Our work provides new insights into the effective integration of reinforcement learning with VLMs for practical GUI agent deployment, highlighting the importance of domain-specific data, iterative training, and holistic reward design.

相识更多

上一篇：AGI时代下的企业立异是命题，，，，，数据清静是条件

下一篇：AGI+营销，，，，，高商业价值落地场景探讨

返回行业资讯

btt博天堂