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以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言，展示了强大的理解和推理能力，已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域，大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。

然而，要推动通用人工智能向探索物理世界迈进，第一步便是解决视觉理解问题，即多模态理解大模型。多模态理解让人工智能能够像人类一样，通过多种感官获取和处理信息，从而更全面地理解和互动世界。这一领域的突破将使人工智能在机器人、自动驾驶等方面取得更大的进展，真正实现从数字世界到物理世界的跨越。

去年 6 月 GPT-4V 发布，但相较于大型语言模型，多模态理解模型的发展显得较为缓慢，尤其是在中文领域。此外，不同于大语言模型的技术路线和选型相对确定，业界对于多模态模型的架构和训练方法的选型还没有完全形成共识。

近期，腾讯混元推出了基于 MoE 架构的多模态理解大模型。该模型在架构、训练方法和数据处理方面进行了创新和深度优化，显著提升了其性能，并能支持任意长宽比及最高 7K 分辨率图片的理解。与大部分多模态模型主要在开源基准测试中进行调优不同，腾讯混元多模态模型更加注重模型的通用性、实用性和可靠性，具备丰富的多模态场景理解能力。在近期发布的中文多模态大模型 SuperCLUE-V 基准评测中（2024 年 8 月），腾讯混元斩获国内排名第一，超越了多个主流闭源模型。

方法介绍：MoE 架构

腾讯混元语言大模型，在国内率先采用混合专家模型 (MoE) 架构，模型总体性能相比上一代提升 50%，部分中文能力已追平 GPT-4o，在 “时新” 问题的回答表现上，数学、推理等能力上均有较大提升。早在今年年初，腾讯混元就将该模型应用于腾讯元宝。

腾讯混元认为，能够解决海量通用任务的 MoE 架构，也是多模态理解场景的最佳选择。MoE 能够更好地兼容更多模态和任务，确保不同模态和任务之间是互相促进而非竞争的关系。

依托腾讯混元语言大模型的能力，腾讯混元推出了基于MoE架构的多模态理解大模型，在架构、训练方法和数据处理方面进行了创新和深度优化，性能得到显著提升。这也是国内首个基于MoE架构的多模态大模型。

简单可规模化

除了采用 MoE 架构外，腾讯混元多模态模型的设计还遵循简单、合理、可规模化的原则：

• 支持原生任意分辨率：与业界主流的固定分辨率或切子图方法相比，腾讯混元多模态模型能够处理原生任意分辨率的图片，实现了首个支持超过 7K 分辨率和任意长宽比（例如 16:1，见下文例子）图片理解的多模态模型。
• 采用简单的 MLP 适配器：相较于此前主流的 Q-former 适配器，MLP 适配器在信息传递过程中损失更小。

这种力求简单的设计，使得模型和数据更容易扩展和规模化。

SuperClue-V 榜单国内排名第一

2024 年 8 月，SuperCLUE 首次发布了多模态理解评测榜单 ——SuperClue-V。

SuperCLUE-V 基准包括基础能力和应用能力两个大方向，以开放式问题形式对多模态大模型进行评估，包含 8 个一级维度 30 个二级维度。

在此次评测中，混元多模态理解系统 hunyuan-vision 取得了 71.95 得分，仅次于 GPT-4o。在多模态应用方面，hunyuan-vision 领先于 Claude3.5-Sonnet 和 Gemini-1.5-Pro。

值得注意的是，业界此前的多模态评测多集中于英文能力，评测题目类型大多为选择题或判断题。而 SuperCLUE-V 评测更侧重于中文能力评测，关注用户的真实问题。此外，由于是首次发布，尚未出现过拟合现象。

腾讯混元图生文大模型在通用场景、图像 OCR 识别理解和中文元素理解推理等多个维度上显示了不错的性能，也体现了模型在未来应用上的潜力。

面向通用应用场景

混元多模态理解模型面向通用场景和海量应用进行了优化，积累了数千万相关问答语料，涵盖图片基础理解、内容创作、推理分析、知识问答、OCR 文档解析、学科答题等众多场景。以下是一些典型应用实例。

以下是更多典型示例：

将图片转换成文本表格：

解释一段代码：

分析账单：

描述图片内容：

做数学题：

根据图片内容，进行分析：

帮你写文案：

目前腾讯混元多模态理解大模型已在 AI 助手产品腾讯元宝上线，并通过腾讯云面向企业及个人开发者开放。

腾讯元宝地址：https://yuanbao.tencent.com/chat

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以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用…
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持续半小时，在城市的各个方...

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代码知识原来这么重要。
如今说起大语言模型（LLM），写代码能力恐怕是「君子六艺」必不可少的一项。

在预训练数据集中包含代码，即使对于并非专门为代码设计的大模型来说，也已是必不可少的事。虽然从业者们普遍认为代码数据在通用 LLM 的性能中起着至关重要的作用，但分析代码对非代码任务的精确影响的工作却非常有限。
在最近由 Cohere 等机构提交的一项工作中，研究者系统地研究了代码数据对通用大模型性能的影响。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.10914
设问「预训练中使用的代码数据对代码生成以外的各种下游任务有何影响」。作者对范围广泛的自然语言推理任务、世界知识任务、代码基准和 LLM-as-a-judge 胜率进行了广泛的消融和评估，模型的参数大小从 4.7 亿到 2.8 亿个参数不等。
在各种配置中，我们可以看到存在一致的结果：代码是泛化的关键模块，远远超出了编码任务的范围，并且代码质量的改进对所有任务都有巨大影响。预训练期间投资代码质量和保留代码数据，可以产生积极影响。
这里有几个因素很重要，包括确保代码比例正确、通过包含合成代码和代码相邻数据（例如 commits）来提高代码质量，以及在冷却期间等多个训练阶段利用代码。该研究结果表明，代码是泛化的关键构建块，远远超出了编码任务的范围，代码质量的提高对性能有巨大的影响。
再进一步，作者对广泛的基准进行了广泛的评估，涵盖世界知识任务、自然语言推理和代码生成，以及 LLM 作为评判者的胜率。在对 4.7 亿到 28 亿参数模型进行实验后，以下是详细结果：

1. 代码为非代码任务的性能提供了重大改进。使用代码预训练模型进行初始化可提高自然语言任务的性能。特别是，与纯文本预训练相比，添加代码可使自然语言推理能力相对增加 8.2%，世界知识增加 4.2%，生成胜率提高 6.6%，代码性能提高 12 倍。
2. 代码质量和属性很重要。使用标记样式的编程语言、代码相邻数据集（例如 GitHub commits）和合成生成的代码可提高预训练的性能。特别是，与预训练中的基于 Web 的代码数据相比，在更高质量的合成生成的代码数据集上进行训练可使自然语言推理和代码性能分别提高 9% 和 44%。此外，与不包含代码数据的代码模型初始化相比，包含合成数据的代码模型持续预训练分别使自然语言推理和代码性能相对提高 1.9% 和 41%.
3. 冷却中的代码可进一步改善所有任务。在预训练冷却中包含代码数据，其中高质量数据集被加权，与冷却前的模型相比，自然语言推理性能增加 3.6%，世界知识增加 10.1%，代码性能增加 20%. 更重要的是，包含代码的冷却比基线（无冷却的模型）的胜率高出 52.3%，其中胜率比无代码的冷却高出 4.1%.

方法概览
在方法部分，研究者从预训练数据、评估、训练与模型细节三个部分着手进行介绍。下图 1 为高级实验框架。

预训练数据
研究者描述了预训练和冷却（cooldown）数据集的细节。目标是在当前 SOTA 实践的标准下，评估代码在预训练中的作用。因此，他们考虑了由以下两个阶段组成的预训练运行，即持续预训练和冷却。
其中持续预训练是指训练一个从预训练模型初始化而来并在固定 token 预算下训练的模型。冷却是指在训练的最后阶段，提高高质量数据集的权重并对相对较少数量的 token 进行学习率的退火。
关于文本数据集，研究者使用 SlimPajama 预训练语料库作为他们的自然语言文本数据源。
关于代码数据集，为了探索不同属性的代码数据的影响，研究者使用了不同类型的代码源，包括如下：
基于 web 的代码数据，这是主要的代码数据源，包括用于训练 StarCoder 的 Stack 数据集。该数据集包含了爬取自 GitHub 的自由授权的代码数据。研究者使用了质量过滤器，并选定了基于文档数（document count）的前 25 种编程语言。在走完所有过滤步骤后，仅代码和 markup 子集的规模为 139B tokens。
Markdown 数据。研究者单独处理了 mark-up 风格的语言，比如 Markdown、CSS 和 HTML。走完所有过滤步骤后，markup 子集的规模为 180B tokens。
合成代码数据。为了对代码数据集进行消融测试，研究者使用了专门的合成生成代码数据集， 包含已经正式验证过的 Python 编程问题。他们将该数据集作为高质量代码数据源，最终的合成数据集规模为 3.2B tokens。
相邻代码数据。为了探索不同属性的代码数据，研究者还使用了包含 GitHub 提交、jupyter notebooks、StackExchange threads 等辅助数据的代码数据。这类数据的规模为 21.4B tokens。
预训练冷却数据集。冷却包含在预训练最后阶段提高更高质量数据集的权重。对此，研究者选择了包含高质量文本、数学、代码和指令型文本数据集的预训练冷却混合。

评估
本文的目标是系统地理解代码对通用任务性能的影响，因此使用了一个广泛的评估组件，涵盖了包含代码生成在内的多样下游任务。
为此，研究者在包含 1）世界知识、2）自然语言推理和 3）代码性能的基准上对模型进行了评估。此外，他们还报告了通过 LLM-as-a-judge 评估的胜率（win-rates）。

训练与模型细节
如上文所说，对于预训练模型，研究者使用了 470M 到 2.8B 参数的 decoder-only 自回归 Transformer 模型，它们按照标准语言建模目标来训练。
具体来讲，研究者使用了并行注意力层、SwiGLU 激活、没有偏差的密集层和包含 256000 个词汇的字节对编码（BPE）tokenizer。所有模型使用 AdamW 优化器进行预训练，批大小为 512，余弦学习率调度器的预热步为 1325，最大序列长度为 8192。
在基础设施方面，研究者使用 TPU v5e 芯片进行训练和评估。所有模型在训练中使用了 FAX 框架。为了严格进行消毒评估，研究者总共预训练了 64 个模型。每次预训练运行使用 200B tokens，470M 参数模型用了 4736 TPU 芯片时，2.8B 参数模型用了 13824 TPU 芯片时。每次冷却运行使用了 40B tokens，470M 参数模型用了 1024 TPU 芯片时。

实验结果
该研究展开了系统的实验，探究了以下几方面的影响：

• 使用代码预训练模型初始化 LLM
• 模型规模
• 预训练数据中代码的不同比例
• 代码数据的质量和属性
• 预训练冷却中的代码数据

为了探究使用具有大量代码数据的 LM 作为初始化是否可以提高模型性能，该研究针对不同的预训练模型初始化进行了实验。如图 2 所示，使用 100% 代码预训练模型（code→text）进行初始化能让模型在自然语言 (NL) 推理基准上获得最佳性能，紧随其后的是 balanced→text 模型。

为了了解上述结果是否可以迁移到更大的模型，该研究以 470M 模型相同的 token 预算，训练了 2.8B 参数模型。下图显示了 2.8B 模型与 470M 模型的比较结果。

该研究探究了预训练中代码数据比例对不同任务模型性能的影响，观察到随着预训练代码数据比例的增加，代码任务的性能呈线性提高，而对于 NL 推理任务和世界知识任务则存在效益最明显的最佳代码数据比例范围。

如图 5 (a) 所示，在评估代码质量和代码构成的影响方面，该研究观察到，包含不同的代码源和合成代码，都会导致自然语言性能的提高，但是，只有合成生成的代码才能提高代码性能。

如图 5 (b) 所示，在 NL 推理任务和代码任务中，balanced+synth→text 比 balanced→text 分别实现了 2% 和 35% 的相对改进。这进一步证实，即使是一小部分的高质量代码数据，也可以提高代码和非代码任务的性能。

如图 6 所示，该研究发现：在预训练冷却中包含代码数据，模型的NL推理性能增加 3.6%，世界知识性能增加 10.1%，代码性能增加 20%.

如图 7 所示，正如预期的那样，冷却对以胜率衡量的生成性能有重大影响。

采用不同预训练方案的模型的性能比较结果如表 2 所示，Balanced→Text 实现了最佳的 NL 性能，而 Balanced-only 在代码生成方面明显表现更好。

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澳大利亚隐私监管机构已终止对 Clearview AI 使用澳大利亚人面部图像进行面部识别服务的追击，尽管该公司并未表明已遵守要求删除图像的裁决，并且澳洲绿党呼吁进行“进一步调查”。

Clearview AI 是一种面部识别服务，已在全球范围内被执法部门使用，包括在澳大利亚的有限试点中。该公司声称拥有从互联网上抓取的超过 500 亿张面部的数据库，包括社交媒体。在 2021 年，澳大利亚信息专员办公室发现 Clearview AI 未经同意收集这些图像侵犯了澳大利亚人的隐私，并下令该公司停止收集这些图像并在 90 天内删除记录中的图像。Clearview 最初对行政上诉庭的裁决提出上诉，但在去年八月 AAT 作出裁决之前，即在其上诉之前停止上诉，意味着原裁决仍然有效。目前尚无迹象表明 Clearview 是否已遵守该命令，该公司也未回复置评请求。

周三，在 Clearview 停止上诉一年后，隐私专员 Carly Kind 宣布 OAIC 不会继续追究 Clearview 强制执行该命令。“我仔细考虑了 OAIC 是否应投入更多资源来审查 Clearview AI 行为的问题，该公司已经受到 OAIC 调查，并在全球至少三个司法管辖区以及美国的集体诉讼中成为调查对象，”她说。“在考虑所有相关因素后，我认为在目前的 Clearview AI 案件中不需要进一步行动。”今年六月，Clearview AI 同意解决针对其因涉嫌侵犯美国人隐私而提起的集体诉讼，金额不公开，并没有承认任何错误。该和解尚待法院批准。2022 年与美国公民自由联盟 (ACLU) 达成的和解也限制了 Clearview AI 五年内向大多数美国企业以及伊利诺伊州的所有包括执法部门在内的实体出售其数据库。Kind 周三表示，自 Clearview 采用模型以来，这些做法在过去几年变得越来越常见且麻烦。

澳大利亚绿党参议员、数字权利发言人 David Shoebridge 表示，关于 Clearview AI 对隐私的影响仍然存在明显问题。“Clearview AI 可能继续抓取个人照片的怀疑确实值得进一步调查，OAIC 确认他们已经听到社区的关切是令人振奋的，”他说。“如果 AI 被 Clearview 使用可能进一步加剧这里的伤害，那么公众尽早应该了解。”OAIC 和其他 11 个监管机构去年八月发表声明，呼吁公开可用网站采取合理措施保护其网站上非法抓取的个人信息。Kind 表示，在澳大利亚，所有使用 AI 收集、使用或披露个人信息的受监管实体都必须遵守隐私法。“OAIC 将很快发布关于寻求开发和训练生成式 AI 模型的实体的指导，包括 APPs (澳大利亚隐私原则) 如何适用于个人信息的收集和使用。我们还将为使用商用 AI 产品的实体发布指导，包括聊天机器人。”

清除 AI 与 OAIC 之间的通信作为失败的 AAT 上诉的一部分，去年通过信息自由法请求揭示，Clearview 认为自己不受澳大利亚管辖，因为它已决定不在澳大利亚开展业务，并阻止其网络爬虫从澳大利亚的服务器获取图像。澳大利亚和英国用户可以选择退出系统，但当公司在去年一月开始重新抓取互联网时，它没有采取任何步骤来让用户放心，表明被抓取的面部不包括那些在位于澳大利亚以外的服务器上的澳大利亚人，比如社交媒体网站如 Facebook。

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澳大利亚隐私监管机构已结束对Clearview AI的审查，因其在面部识别服务中使用澳大利亚人脸图像，尽管该公司尚未显示其遵守了要求删除图像的裁决，并且澳大利亚绿党呼吁进行“进一步调查”。

Clearview AI是一家面部识别服务，已在全球范围内的执法部门中使用，包括在澳大利亚的有限试验中。该公司声称拥有从互联网上抓取的超过50亿张脸部图像的数据库，包括社交媒体。
2021年，澳大利亚信息专员办公室发现Clearview AI未经同意收集这些图像侵犯了澳大利亚人的隐私，并命令该公司在90天内停止收集这些图像并删除档案中的图像。Clearview最初针对这一决定向行政上诉庭提出上诉，但在去年八月在AAT做出裁决之前停止了上诉，这意味着原决定仍然有效。
目前尚不清楚Clearview是否遵守了该命令，该公司也未回应置评请求。

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Full-Service, Scalable Solution Designed to Help Health Systems Establish and Continuously Optimize Centralized Medication Management Operations
Omnicell, Inc. (Nasdaq:OMCL), a leader in transforming the pharmacy care delivery model, today announced Central Med Automation Service, a subscription-based solution designed to help health systems establish and continuously optimize centralized medication management for Consolidated Pharmacy Services Centers (CPSCs) and similar operations. Central Med Automation Service is intended to streamline medication dispensing from a central fulfillment area throughout the entire health system enterprise, which is expected to enhance inventory visibility, scalability, and patient safety.
“As the health system enterprise grows, we find that traditional methods of medication management can lead to multi-vendor environments that may complicate workflows, often creating unnecessary redundancy and increasing chances for error,” said Randall Lipps, chairman, president, chief executive officer, and founder of Omnicell. “Pharmacy leaders recognize the potential value of centralizing pharmacy services, but often lack the capital budgets, resources, and expertise necessary to transform their infrastructure and scale it over time. Omnicell’s Central Med Automation Service is designed to help health systems develop and execute a central fill strategy while providing the expert support necessary to help ensure this environment meets current and future medication management needs.”
Central Med Automation Service is intended to seamlessly integrate enterprise-wide robotics, smart devices, and intelligent software with expert services in an effort to help health systems establish and continuously optimize their centralized pharmacy operations to support medication management at acute care, remote clinics, and community sites. Central Med Automation Service includes:
Robotics & Smart Devices
XR2 Automated Central Pharmacy System: Advanced medication storage and dispensing robotics are designed to automate critical fulfillment workflows, decrease human error, and maximize inventory control. With 100% barcode scanning and soonest-to-expire dispense capability, these robotics aim to improve inventory visibility, enhance efficiency, and increase patient safety – which should free pharmacy staff to focus on clinical initiatives rather than manual tasks.
Software
Central Pharmacy Manager for Central Med Automation Service: This intelligent software is specifically designed to support centralized medication management workflows within a CPSC, including medication ordering, receiving, picking, verifying, and restocking. The Central Pharmacy Manager for Central Med Automation Service features enhanced processing power that is meant to handle high medication transaction volumes while streamlining distribution workflows within the central fulfillment environment.
Inventory Optimization Service: A combination of software and expert services, this solution is intended to provide enterprise-wide inventory visibility and management of medication par levels, expiration dates, and usage patterns delivered through data-rich dashboards.
Expert Services
Upfront and Ongoing Guidance: Omnicell experts work with each customer to tailor Central Med Automation Service to a customer’s specific needs, including initial medication storage, distribution, and personnel workflows. Ongoing, data-informed monitoring and updates are intended to ensure continuous operational optimization, efficiency, and patient safety for health system enterprises.
Continuous On-site Support: Dedicated on-site assistance to operate robotics and smart devices is designed to support round-the-clock operational efficiency and productivity.
KPI Performance Tracking: Omnicell expert services utilize data analytics to deliver operational performance metrics, helping to enable informed decision-making and continuous improvement in efficiency.
Several complementary robotics, smart devices, and software tools can be added to extend the capabilities and potential value of Central Med Automation Service. These include Omnicell’s suite of pharmacy carousels and packagers, 340B program management software, and Central Pharmacy Manager Mobile Workstation, a new offering that is designed to untether pharmacy personnel from fixed terminals to accelerate order fulfillment.
“Medications are complex and managing them is even more complex, particularly at a time when we’re challenged with growing drug and pharmacy technician shortages,” said Nilesh Desai, RPh, CPPS, chief pharmacy officer at Baptist Health. “Centralizing pharmacy services helps us address these challenges in an effort to provide better and safer care to our patients and communities. Achieving this vision would not have been possible without business partners like Omnicell who, through Central Med Automation Service, have a stake in the game to make us successful.”
Central Med Automation Service provides the flexibility to support hub and spoke, warehouse, and hybrid approaches to centralizing pharmacy operations, which is intended to help health systems move closer to the industry vision of the Autonomous Pharmacy that seeks to replace manual, error-prone activities with automated processes that are safer and more efficient.。{ width=60% }

请先将这篇文章翻译为中文，Title部分内容需要翻译为中文。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。
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    title: '{title}'
    date: {date}
    author: ByteAILab

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    。注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

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利用先前和未来研究中的专有EEG数据，搭配BRAIN AGE®脑健康人工智能
加速临床试验开发，并发现治疗神经、精神和传染病的潜在新疗法
DiagnaMed控股有限公司（“DiagnaMed”或“公司”）（CSE：DMED）（OTCQB：DGNMF），一家专注于利用人工智能进行脑健康研究的医疗技术公司，宣布通过利用其来自研究以及未来数据收集的脑电图（“EEG”）数据，并应用于构建潜在的药物发现和临床研究人工智能平台，扩展其新颖的BRAIN AGE®脑健康人工智能平台（“BRAIN AGE®”）。{ width=60% }

EEG提供了大脑不同区域的脑波活动的实时输出，可以测量药物对大脑的影响。BRAIN AGE®有潜力加速临床试验中的患者招募、数据分析、药物开发的前进/中止决策以及神经、精神和传染性疾病的新治疗选择。

BRAIN AGE®脑健康人工智能通过记录多个脑区的脑波活动，并利用专有的机器学习模型计算数据来估计大脑年龄。某些作用于大脑的药物可以产生一致的EEG效应，为开发新型药物类似物和潜在药物再利用思路提供有用的模型。通过研究药物对大脑的影响，研究人员可以根据它们对大脑活动的作用机制对药物进行分类和识别。

BRAIN AGE®脑健康人工智能平台的临床验证
BRAIN AGE®脑健康人工智能可以评估大脑是否比健康个体典型情况下更快或更慢地衰老。通过低成本、易于使用的脑电图头环收集大脑神经活动数据，并利用专有的机器学习模型计算数据来估计大脑年龄。此外，BRAIN AGE®脑健康人工智能还可以评估一个人的大脑是否健康或处于认知衰退的早期阶段。通过进行脑韧性、易感性和执行功能的经临床验证的评估，评分可以实现大脑健康的评估。个体可以寻求个性化的诊断和干预措施，例如药物治疗或生活方式改变，有助于减少认知衰退的发展或进展。

在《神经人机学前沿》杂志上发表的首篇经同行评议的论文中，该论文标题为“利用低成本脑电波头环进行大脑年龄估计：效果及对大规模筛查和大脑优化的影响”，BRAIN AGE®的临床潜力被Drexel大学的Kounios教授在新闻稿中提及：“这可以作为相对廉价的一种方法，来筛查大量的人群，以评估他们对与年龄相关的脆弱性。由于成本低廉，人们可以定期进行筛查，以检查随时间的变化，”Kounios说。“这有助于测试药物和其他干预措施的有效性。并且健康的人可以使用这种技术来测试生活方式变化的影响，作为优化大脑性能整体策略的一部分。”。

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综合的EAM解决方案套件专为制造商、分销商、物流和医疗保健提供商、轻轨运营商和其他资产密集型行业打造。{ width=60% }

全球领先的人工智能驱动ERP解决方案提供商Aptean, Inc.高兴地宣布收购总部位于英国韦克菲尔德的领先企业资产管理解决方案提供商SSG Insight（“SSG”）。
收购SSG立即扩大了Aptean的EAM地理覆盖范围。SSG还增强了Aptean基于云的企业资产管理（EAM）解决方案的功能，该解决方案专为制造商、分销商、物流提供商、医疗设施、轻轨运营商和其他资产密集型行业而设计。
成立于1983年的SSG提供Agility，这是一个关键性的EAM解决方案套件，旨在通过智能连接的数据生态系统管理全球站点上的复杂挑战。SSG提供可扩展且集成的CMMS和EAM解决方案，全面掌握资产生命周期管理、工作流自动化、状态监控、合同/供应商管理和先进分析能力。
SSG的才华横溢团队在Aptean的核心关注领域拥有深厚的行业专业知识，包括食品制造、工业制造、轻轨、零售配送和医疗设施等等。
“SSG在英国、欧洲、澳大利亚和北美地区提供关键的企业资产管理解决方案已有超过40年的经验，”Aptean EMEA和APAC区域总裁杜恩·乔治说。“SSG的Agility产品套件提供了强大的软件解决方案，专门设计用于管理复杂的企业资产管理挑战，并由一支经验丰富的行业专家团队支持。我们很高兴欢迎SSG团队和客户加入Aptean。”
“我们很高兴能加入像Aptean这样的全球组织，在这里我们可以继续开发和提供创新的企业资产管理解决方案给市场。我们的业务结合为SSG的未来增长提供了激动人心的机会，因为我们对产品和客户的长期成功承诺是一致的。此外，成为Aptean的一部分为我们的客户和团队提供了发展和增长的新机会，我们迫不及待地想要开始，”SSG首席执行官迈克·爱德华兹说。
企业，无论大小，寻求连接资产、工作流程和人员以实现积极影响运营的实际成果的公司，应该联系SSG专家，现在已成为Aptean的一部分。

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Plus New White Paper Highlights AI as a Catalyst for Business Transformation and Sustainable Growth
Altum Strategy Group今天宣布推出其新的AI实验室Poseidon，这将重新定义企业中人工智能的格局。{ width=60% }

领先于推动负责任和变革性解决方案的人工智能，Poseidon致力于确保尖端技术不仅有效，而且在伦理上立场坚定。除了这一宣布之外，Altum还将推出一份新的白皮书，强调AI、伦理和数据在推动业务转型中的重要作用。
Poseidon站在AI创新的最前沿，开创性地制定增强运营效果的策略，同时坚守最高的诚信和问责标准。通过利用先进的人工智能技术并发挥数据的力量，Poseidon赋予企业实现可持续增长、减轻风险和开启新机遇的能力。在每一次转型中，伦理考量仍然至关重要，确保AI的潜力在一种既有利于企业又有益于社会的方式下得到充分实现。
“Poseidon的推出标志着Altum Strategy Group的重要里程碑。”Altum Strategy Group的CEO Matt Gantner表示，“我们对伦理AI实践的承诺是坚定不移的，Poseidon体现了我们推动创新的愿景，不仅可以改变企业，而且还能维护最高诚信标准。我们相信，通过以这些原则指导我们的客户，我们可以帮助他们应对现代商业环境的复杂性，将伦理和灵活性融入到他们的AI之旅中，以确保可持续和负责任的增长。”
白皮书《人工智能 - 为下一波做准备》进一步揭示了企业领袖在科技进步和创新至关重要以保持竞争优势的时代中所面临的挑战。人工智能已成为这一转型的基石，具有革命化业务运营各个方面的潜力。此外，白皮书强调了最近的调查结果，表明人工智能在推动业务转型中的地位日益重要，企业意识到将伦理和适应性嵌入他们的AI战略的必要性。这种方法不仅确保了负责任的增长，而且将AI定位为增强产品、优化流程和推动创新的强大工具。
有关Poseidon以及Altum Strategy Group正在进行的创新工作的更多信息，请访问Altum Strategy Group。
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综合的EAM解决方案套件，专为制造商、分销商、物流和医疗保健提供商、轻轨运营商以及其他资产密集型行业打造。{ width=60% }

Aptean公司，全球人工智能驱动的ERP解决方案的领军者，很高兴宣布收购总部位于英国威克菲尔德的企业资产管理解决方案领先提供商SSG Insight（“SSG”）。
对SSG的收购立即扩大了Aptean的EAM地理覆盖范围。SSG还增强了Aptean基于云的企业资产管理（EAM）解决方案的能力，专为制造商、分销商、物流提供商、医疗设施、轻轨运营商和其他资产密集型行业打造。
SSG成立于1983年，提供Agility，旨在通过智能连接的数据生态系统管理全球站点复杂挑战的一套关键使命的EAM解决方案。SSG提供可扩展和集成的CMMS和EAM解决方案，全面掌控资产生命周期管理、工作流自动化、条件监控、合同/供应商管理和高级分析。
SSG的人才团队在Aptean的核心关注领域拥有深厚的行业专业知识，包括食品制造、工业制造、轻轨、零售分销和医疗设施等。
“Aptean欧洲、中东和非洲地区以及亚太地区总裁杜恩·乔治（Duane George）表示: “SSG在40多年的经验中交付了关键使命的企业资产管理解决方案，覆盖英国、欧洲、澳大利亚和北美。”SSG的Agility产品套件提供了强大的软件解决方案，专门设计用于管理复杂的企业资产管理挑战，并由一支经验丰富的行业专家团队支持。我们很高兴欢迎SSG团队和客户加入Aptean。”
“我们很高兴加入像Aptean这样的全球组织，在这里，我们可以继续开发和交付市场创新的企业资产管理解决方案。我们的业务整合为SSG的未来增长提供了令人兴奋的机会，因为我们共同致力于产品和客户的长期成功。另外，成为Aptean的一部分为我们的客户和团队提供了增长和发展的激动机会，我们迫不及待地想要开始。”SSG首席执行官迈克·爱德华兹（Mike Edwards）表示。
任何规模的公司，寻求将资产、工作流程和人员连接起来，以切实影响运营结果的，现在应与Aptean旗下的SSG专家联系。

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