《解锁自监督学习：元应用数据标注难题》
在元应用开发中，数据标注是构建强大模型的基石，但传统监督学习面临高昂成本和人为误差等挑战。自监督学习通过挖掘数据内在信息、设计前置任务（如图像旋转预测、掩码语言模型），打破对人工标注的依赖，提升模型泛化能力。结合数据增强技术和半监督学习，利用少量标注与大量未标注数据，进一步优化模型性能。多模态自监督学习则融合文本、图像、音频等多源数据，减少单一模态标注需求。这些创新策略为元应用开发提供了高效解决方案，推动智能数字体验的发展。
从“被动响应”到“主动决策” | 智能小Q如何助力快消品行业供应链数智化升级
编者按：在大模型技术重构数据智能分析应用的背景下，Quick BI 推出的问数助手——智能小Q 凭借其革新功能体验，自面世以来持续获得市场青睐。历经一年多的商业化验证，已成熟融入金融、零售、高端制造、生物医药等领域的行业标杆企业，在生产管控、运营决策等场景中实现数据分析提效。本文将以某头部快消企业供应链场景应用为研究样例，深度解析智能小Q如何帮助企业提升供应链智能化管理水平，为更多行业数智化建设提供可行性路径参考。
作为中国快消品类行业的领军者，企业面对快速变化的市场环境，积极拥抱创新和数字化转型，利用大数据及人工智能等前沿技术，洞察消费者需求，优化生产流程，提高运营效率，推动企业可持续发展。