| 层级 | 成员 |
|---|---|
| 指导级 | Arm、爱立信、谷歌、万事达卡、微软、欧姆龙、OpenAI、施耐德电气、西门子 |
| 一般级 | Armilla AI、三菱电机、Nemko |
| 贡献级 | Naaia |
Appia 旨在解决全球 AI 价值链中 AI 合规性、保证性和信任实践碎片化 的问题。 当前,各组织在证明其 AI 系统符合监管和消费者期望方面,面临着流程不统一、方法各异的困境。Appia 的目标是用标准化、模块化的评估基础设施取代这些临时性的做法。
该计划旨在为 AI 模型、系统和应用建立模块化的开放规范以及标准化的合规性评估框架,覆盖整个 AI 价值链。 其重点在于构建实用的评估基础设施,以支持跨越不同司法管辖区和组织角色的 AI 合规性、保证性和信任。
创始成员:
| 角色 | 成员 |
|---|---|
| 创始者 | IBM、英伟达(NVIDIA)、红帽(Red Hat) |
| 贡献者 | ABBYY、HumanSignal |
DocLang 认识到,许多企业级文档格式(如 PDF、HTML、Markdown、LaTeX)最初是为人类阅读渲染而设计的,并不适合 AI 系统的原生处理。 该工作组明确的目标是为 AI 和智能代理工作流提供一个可互操作的文档处理标准。
DocLang 被描述为一种从零开始专为大语言模型(LLM)分词器构建的约束性 XML 格式。它实现了 DocLang 词元(token)与模型词元之间的一对一映射,并将词元数量降至最低。 每个文档组件都携带有语义角色、几何边界框和阅读顺序信息。
该规范是对开源 Docling 项目的补充。
它们在 AI 栈中对应的层面:
两者如何连接:
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