你是否曾想过,如果AI能像人类一样看完整部电影,或者理解超高清图像中的细微细节会怎样?普通的AI模型在这方面往往力不从心,它们就像只能看几秒视频或者只能看低分辨率图片的"近视眼"。NVIDIA联合多所高校的研究团队近日推出的Eagle 2.5就是为了解决这一问题,让AI拥有"看得更久、看得更清"的能力。
本文介绍了 AvidXchange 的 CIO Angelic Gibson 如何借助有趣的学习机制,缓解员工对 AI 的担忧,并推动企业数字化转型以提升效率和创新能力。
想象一下,你正在使用一个餐厅点餐系统。传统的系统可能只有一套固定的点餐流程,无论你是来喝咖啡、吃简餐还是举办宴会,都要经过同样的步骤。这就像当前的任务级多智能体系统——它们为特定类型的任务(比如代码生成)设计一套固定的工作流程,所有查询都必须按照这一流程处理。
想象一下,你正在教一个孩子解数学题。有两种方法:一种是让他完全靠自己摸索,犯错后给予反馈;另一种是在他遇到困难时,给他展示一些优秀学生的解题过程作为参考。哪种方法更有效?大多数人会认为结合两种方法可能效果最好——既让孩子有尝试和探索的机会,也在必要时给予优秀范例的指导。
想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
Relyance AI 推出 Data Journeys 平台,精准追踪数据流向,大幅减缩合规准备时间,并提供自建部署选项,助力企业实现全面 AI 治理。
富士通与 Nutanix 合作,将经过日语优化的 Takane 模型部署在企业 AI 平台,实现私有及混合云环境中安全高效应用生成式 AI。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
SAP公布财报显示,尽管营收略低于预期,其营业利润大幅超预期,同时云收入显著提升,并维持全年指引,成本管控与新客户拓展为增长奠定坚实基础。
HyperFiber 利用 Render 的自动化管理软件,优化施工流程、实现实时数据验证,从而加速宽带网络建设与市场拓展。
文章报道 Marks & Spencer 在复活节长假期间遭受网络攻击,导致非接触支付和在线自取服务中断。公司已致歉、求助第三方网络取证,并强调其余服务正常运行,专家警示零售业面临愈加严峻的网络威胁。
根据 Akamai 报告,2023 至 2024 年间,API 攻击次数超 1500 亿,网络攻击总量激增至 3110 亿次。报告指出,AI 助力的 API 虽提升了威胁检测能力,却也因普遍缺乏充分认证等安全防护,拓宽了攻击面,同时催生了更多自动化、智能化的攻击手段。企业需采纳包含 shift-left、DevSecOps、持续监控及零信任等多层防护措施,以应对日益严峻的安全挑战。
Manychat在Summit Partners领投的B轮融资中获得1.4亿美元,将用于加大AI研发和全球销售推广。自2015年从Telegram起家以来,其平台服务遍及170国、拥有150万客户,涵盖Nike等大牌,正引领社交商务新潮流。
Supabase近日获得2亿美元融资,估值20亿美元。公司基于PostgreSQL打造开源关系数据库,支持实时数据处理和自动化操作,吸引超过200万开发者,其产品覆盖多项高效数据库管理功能。