微软已经在与Swift SCRL合作，将该组织的金融通信网络引入Azure。

当前企业构建知识库最大的挑战已经不是技术，而是明确需求，企业或者个人在开始搭建AI知识库之前，要先明确搭建AI知识库的目的是什么？

字节推出全模态训练框架VeOmni：让AI模型训练像搭积木一样简单

布尔诺理工大学研究团队开发了DiCoW和DiariZen两个系统，用于解决多人对话中的语音识别难题。该系统巧妙结合说话人分离与语音识别技术，在国际挑战赛中获得第二名，能处理15种语言的对话场景。研究发现系统具备良好的跨语言泛化能力，即使主要用英语训练也能处理其他语言。团队已开源相关模型，为会议记录、多语言交流等实际应用提供了强大工具。

上周，戴尔科技正式发布PowrStoreOS 2.0以及PowerStore的新家族成员。在过去一年里，PowerStore已经通过几次代码发布稳步前进，而2.0版本的发布标志着首个重大更新。

本文介绍了一种新的提示方法,旨在充分利用多智能体人工智能系统。随着智能体AI的兴起,我们将面临如何通过提示来调用合适的智能体AI完成任务的挑战。文章探讨了"驾驶员座位"和"乘客座位"两种提示方法,并提供了实际应用示例。同时还介绍了最新的多智能体AI研究进展,包括基于句子嵌入的智能体推荐技术。

Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统，通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括：将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话，嘴型与语音同步，为实时数字人交互技术开辟了新可能。

想象一下，你正在尝试记住一本长篇小说的情节。随着你阅读的页数增加，记住前面所有细节变得越来越困难。你的大脑需要某种方式来压缩已读信息，只保留最重要的部分，同时仍能理解故事的整体脉络。人工智能模型面临着类似的挑战，尤其是在处理长序列数据（如长文本）时。

随着科技的发展,物联网、大数据、人工智能(AI)、区块链和机器学习(ML)等新一代信息技术已经与相关产业深度融合。

迈凯伦赛车业务技术总监丹·基沃斯介绍了IT服务管理在F1赛车中的关键作用。团队需要在每个赛道搭建"移动数据中心"，铺设3.5公里电缆构建赛道IT系统。赛车90%部件在赛季中持续更新，IT系统必须同步跟进创新步伐。每个比赛周末产生1.5TB数据和2.5亿个数据点，依靠机器学习和生成式AI进行分析。ITSM系统如润滑剂般确保快节奏组织高效运转，通过一致性的IT服务交付支撑赛车达到巅峰性能。

微软升级了Azure AI Speech服务，用户仅需几秒钟的语音样本即可快速生成逼真的语音复制品。该个人语音功能于2024年5月21日正式发布，采用名为"DragonV2.1Neural"的零样本文本转语音模型，支持100多种语言。微软表示新版本在语音自然度、韵律稳定性和发音准确性方面都有显著提升，可用于定制聊天机器人语音、视频配音等应用。尽管微软要求用户遵守使用政策并获得原说话者同意，但该技术仍可能被恶意使用。

“在云原生里环境里，所有东西都是动态的，而且数量等都会随着访问压力进行调整，如果仍然采用传统的监控手段就会变得非常困难。”

国工程院院士、鹏城实验 主任、北京大学教授高文发布《鹏城云脑支撑鹏程系列大模型基础研究》主题演讲

效果突出的全球化移动广告营销已经无处不在，足不出户，就可与全球优质用户互联将商业信息传递给最需要的人群，凭借的是什么？

在最近的一期《今日AI》播客中，葛兰素史克公司消费者保健业务美洲创新和新兴技术负责人Subroto Mukherjee，谈到了制药行业是如何使用人工智能和机器学习技术的，且介绍了人工智能和机器学习技术的独特用例。

4月25日，“共建新技术，开拓新领域”OpenAtom OpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”）技术日在深圳顺利召开。

元宇宙很可能在2022年全面起飞，B2B企业们也为此做好了准备。

随着思科推进对Splunk收购的整合，从向思科提供遥测数据的客户那里捕获数据所带来的AI“洞察和建议”这一优势将变得越来越清晰。他说：“我们可以再次以其他竞争对手无法做到的规模做到这一点，当你拥有此类客户数据时，你就可以获得更好的信息、更好的建议和更好的洞察。我认为这是最大的区别。

9月17日，由补天漏洞响应平台和奇安信集团联合主办的2021补天白帽大会在京召开。会议期间，补天漏洞响应平台联合奇安信行业安全研究中心，正式发布了《2021中国白帽人才能力与发展状况调研报告》。

脉脉创始人、CEO林凡曾说过，在人才净流入维度来看，互联网与新经济领域呈现了两个变化，包括新“BAT”组合和新能源车机遇。