本文介绍了5个AI自动化工作流程,可以帮助教练提高工作效率、节省时间、增加收入。这些流程包括:智能客户入职系统、会话准备流程、收集客户反馈、内容二次创作、客户进度跟踪系统等。通过这些自动化工具,教练可以减少繁琐的行政工作,将更多时间和精力投入到核心教练工作中,从而实现业务的快速增长。

Meta公司开发了一种机器学习模型SEAMLESSM4T，能够实现36种语言之间的近即时语音翻译。该模型采用创新方法，利用互联网音频片段避免了繁琐的数据标注。这一突破性技术有望简化多语言交流，但仍需解决噪音环境、口音等挑战，并关注技术可能带来的偏见问题。

业界云迁移的讨论主要关注如何重新设计应用程序以充分利用云服务，然后将应用程序迁移到云端。

可口可乐凭借令人惊叹的AI生成广告内容赢得选举，展现出AI与人类才智相结合所创造出的卓越成效。可口可乐希望借生成式AI为独立创作者和小型工作室赋能，帮助他们把握住前所未有的发展机遇。

Bit Cloud 推出 Hope AI，这是一款新型 AI 代理，能通过自然语言提示构建完整、模块化、长期可扩展的应用。它打破常见的“黑箱”现象，实现代码透明、易于维护，并支持 GitHub、Azure DevOps 等主流工具，现提供免费体验。

　目前威刚科技已经与慧荣科技进行了深度定制，推出了基于SM2708主控的ADATA 512GB SD Express存储卡，接下来笔者就通过测试来看看SM2708主控的性能如何。

本文主要讨论戴尔易安信超融合一体机VxRail的数据服务，包括去重和压缩、存储空间效率和服务质量限制QoS、纠删码、数据完整性软件校验和，以及VxRail设备的高可用性故障域。供规划、安装和维护VxRail的人员参考。

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。

这篇研究探讨了模型合并技术在大型语言模型预训练中的应用。字节跳动Seed团队通过从百万到千亿参数级别的系统实验证明，在稳定训练阶段合并检查点不仅显著提升模型性能，还能准确预测学习率衰减效果，大大节省计算资源。研究提出的PMA策略使恒定学习率训练后通过简单合并就能获得相当于完成衰减训练的效果。此外，他们还发现该技术能有效提高训练稳定性，避免训练崩溃。通过全面实验分析，研究为开源社区提供了实用的预训练模型合并指南。

印度南部特伦甘纳邦政府正与多家农业援助组织及技术企业合作，启动了名为“Saagu Baagu”的突破性项目。该项目的重点是利用AI工具帮助7000名辣椒种植户，这也标志着新兴科技与农业的整合已经迈出重要一步。

TF中文社区一周岁了。一个技术社区的发展，基础在技术，发展在生态。本文将梳理开源SDN技术Tungsten Fabic在国内的生态发展，欢迎了解我们，也欢迎分享给更多致力于开源SDN的小伙伴，咱们一起向上生长！

AI云服务初创公司Together AI宣布其Instant Clusters服务正式上线，该服务可自动配置GPU集群。用户通过单一API即可访问从8个GPU的单节点到数百个处理器的大型多节点系统。服务支持英伟达最新Hopper和Blackwell GPU，针对分布式训练和弹性推理进行优化。集群预装驱动程序、调度器和网络组件，支持按小时、按日和多月承诺的灵活定价模式。

“探险充满了神奇的吸引力，它所蕴涵的那种坚韧不拔和无拘无束的随性生活理念，是对我们文化中固有的追求舒适与安逸的生活态度的一种“解药”。它标志着一种年少轻狂式的拒绝”。

能看、能用、能思考，可持续、可创新、可活力，这是数字大脑的魅力，也是滨江数字长河流淌不息的未来。

人工智能芯片初创公司Cerebras Systems称已解决美国外国投资委员会(CFIUS)对其资金来源的担忧,为计划中的首次公开募股(IPO)扫清了一个关键障碍。公司修改了与阿联酋G42的协议,限制其持有无表决权股份,以消除监管机构的顾虑。Cerebras正积极拓展客户群,计划在北美和法国部署大量AI加速器,以提供高性能推理即服务平台。

多年来，数字设备一直在争夺我们的注意力。它们用来吸引人们注意力的方法还在不断增加。

当你成为公司数据战略的代名词时，你就可以看出，你已经跻身数字化领导力竞争世界的顶端。

多数人自信辨真伪，然而深度伪造的兴起却令此能力或许愈发困难。

伊利诺伊大学研究团队开发了SAFFRON安全防护系统，通过创新的"多路分叉奖励模型"技术，让AI在面对恶意诱导攻击时能够实时进行安全筛选。该系统将AI安全防护的攻击成功率从89.7%降至40.9%，同时保持回复的自然性和多样性，为AI安全领域开辟了全新的"推理时计算"防护路径。

KAIST研究团队开发出RL-ZVP方法，首次让AI从训练中的"无用数据"学习。传统方法遇到全对或全错答案时会停止学习，但RL-ZVP通过分析词汇重要性给予精确反馈。在数学推理测试中，该方法比现有技术提升高达8.6个准确率点，且训练过程更稳定。这项突破重新定义了AI训练范式，证明了被忽视的训练数据实际蕴含巨大学习潜力。