AI 公司 Sesame 开源了支持其逼真语音助手 Maya 的基础模型。这个名为 CSM-1B 的 10 亿参数模型采用 Apache 2.0 许可证，可用于商业用途。该模型能从文本和音频输入生成"RVQ 音频编码"，使用了 Meta 的 Llama 模型作为主干。Sesame 提醒开发者谨慎使用，避免未经同意复制他人声音或制作虚假内容。

文章探讨了企业在 AI 智能代理领域中的快速布局与市场前景，分析了实际应用案例、面临的技术挑战及未来发展趋势。

上海人工智能实验室等机构联合开发了SEAgent，这是一个能够自主学习使用新软件的AI系统。不同于传统需要大量人工标注的AI助手，SEAgent通过自我探索和试错学习，在五种专业软件上将成功率从11.3%提升至34.5%。该系统采用"专家到通才"的训练策略，先培养各软件专家再整合知识，最终性能超越专家组合。研究已开源，为构建真正智能的自适应AI助手提供了新思路。

谷歌DeepMind推出Genie 3"世界模型"，仅需提示词或图像即可创建交互式世界。该模型支持720p分辨率24帧每秒的实时渲染，相比前代产品显著提升了视觉保真度和记忆能力，可保持数分钟的视觉一致性。用户能够实时修改环境、添加对象、改变天气或插入新角色。DeepMind将其视为AI研究工具，用于训练embodied agents并生成合成训练数据。尽管仍存在局限性如无法模拟真实地点、易产生AI幻觉等，但该技术为游戏开发和AGI研究提供了新可能性。

本文探讨如何通过掌握提示工程，优化 AI 指令，提升生成效果与工作效率，从而在快节奏的工作环境中取得竞争优势。

近日，中国通信研究院发布调研报告显示：有超过3成被调研企业已经开始应用容器技术。浪潮的InCloud OpenStack通过容器简化OpenStack的部署工作，有效提高部署效率。

根据IDC全球融合系统季度追踪报告显示，2018年第一季度融合系统市场收入同比增长19.6％，达到32亿美元。

跟之前的Meraki套件相比，思科发起的这波125美元Wi-Fi接入点销售计划号称“门槛更低”

数据互联已经成为下一代数据创新的关键，需要将跨不同技术、平台的数据整合在一起。这就要求企业的数据架构就要与时俱进，作为平台的Teradata Vantage也在与时俱进，成为一个多云互联的智能数据平台。

在开始任何数字化之旅之前，IT领导者都必须为成功奠定坚实的基础。以下的一些规划陷阱常常会阻碍整个过程。

Adobe研究院开发出让AI学会准确引用信息来源的新方法，通过简单的"对错判断"策略和注意力机制分析，显著提升了AI系统在归因任务上的表现，为解决AI"胡说八道"问题提供了实用解决方案。

大家好，我是戴尔易安信的一名超融合销售，从事IT行业已有五年。虽然还不是一名老销售，但与客户交流也能应对自如。然而今天面对老妈的一个提问，差点把我给难住了

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？

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。

目前AI的发展还处于早期阶段，青云坚信算力不仅是无限的，也是跨领域的。青云将持续与合作伙伴形成合力，为人工智能发展添砖加瓦。

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。

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。