发布时间:2023-10-31 08:27:48 来源:bandao半岛体育
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2011年2月25日,凤凰网科技探营位于通州的卓越亚马逊北京仓储中心...
由于图书对承载能力的要求更高,图书仓库还是保留原来的传统货价而非阁楼货架...
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亚马逊最近宣布将开始测试Agility的Digit机器人,以在其仓库设施中进行应用测试。Digit是一种双足机器人,具备在仓库内执行各种搬运工作的潜力。这反映了亚马逊对新兴技术的积极投入和创新精神。
对于每一个文字工作者来说,抄袭或许可以可以称为最令人无法容忍的事情之一了。尤其是对于出书的作家言。“我们投入大量时间和资源来确保遵循我们的指南,并删除不遵守这些指南的书籍……虽然我们允许AI生成的内容,但我们不允许AI生成的内容违反我们的内容指南,包括创建令人失望的客户体验。
虽然进一步在招聘实践中引入AI可能解决一些问题,但专家这样认为,不应期望技术能够完全改变公司招聘新员工的方式。根据软件和人才公司Criteria的2023年招聘基准报告,目前仅有12%的招聘专业技术人员表示他们在招聘或人才管理过程中用AI。Millet表示,公司应该熟悉「玻璃盒算法」,这些算法在得出结论的方式上是透明的,并能解决与「黑盒算法」相关的问题,「黑盒算法」是不透明的,可能会削弱信任,或者根本没办法建立信任。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney新一代个人AI助理之战,终于打响了。9月,三家公司发布了重要预告,标志着这个节点的到来。究竟会是谁赢下这场战争呢?亦或是像上一代语音助手之战一样,轰轰烈烈之后没有赢家。
亚马逊云科技宣布,全托管生成式AI服务AmazonBedrock现已正式可用。客户能使用来自众多领先AI公司的高性能基础模型,帮助各种规模的企业构建新的生成式AI应用程序。一些有名的公司如阿迪达斯、宝马集团、GoDaddy、默克等都在应用这些生成式AI创新,重塑其产品和服务。
亚马逊近日开始在其机器人研发站点南部的西雅图进行人形机器人的测试,这款名为Digit的机器人看起来像人类,能够在不同地点移动,并处理顾客包裹。尽管这款机器人的外观和动作更像人类,但亚马逊坚称Digit并不会替代仓库工人是与他们一同工作。通过为员工提供新技术并培训他们开发新技能,我们正在为人们提供在亚马逊贡献的职业道路和新的激动人心的方式。
亚马逊日前与Anthropic宣布战略合作,推进生成式人工智能的发展。Anthropic选择AWS作为其主要云服务提供商,并将使用AWSTrainium和Inferentia芯片进行训练和部署未来的基础模型,充分的利用AWS高性能、低成本的机器学习加速器。Anthropic还将与亚马逊合作开发未来的Trainium和Inferentia技术。
法国奢侈品集团路威酩轩创始人兼CEO贝尔纳·阿尔诺在本周一丢掉了全球第二大富豪的宝座。随着LVMH股价下跌,阿尔诺的净资产已低于美国电商巨头亚马逊创始人杰夫·贝佐斯。贝佐斯重夺全球第二富豪显示出科技股正在复苏奢侈品股则面临疲软的消费市场的压力。
数字广告的效率在过去二十年间得到了数据科学、分析和人工智能的极大推动。在2023年3月的一项调查中,亚马逊发现,那些无法构建成功广告活动的广告商中,近75%的人表示构建广告创意和选择创意格式是他们面临的最大挑战。亚马逊广告将继续按照每个客户反馈改进体验。
在云计算市场的激烈竞争中,微软成功超越了其主要竞争对手。在大多数大型科技公司发布第三季度财务报表的一周后,微软在云服务方面报告了Azure的29%的增长。亚马逊的首席财务官BrianOlsavsky在周四的财报电话会议上说,云成本优化的速度已经在放缓,他在电话会议上提到了「优化」这个词超过20次。
GitHub Data Explorer是一个基于AI生成SQL的工具,可以查询GitHub事件数据并可视化展示结果。它提供了自然语言查询接口,用户可以通过简单的问题描述来获取需要的数据。用户可以探索GitHub数据,无需具备SQL或数据可视化技能。
Spice AI是一个企业级解决方案,为开发者提供预填充的全球规模的数据和AI基础设施,比内部构建省去了大量时间和成本。Spice AI提供了构建基于数据和AI的应用程序的构建块,通过将实时和历史时间序列数据、自定义ETL、机器学习训练和推理等融入到一个相互连接的AI后端服务中。无需理解和调用JSON RPC API和智能合约ABI,无需构建和操作复杂的基础设施来获取所需的Web3数据,无需操作区块链节点索引ETL大数据系统、机器学习流程和缓存和查询引擎等。通过Spice AI,您无需管理数十TB的数据,也不需要昂贵的SRE或运维团队,也不需要成为数据科学和机器学习专家就可以利用Web3和时间序列数据来实现AI。
TIMi是一个包含4个工具的框架,涵盖了所有数据分析需求,包括ETL、商业智能、预测建模、流程自动化和可视化。它提供了一个友好、快速和强大的环境,让您可以无需专业分析知识处理大数据集、计算复杂KPI、创建准确的预测模型。TIMi的实时自动机器学习引擎还可以更新您的360°客户视图,并每周或每天重建预测模型,以跟踪客户行为的任何变化。TIMi已被全球主要咨询公司使用,目前有5家前十名电信公司正在使用TIMi进行大数据的预测分析。欲了解更多信息,请访问官方网站。
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Newsletter Pilot是一个基于人工智能技术的电子通讯快速生成平台。它可以在几秒钟内自动为用户生成互动性强、吸引眼球的电子通讯内容。该产品可以帮助用户节省高达80%的电子通讯创作时间,让用户更加专注于核心工作。它拥有连接Mailchimp等知名电子通讯服务的功能,使内容发布更为便捷。用户只需提供文章链接或文稿,Newsletter Pilot即可在秒级内自动生成电子通讯。用户还可以选择语调风格,并在生成后进行REVIEW和微调。该产品简洁高效,是电子通讯创作的完美工具。
DocuChat是一款基于AI的聊天机器人,可以根据您的数据进行训练,提供即时答案,并支持引用您的文档和网站。您可以上传文档、网站、媒体文件和YouTube视频来创建聊天机器人。支持80多种语言的问答,答案都有文献引用支持。您可以自定义机器人的外观并与他人共享或嵌入到您的网站中。DocuChat可以帮助您的团队更专注于有意义的工作,提高效率。
HackerPulse是一个免费的在线平台,使用机器学习算法和ChatGPT帮助软件工程师制作个性化的在线简历。它提供自定义的简历模板,使用ChatGPT自动生成个人描述,以及成功简历案例供参考。主要功能包括:简历生成器,使用ChatGPT智能编写个人描述;在线简历平台,创建个性化展示网页;求职指导,提供成功简历模板和案例。关键优势是简化简历制作流程,使用AI提高简历质量,在线可分享,方便被HR和招聘者发现。
resumepal利用人工智能提供个性化简历洞察和聊天机器人支持。求职者可以获取分析结果来优化他们的简历,雇主则可以简化岗位描述以吸引合适的候选人。产品的主要功能包括:AI简历分析、智能求职建议、聊天机器人支持、简历模板和岗位描述创建。resumepal旨在帮助求职者提高简历质量,同时帮助雇主更好地招聘人才。
TalesGen是一个使用AI生成个性化儿童故事的网站。它可以为孩子们提供一个充满想象力和学习的旅程。用户都能够通过使用TalesGen生成各种有趣的故事,来培养孩子们的阅读习惯。该网站提供精美的插图和通过智能算法生成的故事内容,以满足孩子们的不同需求。
Aporia是一款ML模型管理的可观测性平台,通过一个综合性的仪表盘监控您的ML模型,以确保最佳的机器学习模型性能。它提供了可解释性、监控、根本原因分析、LLM可观测性、Gen AI和Guardrails等功能。Aporia的平台功能强大,支持数据集成、定制化、大数据支持和安全与隐私等特点。
SAS模型管理器简化了分析模型的创建、验证、部署、管理、治理和监控等生命周期管理过程。它提供了集中化的、可搜索的模型仓库,确保模型的可追溯性和治理。该解决方案还具有版本控制、模型验证、REST API访问等功能,可以快速部署模型并与开源工具集成。SAS模型管理器适用于各种商业场景,如风险管理、市场营销、欺诈检测等。
OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库,提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习(ML)和人工智能(AI)模型的执行。OpenCV是开源的,免费商用。
Express Scribe是一款专业的音频播放软件,适用于Windows和Mac。它支持脚踏板或热键控制,方便转录人员使用。该软件具有可变速播放、多通道控制等功能。支持45种音频格式。可以与其他软件配合使用,如字处理软件。用户能够最终靠官方网站下载免费版本,也可以购买专业版获得更多功能和支持。
IBM® Decision Optimization 是一款优化软件,提供规划分析能力和决策智能,以改善决策过程。它能够帮助用户做出更好的决策,实现业务目标。产品具有部署灵活性,可在云端或本地上运行。产品定价请咨询销售团队。
Keras是一个为人类设计的API,遵循最佳实践,简化认知负荷,提供一致而简单的API,最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数,并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras,您的代码库更小,更易读,更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快,并且更容易在每个平台(服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备)上部署。
The Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤,支持常见的模型类型,并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统,可以作为Python、C或C++程序的库使用,也能够最终靠其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。
Synaptic是一个开源的javascript神经网络库,提供了基本的神经元、网络、训练器和网络构建工具。它能够适用于构建和训练很多类型的神经网络,如感知机、长短时记忆网络(LSTM)、液态状态机和Hopfield网络。Synaptic还提供了一些示例和演示,帮助用户学习和使用神经网络。
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