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本文对比了DigitalOcean、AWS和Linode三大海外云服务商,从定位、成本、易用性、GPU性能及本土化支持等维度分析其优劣势。DigitalOcean以开发者友好、简单易用和高性价比著称,适合初创企业和中小团队;AWS功能全面但复杂昂贵,适合大型企业;Linode性能稳定但生态有限。特别强调DigitalOcean通过卓普云提供本土化支持,解决支付、备案和技术响应等痛点,是中国企业出海的高效选择。
三星电子与约翰·霍普金斯应用物理实验室(APL)合作开发的新一代Peltier制冷技术,采用纳米薄膜材料,将制冷效率提升近75%,荣获R&D 100创新大奖。该技术可应用于半导体、医疗设备、汽车电子及数据中心等领域,成果已发表于《自然·通讯》期刊。三星表示将持续投入创新研发,巩固其在下一代制冷解决方案的领先地位。
TikTok推出Brand Consideration营销方案,聚焦消费者决策链中的"种草阶段"。数据显示,处于种草阶段的用户对品牌偏好度比认知阶段高28%,贡献46%的GMV,转化效率可达认知阶段用户的12倍。该方案通过AI分析用户全渠道行为数据,精准识别高意向人群,帮助品牌降低46%的获客成本。东南亚市场实践表明,结合达人内容和电商广告的组合投放,能有效提升18.5%的种草效率。TikTok的差异化优势在于:1)Market Scope监测平台实时分析人群增长趋势;2)Symphony AI工具快速生成高质量内容;3)TikTok One平台便捷对接优质达人。该方案解决了数字营销中长期存在的中间漏斗转化难题,实现从认知到购买的全链路优化。
MCP、FunctionCalling和AIAgents是三种重要的技术手段,它们在实现AI模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术,并深入探讨MCP的多项显著优势。随着MCP技术的不断发展,我们有理由相信,它将在未来的AI领域发挥越来越重要的作用。
ScalingLaw又能续命了?如何通过语言智能体的高级规划来Scaling推理时计算?答案就是——使用LLM作为世界模型。使用GPT-4o来预测网站上操作的结果,可以提供强大的性能,同时还能提高安全性和效率。其他还有多模态,基础、规划与推理,合成数据和智能体安全。
就连「量化」也不管用,scalinglaw真的要终结了吗?一提scalinglaw,人们重点关注的是参数规模、数据量等因素,却忽视了「精度」这一关键变量。哈佛斯坦福MIT等机构研究人员竟发现,低精度训练会降低模型的「有效参数量」!对此,他们提出了「精度感知」scalinglaw。他的研究旨在通过对简单建模变化的深入实证调查来改进LLM。
半年两次大融资后,这家具身智能黑马再次获得融资!作为柏睿资本首次投资的具身智能企业,千寻智能不仅拥有出身自伯克利系联创,在技术、硬件、商业化上,也让人极有信心。我们意外发现,具身智能领域的明星初创公司千寻智能,悄悄完成了工商变更。具身智能这盘大棋,接下来就看千寻智能如何交卷了。
又一款国产AI神器吸引了众网友和圈内研究人员的关注!它就是全新的图像和视频生成控制工具——ControlNeXt,由思谋科技创始人、港科大讲座教授贾佳亚团队开发。X平台上知名AI博主「AK」推荐从命名来看,ControlNeXt「致敬」了斯坦福大学研究团队在2023年2月提出的ControlNet,通过引入一些额外的控制信号,让预训练的图像扩散模型根据预设的条件调整和优化,实现线稿生成全彩图能做语义分割、边缘检测、人体姿势识别。未来在持续技术创新的驱动下,我们将看到更多「小弥坚」的大模型成果出现。
【新智元导读】最近的论文表明,LLM等生成模型可以通过搜索来扩展,并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现,让参数量仅8B的Llama3.1模型搜索100次,即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。为达到这个目的,可重复数字环境中的agent似乎是一个有前景的方向。
谷歌计划优化安卓系统的LiveCaptions功能。这项辅助功能能够自动将手机中播放音频实时转录为字幕,对听力障碍者以及在某些场景下难以听清内容的用户来说非常实用。根据图片展示,新版本可能会显示四行字幕,考虑到现有技术已经能处理两到三行字幕的情况,未来可能有望增加更多行数。