移動互聯(lián)時代,企業(yè)迫切的希望通過業(yè)務移動化來進行對業(yè)務流程的優(yōu)化和再造,同時業(yè)務移動化亦是這個時代發(fā)展的必然趨勢。
不僅是為了迎合這一趨勢,企業(yè)也希望通過業(yè)務移動化來贏得互聯(lián)網(wǎng)時代的先機,但若想開展,須有符合這一趨勢的設(shè)備作為支持。而企業(yè)在選購設(shè)備時首要考慮的問題便是新設(shè)備的引入是否能夠滿足員工在辦公時的需求,并且新設(shè)備是否能夠降低整體TCO成本。在最終選型時面對市面上多樣化的設(shè)備,又讓企業(yè)CIO出現(xiàn)了困擾。
為了幫助企業(yè)準確的選擇適合開展移動化的終端設(shè)備,我們對市面上的主流的移動終端設(shè)備進行了評估,一臺具備特有商用屬性的平板電腦進入了我們的視野,它就是——Surface 2。那么究竟Surface 2究竟能在企業(yè)中發(fā)揮怎樣的優(yōu)勢呢?是否這個設(shè)備又能滿足員工的需求?就讓我們通過下面的視頻進行探究。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠?qū)碗s指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù),通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。