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管理10名AI代理商的现实:我们学到了在Saastr建立AI-First收入团队的知识
管理10名AI代理商的现实:我们学到了在Saastr建立AI-First收入团队的知识
2025-08-09 16:17:22
到第三季度,Saastr将部署10名AI代理作为其收入和运营团队不可或缺的一部分,而不仅仅是实验或营销特技。其中包括AI销售开发代表(SDR),业务发展代表(BDRS),合作伙伴管道管理的AI Revops代理,活动物流的支持代理,内容审查代理商,活动中的对接代理以及社区导师服务。每个都需要日常管理,持续的微调和监督,以确保质量和有效性。尽管有密集的管理需求,但这些AI代理提供了不断的操作,没有失误或投诉,未分配的重点,即时可扩展性和全面的产品知识等优点。从财务上讲,AI代理的成本比人类等效较高,其响应时间和更高的潜在客户资格准确性。早期采用AI代理商的公司将于2026年获得大量的运营优势。
经过一年的变化,KW将在AI上脱颖而出
经过一年的变化,KW将在AI上脱颖而出
2025-08-09 16:03:32
凯勒·威廉姆斯(Keller Williams)的巨型特工2025年将于8月11日至14日在圣安东尼奥(San Antonio)召集近4,000名与会者,讨论AI对房地产市场的影响以及在慢速住房市场中成功的策略。主题包括AI应用程序,社交媒体真实性以及将数字形象与物理互动的集成。自KW与Stone Point Capital合作以来,联合创始人加里·凯勒(Gary Keller)和新任首席执行官克里斯·卡萨内基(Chris Czarnecki)将解决市场趋势和运营改进。
2025-08-09 16:01:42
云季刊:Azure AI Pop,AWS Supply Pinch和Google Execution -Siliconangle
云季刊:Azure AI Pop,AWS Supply Pinch和Google Execution -Siliconangle
2025-08-09 15:25:02
###摘要:对云市场趋势和动态的打破分析####密钥亮点:1。**市场增长动态**: - 在AI和企业采用的推动下,云市场正在经历快速增长。 - 尽管增长率很高,但支出势头还是支持Microsoft Azure,而不是Amazon Web Services(AWS)和Google Cloud Platform(GCP)。2。**收入比较**: - AWS报告说,季度IAAS/PAAS收入为309亿美元,同比增长17.5%。 - 根据定义变化和AI的贡献,Azure的收入估计约为185-19亿美元,增长了30年代中期。-GCP报告了72亿美元的IaaS/PAAS收入,增长了38%-39%。3。** ETR支出数据**: - 与AWS(45.3%)和GCP(36.2%)相比,Azure具有强大的共享净得分(60.2%)。 - 帐户渗透显示所有三个提供商的减速,表明支出转向其他类别(例如AI或本地解决方案)。4。**秋千因素前进**: - 决定未来市场领导力的关键因素包括代理采用,电力基础设施和硅的进步。 - AWS专注于开发人员产品以驱动云迁移;Azure的强大混合故事支持更广泛的企业采用。-GCP被激励为本地部署合作伙伴。5。**战略重点领域**: - **代理采用**:监视飞行员向生产和企业范围内集成的过渡。 - **功率基础架构**:观察监管影响和功率可用性约束。 - **自定义硅**:遵循AI硅的进步,例如AWS的Trainium和Google的TPU,它们可以驱动定价能力。 - **主权云**:跟踪满足数据主权要求的自定义云解决方案的需求。6。**即将到来的趋势**: - 如果飞行员转换为生产,功率限制和自定义硅的期望持续到2026年,人们对持续增长的期望很高。 - 不良数据可能会限制AI投资回报和代理系统的采用。 - 资本支出仍然是云市场热情的关键驱动力。####关键问题: - ** Agent Addistion **:企业代理在Microsoft M365和Google Workspace等平台之间集成了多快? - **功率可用性**:监管限制会继续影响高标准增长吗? - **硅的进步**:自定义硅的进步将如何影响定价动态?### 结论:AI和企业采用驱动的云市场非常强大。但是,诸如采用代理,电源基础设施和硅的进步等几个因素可以影响未来的趋势。Azure目前的动力,AWS专注于开发人员产品,GCP朝主权云解决方案推向了确定排行榜的动态前进方面的关键。###下一步: - 与行业领导者互动,了解他们对这些趋势的看法。 - 了解影响电力基础设施的监管变化。 - 监视自定义硅的进步,以获得竞争性定价优势。有关更多见解和详细分析,请与Siliconangle Media的专家和资源网络互动。
通过教育辅助系统中的基于AI的生成对抗网络来增强艺术创作
通过教育辅助系统中的基于AI的生成对抗网络来增强艺术创作
2025-08-09 15:19:34
### 抽象的这项研究探讨了基于AI的生成对抗网络(GAN)与教育辅助系统的整合,以增强学生的艺术创作和学习经验。拟议的系统旨在提供一个支持环境,以促进数字艺术教育中的创造力,风格探索和技术技能开发。**背景:**艺术教育通常面临与资源限制,个性化学习需求以及数字工具快速发展有关的挑战。Gans通过产生高质量的艺术资产并提供针对每个学生的独特能力和兴趣量身定制的个性化学习途径,提供了有希望的解决方案。**客观的:**主要目的是开发一个AI驱动的教育辅助系统,该系统利用GAN技术来支持学生创建复杂的艺术品,尝试各种样式并通过机器视觉接收反馈。该系统旨在民主化获得高级艺术教育资源并培养更具包容性的学习环境。**方法论:**1。**系统体系结构:**建议的系统包括三个主要组件:-A **内容发生器**,利用甘恩(Gans)产生多种艺术成果。 - 一个**交互式反馈模块**使用机器视觉技术评估学生的工作,并为改进提供了建设性的建议。-A **个性化学习途径引擎**根据个人的表现和偏好来适应教育内容。2。**实施:** - 该系统是使用Python编程语言与Tensorflow,Pytorch和Keras等库实施的。 - 从各种来源收集了各种艺术风格的数据集,以有效地训练甘恩。3。**评估:** - **可用性测试:**通过一系列涉及艺术学生和教育工作者的用户测试进行。 - **性能指标:**使用样式生成,反馈质量和学习途径个性化效力的精度进行测量。**结果:** - 该系统成功地在各种样式上生成了高质量的艺术品。 - 机器视觉模块提供的反馈被发现具有高度建设性和有益于学生的改善。 - 个性化的学习途径可显着增强学生的参与和技能发展。**结论:**将甘恩斯整合到教育辅助系统中,为增强艺术教育提供了强大的框架。这种方法不仅使获得先进的艺术工具的访问权力民主化,而且还支持可以满足各种需求的个性化,适应性学习。未来的工作旨在扩展数据集,结合更复杂的样式,并进一步完善反馈机制。###关键字: - 生成对抗网络(GAN) - 教育辅助系统 - 艺术教育 - 机器视觉 - 个性化的学习途径---**致谢:**这项研究得到了中国江苏省的社会科学基金会(第24YSD009号)的支持,并由南京艺术大学共同资助。我们要感谢项目负责人和所有参与者。**竞争利益:**作者没有声明与这项研究有关的竞争利益。---通过利用高级AI技术(例如gans),教育系统可以显着增强数字艺术教育学生的创造潜力和学习成果。
AI道歉对这个Fortnite Pro的粉丝感到愤怒
AI道歉对这个Fortnite Pro的粉丝感到愤怒
2025-08-09 15:08:14
彼得伯特(Peterbot)是顶级堡垒球员之一,他在X上发出了AI生成的道歉,以便使用种族诽谤,这导致了对不真诚的反弹和指控。道歉的公式结构通过AI检测工具标记为100%AI生成的,从而放大了对用户不真诚的看法。这一事件是在游戏中关于使用AI生成的内容的最新争议,并提出了有关Peterbot道歉的诚意以及对他参加即将举行的电子竞技活动的潜在后果的疑问。
2025-08-09 15:05:07
2025-08-09 15:02:41
2025-08-09 15:00:00
三星刚刚给了Galaxy Buds 3耳塞Gemini AI
三星刚刚给了Galaxy Buds 3耳塞Gemini AI
2025-08-09 14:09:30
三星的Galaxy Buds 3和Galaxy Buds 3 Pro现在通过免费的软件更新来支持Gemini AI,以兼容运行Android 16或更高版本的兼容智能手机。这种集成增强了他们现有的顶级主动降噪功能,而不会增加成本。但是,可用性仅限于新发布的Galaxy Z Fold7和Galaxy Z Flip7之类的设备,Samsung S25用户需要等到一个UI的公开发布。该功能的推出面临着一些技术问题,但是尽管是Google技术,Gemini AI集成并不是三星的耳塞。