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参加Microsoft 365 Copilot的教育工作者的AI功能|微软教育博客
2025-06-25 13:00:00
微软宣布了Microsoft 365 Copilot和Copilot+ PC的教育工作者的新AI功能，青少年的副本聊天的总体可用性以及2025 AI教育报告中的见解。该报告强调，教育工作者的AI使用率正在增加，今年使用了80％以上，但在信心和培训方面仍然存在挑战。微软还介绍了诸如课程计划创建工具和一个名为Microsoft Learning区域的新学习应用程序，旨在通过AI进行个性化教育。
微软宣布了Microsoft 365 Copilot和Copilot+ PC的教育工作者的新AI功能，青少年的副本聊天的总体可用性以及2025 AI教育报告中的见解。该报告强调，教育工作者的AI使用率正在增加，今年使用了80％以上，但在信心和培训方面仍然存在挑战。微软还介绍了诸如课程计划创建工具和一个名为Microsoft Learning区域的新学习应用程序，旨在通过AI进行个性化教育。
戒指首次亮相的视频描述，AI驱动的最新信息有关在家中发生的事情
2025-06-25 12:59:31
Ring在美国和加拿大为家庭优质订户推出了其视频描述功能的Beta版本。AI驱动的功能提供了通过环形设备捕获的运动活动的文本描述，可帮助用户区分紧急事件和日常事件。未来的计划包括将多个警报组合为一个和自定义异常检测，以增强家庭安全。
Ring在美国和加拿大为家庭优质订户推出了其视频描述功能的Beta版本。AI驱动的功能提供了通过环形设备捕获的运动活动的文本描述，可帮助用户区分紧急事件和日常事件。未来的计划包括将多个警报组合为一个和自定义异常检测，以增强家庭安全。
Chatgpt和其他AI工具如何改变教学行业
2025-06-25 12:43:00
数学老师AnaSepúlveda使用Chatgpt创建了一个引人入胜的几何课程计划，以她的六年级班级为主题。在美国，AI工具越来越多地帮助教师进行计划课程，评分和减少文书工作，最近的民意调查显示，每周的K-12公立学校教师中有60％每周使用此类工具，平均每周节省了大约六个小时。各州正在发布指南，以确保适当使用AI，同时避免被学生滥用。像玛丽·麦卡锡（Mary McCarthy）这样的老师会喜欢这项技术提高教学质量并提供更好的工作与生活平衡的能力。但是，人们仍然担心学生对AI的批判性思维技能的依赖。
数学老师AnaSepúlveda使用Chatgpt创建了一个引人入胜的几何课程计划，以她的六年级班级为主题。在美国，AI工具越来越多地帮助教师进行计划课程，评分和减少文书工作，最近的民意调查显示，每周的K-12公立学校教师中有60％每周使用此类工具，平均每周节省了大约六个小时。各州正在发布指南，以确保适当使用AI，同时避免被学生滥用。像玛丽·麦卡锡（Mary McCarthy）这样的老师会喜欢这项技术提高教学质量并提供更好的工作与生活平衡的能力。但是，人们仍然担心学生对AI的批判性思维技能的依赖。
增强了Maximo的劳动力效率，投资计划和设施管理；介绍Gen AI助手
2025-06-25 12:04:15
IBM Maximo应用程序套件（MAS）版本9.1现在通常可用，具有增强的资产生命周期管理功能，在数据和AI时代。关键创新包括劳动力生产力的生产AI助理，高级资产投资计划工具以及全面的房地产和设施管理解决方案。这些增强旨在提高各个行业的运营效率和可持续性。
IBM Maximo应用程序套件（MAS）版本9.1现在通常可用，具有增强的资产生命周期管理功能，在数据和AI时代。关键创新包括劳动力生产力的生产AI助理，高级资产投资计划工具以及全面的房地产和设施管理解决方案。这些增强旨在提高各个行业的运营效率和可持续性。
我为AI抛弃了我的创意代理商，是的，我睡得很好
2025-06-25 11:59:55
体操CMO Rory Mcentee承认使用AI比传统创意机构取得更好的结果，这表明创意行业发生了变化。他描述了对人类创意的依赖减少，并越来越多地使用AI来以更高的速度和效率来生成新闻稿，视频脚本，广告变体和社交内容计划。尽管对人类创建的“假”广告的最初反弹，但现在人们对人类生成的内容视为一种对机器输出的解毒剂的赞赏。McEntee提倡一个混合模型，其中AI提供了起点和人类创意，并从战略上提高了思想，并通过技术强调增强权力，而不是创造性角色的位移。
体操CMO Rory Mcentee承认使用AI比传统创意机构取得更好的结果，这表明创意行业发生了变化。他描述了对人类创意的依赖减少，并越来越多地使用AI来以更高的速度和效率来生成新闻稿，视频脚本，广告变体和社交内容计划。尽管对人类创建的“假”广告的最初反弹，但现在人们对人类生成的内容视为一种对机器输出的解毒剂的赞赏。McEntee提倡一个混合模型，其中AI提供了起点和人类创意，并从战略上提高了思想，并通过技术强调增强权力，而不是创造性角色的位移。
更好的人工智能库存：Palantir与Nvidia
2025-06-25 11:35:00
Palantir和Nvidia由于其出色的性能和技术进步而被重点介绍为AI高级投资。Palantir报告说，由其人工智能平台（AIP）驱动，在2025年第1季度的收入增长39％，并将全年销售指导从37亿美元提高到39亿美元。NVIDIA在AI CHIP中保持领导能力超过70％的市场份额和持续的技术进步。两家公司都在扩展其AI产品，Palantir引入了扭曲速度以提高制造效率。
Palantir和Nvidia由于其出色的性能和技术进步而被重点介绍为AI高级投资。Palantir报告说，由其人工智能平台（AIP）驱动，在2025年第1季度的收入增长39％，并将全年销售指导从37亿美元提高到39亿美元。NVIDIA在AI CHIP中保持领导能力超过70％的市场份额和持续的技术进步。两家公司都在扩展其AI产品，Palantir引入了扭曲速度以提高制造效率。
客户挑战
2025-06-25 11:34:27
由于浏览器扩展程序，网络问题或浏览器设置的潜在问题，站点功能受到损害。建议用户检查其Internet连接，禁用广告阻滞剂或切换浏览器。
由于浏览器扩展程序，网络问题或浏览器设置的潜在问题，站点功能受到损害。建议用户检查其Internet连接，禁用广告阻滞剂或切换浏览器。
Agentforce 3的MCP集成能否将Salesforce推向CRM AI比赛？
2025-06-25 11:00:39
Salesforce在AgentForce 3中的模型上下文协议（MCP）和Agent2Agent功能的集成量加速了企业的多代理缩放量表，但引入了安全考虑。分析师建议，此举将Salesforce的位置与HubSpot和Microsoft等竞争对手之前的位置。这样做的关键是代理网关工具，该工具促进了MCP或A2A体验的治理和管理。尽管出于安全原因，Salesforce鼓励在AgensExchange上使用列出的MCP服务器，但托管这些服务器的供应商对其安全性负有直接责任。这种方法在实现量表的同时引入了零散的风险，促使企业买家寻求Salesforce对政策执法的保证。将API变成MCP服务器并与HEROKU集成的能力增强了DevOps的成熟度和代理部署的基础架构抽象。
Salesforce在AgentForce 3中的模型上下文协议（MCP）和Agent2Agent功能的集成量加速了企业的多代理缩放量表，但引入了安全考虑。分析师建议，此举将Salesforce的位置与HubSpot和Microsoft等竞争对手之前的位置。这样做的关键是代理网关工具，该工具促进了MCP或A2A体验的治理和管理。尽管出于安全原因，Salesforce鼓励在AgensExchange上使用列出的MCP服务器，但托管这些服务器的供应商对其安全性负有直接责任。这种方法在实现量表的同时引入了零散的风险，促使企业买家寻求Salesforce对政策执法的保证。将API变成MCP服务器并与HEROKU集成的能力增强了DevOps的成熟度和代理部署的基础架构抽象。
十亿美元的银行家：AI如何增强华尔街的顶级人才
2025-06-25 11:00:12
人工智能正在通过提高生产力和重塑投资银行家的薪酬结构来彻底改变华尔街。预计到2026年，AI授权的专业人员每年将额外产生350万美元的收入，从而创造出新的精英金融专家。早期采用者获得了很大的优势，促使银行之间的人才军备竞赛集成了人工智能技术。这种转变正在改变市场战略和竞争景观，一些公司采用AI解决方案的速度是其他公司的两倍。尽管技术进步，但人类的专业知识对于安全，数据隐私和准确性仍然至关重要。银行通过培训计划将传统的财务技能与新的AI流利性融为一体。财务的未来将使银行家有效地整合数据驱动的见解，战略思维和关系管理，并有可能重新定义成为华尔街成功银行家的含义。
人工智能正在通过提高生产力和重塑投资银行家的薪酬结构来彻底改变华尔街。预计到2026年，AI授权的专业人员每年将额外产生350万美元的收入，从而创造出新的精英金融专家。早期采用者获得了很大的优势，促使银行之间的人才军备竞赛集成了人工智能技术。这种转变正在改变市场战略和竞争景观，一些公司采用AI解决方案的速度是其他公司的两倍。尽管技术进步，但人类的专业知识对于安全，数据隐私和准确性仍然至关重要。银行通过培训计划将传统的财务技能与新的AI流利性融为一体。财务的未来将使银行家有效地整合数据驱动的见解，战略思维和关系管理，并有可能重新定义成为华尔街成功银行家的含义。
研究发现，多模式LLM和人脑以类似的方式创建对象表示
2025-06-25 10:50:01
中国科学院的研究人员发现，多模式大语言模型（LLMS）可以开发与人类类似的对象表示。通过分析超过470万个三胞胎判断，它们为1,854个天然物体得出了低维的嵌入，显示出类似于人类心理表征的稳定和预测性语义聚类。该研究表明，在特定的大脑区域中，LLMS的对象表示与神经活动模式之间的基本相似性，表明脑启发的AI进步的潜力。这些发现发表在自然机器智能上。
中国科学院的研究人员发现，多模式大语言模型（LLMS）可以开发与人类类似的对象表示。通过分析超过470万个三胞胎判断，它们为1,854个天然物体得出了低维的嵌入，显示出类似于人类心理表征的稳定和预测性语义聚类。该研究表明，在特定的大脑区域中，LLMS的对象表示与神经活动模式之间的基本相似性，表明脑启发的AI进步的潜力。这些发现发表在自然机器智能上。