我们离真正的“AI手机”还有多远?

文章来源: 中国新闻周刊

只有当AI手机带给用户新的体验与服务时
用户才有可能为其买单

伴随去年9月“华为回归”,国内智能手机市场的“内卷”程度似乎达到了一个新的高度,特别是在去年国内智能手机出货量落至十年来最低谷的情况下。

每一年手机厂商在新品发布会上“内卷”的内容都会改变,从屏幕,到拍照能力,再到极致轻薄等等,如今这场竞赛的焦点正转移向AI。


手机厂商希望AI加持下的智能手机能够刺激用户的换机欲望,甚至将其视为继传统的功能机、智能手机之后的第三阶段。IDC也预测,2024年全球新一代AI手机的出货量将达到1.7亿部。

不过用户的反应相对冷静,人们希望等到一部“真正的AI手机”,而非以AI为噱头营销的手机。

如何“迎战”华为?

2023年,中国智能手机市场经历十年以来最低谷,但是复苏迹象在第四季度出现。IDC数据显示,去年中国智能手机出货量同比下降5%,约2.71亿台。但第四季度出货量同比增长1.2%,这是中国智能手机市场出货量连续10个季度同比下滑后首次反弹,如此反弹势头也延续至2024年第一季度。

除去需求逐渐改善的因素,华为发布5G手机亦是去年第四季度中国智能手机市场回暖的重要因素。由于去年9月方才发布5G手机,华为并未在全年出货量数据中重返前五,但是随着华为重新回到牌桌,势必将对中国市场头部厂商造成冲击,荣耀则被外界认为会是受到华为冲击最甚的厂商。

显然,如何应对华为回归造成的冲击,这是荣耀不得不面对的问题。

“华为回归是‘确定项’,只是回归的速度比外界的预想更快。”谈及华为回归会否对荣耀造成最大的影响,荣耀CEO赵明在近日在接受《中国新闻周刊》等媒体采访中继续坚持去年7月的观点,“带来的正面影响最大,强者回归才能让产业充满活力,反之,如果强者纷纷离开一个产业,只能证明这个产业出现问题。如果产业不存在问题,各家厂商需要各凭本事吃饭。”

IDC数据显示,2024年第一季度,荣耀以17.1%的市场份额位列中国智能手机市场第一位,并且在600美元以上高端市场出货量同比增长123.3%,与华为、苹果形成三分天下之势。

尽管在赵明看来,“第一”是荣耀独立之初便坚信能够获得的市场位次,但是在华为于去年9月强势回归的背景下登顶,无疑展现出荣耀在愈发“内卷”的国内智能手机市场中的竞争力。“‘市场份额第一’是过去一系列正确作为的结果,如果只关注结果,而忽视过程中是否在做正确的事,是缘木求鱼。”赵明强调,在解决了品牌独立后的‘生死问题’之后,市场份额已不再是核心关切。持续做正确的事,比不断宣示自身强大更有价值。

通过不断创新提升消费者体验,便属于“正确的事”。

“包括极致轻薄的折叠屏手机、手机拍照比肩单反等,荣耀聚焦的创新方向都是公司长期坚持的价值主张。”赵明告诉记者,荣耀目前聚焦的创新方向中,AI必定位列其中。作为AI手机概念最早的提出者,荣耀希望在AI战略上“持续做正确的事”。

今年一季度发布的Magic系列最新旗舰——Magic6正是荣耀首款搭载自研端侧平台级AI大模型——魔法大模型的机型。基于成熟的平台级AI能力以及“魔法大模型”, Magic6系列可以做到自然语义理解更简单的视频创作,模糊语义理解更精准的图库搜搜等,为用户带来了对话成片、图库语义搜索、多模态日程管理等功能,这些都是在端侧运行,即使断网依然可用。

荣耀以外,其他手机厂商也都在AI上加大投入,这正成为手机行业在高端化竞争上的新赛道,而荣耀正在以与其他厂商不同的方式投入到这场竞争之中。



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Open-Sora全面开源升级:支持16s视频生成和720p分辨率

Open-Sora 在开源社区悄悄更新了,现在单镜头支持长达16秒的视频生成,分辨率最高可达720p,并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们来试试效果。


生成个横屏圣诞雪景,发b站
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再生成个竖屏,发抖音
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还能生成单镜头16秒的长视频,这下人人都能过把编剧瘾了
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怎么玩?指路
GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

更酷的是,Open-Sora 依旧全部开源,包含最新的模型架构、最新的模型权重、多时间/分辨率/长宽比/帧率的训练流程、数据收集和预处理的完整流程、所有的训练细节、demo示例详尽的上手教程

Open-Sora 技术报告全面解读

最新功能概览
作者团队在GitHub上正式发布了Open-Sora 技术报告,根据笔者的了解,本次更新主要包括以下几项关键特性:

  • 支持长视频生成;
  • 视频生成分辨率最高可达720p;
  • 单模型支持任何宽高比,不同分辨率和时长的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求;
  • 提出了更稳定的模型架构设计,支持多时间/分辨率/长宽比/帧率训练;
  • 开源了最新的自动数据处理全流程。

时空扩散模型ST-DiT-2
作者团队表示,他们对Open-Sora 1.0中的STDiT架构进行了关键性改进,旨在提高模型的训练稳定性和整体性能。…

多阶段训练
根据Open-Sora 技术报告指出,Open-Sora 采用了一种多阶段训练方法,每个阶段都会基于前一个阶段的权重继续训练。相较于单一阶段训练,这种多阶段训练通过分步骤引入数据,更高效地实现了高质量视频生成的目标。…

统一的图生视频/视频生视频框架
作者团队表示,基于Transformer的特性,可以轻松扩展 DiT 架构以支持图像到图像以及视频到视频的任务。他们提出了一种掩码策略来支持图像和视频的条件化处理。…

Open-Sora 性能全方位评测
视频生成效果展示
Open-Sora 最令人瞩目的亮点在于,它能够将你脑中的景象,通过文字描述的方式,捕捉并转化为动人的动态视频。…

当前局限与未来计划
尽管在复现类Sora文生视频模型的工作方面取得了不错的进展,但作者团队也谦逊地指出,当前生成的视频在多个方面仍有待改进:包括生成过程中的噪声问题、时间一致性的缺失、人物生成质量不佳以及美学评分较低。…

Open-Sora社区带给我们的下一次惊喜。

开源地址:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

参考文献:
[1]  https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_02.md
[2] Tay, Yi, et al. “Ul2: Unifying language learning paradigms.” arXiv preprint arXiv:2205.05131 (2022).
[3] https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators



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速递|谷歌市值暴涨 3000 亿!CEO 宣布 700 亿回购计划/马斯克 xAI 拿到红杉美国等机构 60 亿投资!最新估值 180 亿

文章来源:有新Newin

图片来源:由GPTNB生成

速递|谷歌市值暴涨 3000 亿美元!谷歌云以及广告收入加速增长,CEO 宣布了 700 亿美元回购计划

4 月 25 日周四美股盘后,Google 发布了 2024 年一季度财报,整体收入为 805 亿美元,同比增长 15%,净利润为 237 亿美元(增长 57%),调整后 EPS 1.89美元,远超预期的1.53美元,较上年同期的1.17美元同比激增 61.5%。

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除了谷歌云的表现之外,员工数量的减少也可能是该季度获胜的原因之一。


报告称,员工人数减少 5%,至 180895 名。

由于广告和云收入均提速增长,各项指标全面超预期,Google 还宣布了首次股息(每股 20 美分)以及 700 亿美元的股票回购计划,谷歌股价盘后一度涨超16%至历史新高,激增约 3000 亿美元。

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受对依赖云基础设施、服务和应用程序的生成式 AI 工具的需求的推动,2024 年第一季度 Google Cloud 收入增长了 28%,达到 95.7 亿美元。

此外,谷歌搜索和其他收入在第一财季增长了 14.4%,达到 461.5 亿美元。 YouTube 收入同比增长 20%,达到 80.9 亿美元。

其他业务(包括该公司的自动驾驶汽车子公司 Waymo)第一季度收入增长 72%,达到 4.95 亿美元,但亏损 10.2 亿美元。

整体来说,Google 收入的同比加速增长。分析师普遍认为,将生成式 AI 集成到产品中产生的 AI 需求不断增长,可能会在未来几个季度持续提振其云业务收入。同时,搜索 和 YouTube主导的广告收入也在随着行业趋势不断改善。

AI 投资方面,Google 第一季度的资本支出为 120 亿美元,较预期多出 17 亿美元,Google 表示,研究人员们针对大语言模型 Gemini 取得迅猛进展,资本开支增加,体现出在基建的投资。谷歌正开始将 AI 概览部署到主要的搜索页面。

CEO Sundar Pichai 表示,到 2024 年底两部门营收超1000亿美元, 去年,这两个部门的综合收入为 645.9 亿美元,其中谷歌云收入达 330.8 亿美元,YouTube 收入达 315.1 亿美元。

速递|马斯克 xAI 拿到红杉美国等机构 60 亿美元投资!最新估值 180 亿美元

根据外媒 Information 消息,马斯克的 xAI 正在筹集 60 亿美元,最新估值 180 亿美元,红杉资本是参与 xAI 轮融资的投资者之一,预计将在未来两周内完成,其他潜在投资者还包括先前传闻的 Steve Jurvetson 以及风险投资公司 Gigafund。

据悉,新一轮融资规模是 xAI 今年早些时候与投资者讨论的融资规模的两倍。去年 12 月,该公司披露计划在主要由马斯克支持的另一轮融资中筹集 10 亿美元。

马斯克于 2023 年初推出了 xAI,并于去年 12 月向 X 上的高级订阅者发布了聊天机器人 Grok。据马斯克介绍,xAI 目前正在 20000 个 Nvidia H100 上训练第二代 Grok。

在本月 Twitter Spaces 上,马斯克还表示他们最终需要 10 万 个 GPU 来训练 Grok 3.0,xAI 还一直专注于招聘工程师,在过去几个月从特斯拉挖走了几名顶级工程师。

早在 2021 年,红杉美国开始开始投资 OpenAI,投资人们纷纷给出了 200 亿美元估值购买了股票,目前 OpenAI 的估值约为 ARR 的 54 倍。

红杉也是马斯克旗下 SpaceX 的投资者,此前还帮助马斯克以 440 亿美元收购 Twitter(现称为 X)。其他 SpaceX 投资方 还包括 Valor Equity Partners 和 Vy Capital,Antonio Gracias 领导的Valor是特斯拉和 SpaceX 的首批投资者之一,Vy Capital 投资了马斯克收购的 Twitter,或许也会成为 xAI 新一轮的投资方。

Reference:
- https://www.theinformation.com/articles/musks-xai-is-close-to-raising-6-billion-from-sequoia-others?rc=z9mejq

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Microsoft unveils Phi-3 family of compact language models

Microsoft宣布推出Phi-3系列开放式小语言模型(SLMs),并称它们是同类中性能最强、性价比最高的模型。图片{ width=50% }


由Microsoft研究人员开发的创新训练方法使Phi-3模型在语言、编码和数学基准测试中表现优异,超过了较大模型。

“我们将开始看到的不是从大到小的转变,而是从单一模型类别转向模型组合,客户可以根据场景选择最佳模型。”微软生成AI产品经理Sonali Yadav表示。

首个Phi-3模型Phi-3-mini拥有38亿参数,如今已在Azure AI模型目录、Hugging Face、Ollama和NVIDIA NIM微服务中公开提供。尽管体积较小,Phi-3-mini的性能超过了两倍大小的模型。随后将推出Phi-3-small(70亿参数)和Phi-3-medium(140亿参数)等额外的Phi-3模型。

“有些客户可能只需要小型模型,有些需要大型模型,许多人会希望以各种方式结合两者。”微软AI副总裁Luis Vargas表示。

SLMs的关键优势在于它们较小的尺寸,可以实现设备端部署,提供低延迟的AI体验,无需网络连接。潜在用例包括智能传感器、摄像头、农业设备等。隐私也是另一个优点,通过在设备上保留数据。

大语言模型(LLMs)擅长于在庞大数据集上进行复杂推理,适用于通过理解科学文献中的相互作用进行药物发现等应用。然而,SLMs为简单的查询回答、摘要、内容生成等提供了引人注目的替代选择。

“微软并非追求越来越大的模型,而是开发具有更精心策划数据和专业训练的工具。”Iris.ai的CTO兼联合创始人Victor Botev评论道。

“这种方法能够在不具备数万亿参数模型所需的大量计算成本的情况下提供性能和推理能力的改进。实现这一承诺将为寻求AI解决方案的企业拆除一道巨大的阻碍。”

突破性训练技术

使得微软的SLM质量飞跃的关键是一种受到睡前故事书启发的创新数据过滤和生成方法。

“为什么不使用极高质量的数据进行训练,而不是只使用原始网络数据?”领导SLM研究的微软副总裁Sebastien Bubeck提出了这个问题。

Ronen Eldan每晚与女儿的阅读习惯激发了生成一个由数百万个简单叙述组成的‘TinyStories’数据集的想法,通过提示一个大型模型用4岁孩子会认识的词汇组合创作。令人惊讶的是,对TinyStories进行训练的1000万参数模型可以生成具有完美语法的流畅故事。

在这一早期成功的基础上,团队获得了经过教育价值审核的高质量网络数据,创建了‘CodeTextbook’数据集。这是通过人类和大型AI模型的多轮提示、生成和过滤合成的。

“在产生这些合成数据时我们非常谨慎。” Bubeck说。“我们不会采纳我们所产生的所有内容。”

高质量的训练数据明显改变了局面。“因为它是从类似教科书的材料中阅读…这使得语言模型阅读和理解这些材料的任务变得更容易。” Bubeck解释道。

缓解AI安全风险

尽管经过深思熟虑的数据筛选,微软强调对Phi-3发布应用额外的安全措施,这与其所有生成式AI模型的标准流程一致。

“与所有生成式AI模型发布一样,微软的产品和负责任的AI团队采用多层次方法管理和减轻开发Phi-3模型的风险。” 一篇博文中写道。

这包括进一步的训练示例以强化预期行为、通过红队评估确定漏洞,以及为客户提供Azure AI工具,以在Phi-3之上构建可信赖的应用。

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Tags: ai, artificial intelligence, language models, microsoft, open source, phi-3, small language models



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Extreme宣布推出Extreme Labs

Previews Extreme AI Expert: A Futuristic Way to Design, Optimize and Deploy Networks
Extreme Networks, Inc.图片{ width=60% }


(Nasdaq: EXTR), a leader in cloud networking, today announced the launch of Extreme Labs: a dynamic ecosystem where creativity, collaboration and cutting-edge technology converge to fuel innovation of early-stage technologies. Extreme Labs is a premier venue for the company to showcase technology innovation as it becomes closer to commercial availability. Extreme Labs drives the prioritization of technology development with wide impact, as demonstrated by the work the company is doing with Living Tomorrow to jointly promote and design innovative products that are likely to become widely adopted by the year 2030.
Today, Extreme demonstrated its first technology preview from Extreme Labs: Extreme AI Expert. Building on Extreme’s investment in AI beyond its ExtremeCloud™ IQ CoPilot AIOps solution, Extreme AI Expert is a Generative AI solution that delivers substantial optimizations and cost savings in the design, deployment and management of enterprise networking and security. Unlike solutions that limit and silo data and knowledge, Extreme AI Expert is designed to go beyond public product and network optimization knowledge to deliver the best insights. It will securely and effectively combine public data with customers’ private data to create proactive recommendations that make it easy for customers to accelerate the discovery of information and solve problems across their networking environment.
Future benefits include:
- Acting as an expert on Extreme products and services to help work faster and smarter: seamlessly accessing rich data from hundreds of thousands of source documents, translated into several languages. Data will be pulled from a combination of Extreme’s public repository, knowledge base and Global Technical Assistance Center (GTAC) documentation.
- Leveraging data from the network and beyond to improve performance and operational efficiency: pulling and combining data from applications and devices across the network to establish intelligence on performance and experience. Extreme AI Expert will curate enterprise data to provide insights, automate operations and create alerts when it detects anomalies like network overload, degradation or Wi-Fi dead spots, among others.
- Turning insights into expertise and action: recommending preventative actions and network optimizations based on business KPIs. Extreme AI Expert creates suggestions and best practices to troubleshoot, resolve or proactively address issues.
Extreme will provide a tech preview of Extreme AI Expert on the mainstage at Extreme Connect today in Fort Worth, Texas.
“At our core, we fuel innovation. With Extreme Labs, we’re not just pushing boundaries; we’re rewriting them and redefining norms. We embody the ethos of simplifying networking and challenging conventions. Extreme AI Expert is just another example of how we create best-in-class technology that empowers customers to drive impactful outcomes. Collaborating with customers and partners throughout the innovation cycle gives them a voice and sets a bar of excellence, especially as we fully immerse ourselves in an era of AI, networking and security convergence,” said Nabil Bukhari, Chief Product and Technology Officer at Extreme Networks.
Availability
Extreme AI Expert is currently a tech preview. Extreme expects to start integrating the technology into solutions later this year.
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Sanctuary AI揭示AI机器人的下一代

第7代“Phoenix”机器人包括改进的类人运动范围,增加了正常运行时间、视觉感知和触觉感知的改进,增强了系统执行复杂任务的能力,延长了工作时间,设计迭代显著减少了建造时间,新增任务自动化速度提高了50倍,标志着任务自动化速度的重大转折点。图片{ width=60% }


Sanctuary AI是一家致力于在通用目的机器人中创造世界首个类人智能的公司,今天发布了第七代通用目的机器人Phoenix™。最新一代机器人及其AI控制系统Carbon™更加接近于人类,硬件和AI软件都有广泛的改进。此前在2023年发布了第六代机器人(被TIME评为2023年最佳发明之一)的消息不到12个月,而第五代机器人在2023年1月首次商业部署也不到16个月。

这一代的Phoenix是今天可用的最复杂的人类行为数据捕获技术之一,为Carbon提供了一些最高质量、最高保真度的训练数据。改变包括:

  • 提高正常运行时间,使机器人更易于用于培训和数据捕获
  • 提高建造和调试速度,使我们能够更快地在线启用更多单位
  • 降低材料清单成本,降低制造成本
  • 显著改进硬件,增加手腕、手部和肘部运动范围,提高手部耐用性
  • 进一步微型液压系统,减少重量、功耗和复杂性,同时通过增加硬件和软件措施来超越规定的安全标准
  • 改进了视觉敏锐度和触觉感知,导致更高保真度的数据以训练AI控制系统

新任务自动化所需的时间从几周缩短到不到24小时,标志着任务自动化速度和自主系统能力的重大转折点。

“在短短11个月内取得的进展令人难以置信,”Sanctuary AI的首席执行官兼联合创始人Geordie Rose表示。“通过第7代,我们拥有一个系统,我们认为是目前最接近人类的系统。我们认为这不仅是通用AI机器人的基石,还是通往人工通用智能的关键一步,我们很高兴能领导这一进程。这一切加起来意味着能够捕获越来越多数量的高质量、高保真度的人类行为数据,从而加快基础AI模型和客户部署的发展。”


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NashBio和CuriMeta宣布合作

领先的现实世界数据公司共同构建生命科学研发的多模态、多组学数据集

CuriMeta,生命科学领域的领先专家,以及 NashBio,领先的现实世界多组学数据公司,今天宣布了一项数据许可协议,将汇集两家机构在现实世界数据(RWD)领域的独特专长。图片{ width=60% }


NashBio通过其生物库 BioVU® 为其医疗保健和生命科学研究合作伙伴提供真实世界的临床、基因组和影像数据。BioVU® 是在范德堡大学医学中心和范德堡大学创建的一个最丰富、最大的去识别化电子病历和相关生物样本库之一。这种先进的 RWD 有助于推动新发现和新型更个性化的治疗和诊断的发展。

类似地,CuriMeta与学术医疗中心和卫生系统合作,合规、道德地策划、去识别化和整合不同来源的健康数据库,包括放射学和病理学影像、基因组学和专业数据源。这种合作方法会产生高解释力的数据集,可以与研究人员合规地交换,推动医学科学的进步并开发挽救生命的疗法。

这次合作将汇集来自 CuriMeta 和 NashBio 的特定多模态、多组学数据集,使生命科学研究人员可以利用特别丰富的数据,包括患者位置、年龄、血统和疾病,从而实现可能原本无法实现的研究。

“我们在 CuriMeta 的主要目标是加速发现拯救生命的疗法,通过与领先机构合作,我们可以扩大这种急需RWD的覆盖范围。”CuriMeta 的创始人兼首席执行官戴维·沃尔普(Davis Walp)表示。“NashBio 的愿景、使命和用例与 CuriMeta 的很好契合。通过将我们的 RWD 结合起来创建合适用途的数据集,我们为生命科学研究行业带来了无与伦比的潜力。”

“在 NashBio,我们说更聪明的数据就在我们的基因中。”NashBio 的创始人兼首席执行官利兰德·埃克斯特龙(Leeland Ekstrom)表示。“与像 CuriMeta 这样的组织进行战略合作可以增强我们的数据集和生物库,为我们的客户带来更广泛、更丰富的数据集。这确保他们将拥有适合其用例的正确数据,从而在临床、运营和财务投资方面获得最佳回报。”



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Aetina宣布推出Aetina IA380E-QUFL

Aetina,一家领先的边缘人工智能解决方案提供商,宣布在2024年Embedded World在德国纽伦堡举办的展会上推出Aetina IA380E-QUFL。图片{ width=60% }


这款开创性产品是一款小型 PCIe 显卡,配备高性能的Intel Arc A380E GPU。

紧凑设计中的无与伦比的动力
Aetina IA380E-QUFL将工作站级性能集成到低轮廓、单插槽尺寸中。这款创新解决方案仅消耗50W功耗,非常适合空间和功耗受限的边缘计算环境。嵌入式系统制造商和集成商可以利用Intel Arc A380E GPU提供的4.096 TFLOPs峰值FP32性能。

不仅仅是小尺寸:强大的功能
尽管尺寸紧凑,IA380E-QUFL提供对4个Mini-DisplayPort输出和6GB GDDR6内存的原生支持,可连接多个高分辨率显示器(UHD)。这使IA380E-QUFL成为广泛应用的理想选择,包括商业游戏、视频墙、医学成像和智慧城市的视觉推断。

Aetina的高度承诺:5年产品供应
认识到在工业应用中长期产品稳定性的关键需求,Aetina确保Aetina IA380E-QUFL的5年产品供应,这简化了系统路线图,并减少了昂贵的重新设计需求。我们的承诺与Intel对Intel Arc A380E GPU的产品规划一致。

[1]https://www.intel.com/content/www/us/en/content-details/820389/intel-arc-gpu-for-the-edge-public-30-3-30.html?wapkw=Intel%20Arc%20GPU%2030-3-30&DocID=820389 Intel、Intel 商标和其他 Intel 标记为 Intel 公司或其子公司的商标。请注意,Title、Date、Body 三个部分的内容已放入到对应的位置。



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Dataminr聘请Brian Gumbel担任新任总裁兼首席运营官

Experienced sales and cybersecurity executive Brian Gumbel joins Dataminr from Armis to drive the company’s go-to-market strategy.
Dataminr,作为全球领先的AI公司之一,今天宣布任命屡获殊荣的网络安全资深人士Brian Gumbel为总裁兼首席运营官。图片{ width=60% }


Gumbel为Dataminr带来了丰富的市场推广(GTM)专业知识,并将在整个业务范围内提供提升的战略指导,以增强其增长势头。
Gumbel的任命是在Dataminr加速增长的时期进行的,该公司最近的估值为40亿美元。公司的AI平台在公共数据中发现事件、风险和威胁得到了广泛市场接受,随着一系列重大公告的发布,包括最近推出的ReGenAI,这是一种突破性的新生成式AI,以及在二月份任命了硅谷资深人士Murali Nemani担任首席营销官。
Dataminr的创始人兼首席执行官Ted Bailey表示:“Brian是一位业内资深人士,拥有在推动可持续增长方面的成功经验。凭借他在开创市场推广方面的成功和在扩展全球组织方面的经验,他加入执行领导团队将有助于加速我们快速发展的AI平台在全球范围内的采用。”
在新角色中,Gumbel将推动Dataminr的GTM战略,建立在公司已拥有的客户基础之上,其中已包括三分之二的财富50强和一半的财富100强,以及在美国国防部、联邦、州、地方和非政府组织市场以及全球范围内的著名客户。Gumbel还将领导公司的公共和私营部门销售、销售运营、客户成功、市场营销和合作伙伴关系。
Dataminr的总裁兼首席运营官Brian Gumbel表示:“Dataminr面前有一项巨大的机遇。公司领先的AI平台为全球组织解决了一个重要问题。我对领导团队的力量和充满激情的员工基础感到充满活力,并且很高兴推进Dataminr增长的下一个阶段,将其强大的技术置于需要的客户手中。”
拥有超过25年的网络安全和市场推广经验,Gumbel加入Dataminr之前就职于即将上市的网络安全公司Armis,担任总裁兼首席营收官。在Armis任职期间,Gumbel将该公司从一家初创网络安全企业发展成为第一网络资产管理公司,实现了接近2亿美元的年收入。在此之前,他曾领导Forescout Technologies的销售团队,在帮助该公司上市之后,并在Tanium、McAfee和思科担任商业和政府销售领导职务。

要了解有关Dataminr的AI平台的更多信息,请访问www.dataminr.com。


。注意:Title、Date、Body 三个部分的内容,放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。

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Meta价值下跌1900亿美元,投资者对增加人工智能支出计划做出反应

股市周四开盘时,Meta的股价下跌了15%,为这家Facebook和Instagram母公司抹去了约1900亿美元的价值,投资者对该公司承诺增加人工智能支出做出了反应。


Meta的创始人兼首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在周三的电话会议上表示,公司在新的人工智能产品中能够获得“大部分收入”之前,对该技术的支出将需要“显著增长”。

在2023年,扎克伯格对成本采取了严厉措施,称其为“效率之年”,使Meta的股价上涨。然而,周三宣布将资本支出指导上限从370亿美元提高到400亿美元后,这种节制的放松使投资者感到不安。

Meta上周发布了最新版本的AI模型Llama 3,同时推出了一种图像生成器,可以在用户输入提示时实时更新图片。该公司的人工智能助手Meta AI将通过此更新扩展到美国以外的十几个市场,包括澳大利亚、加拿大、新加坡、尼日利亚和巴基斯坦。Meta首席产品官克里斯·科克斯(Chris Cox)表示,公司“仍在努力寻找在欧洲做这件事的正确方式”。

股价的下跌发生在Meta在2月份创下市值创纪录增长之后,当时该公司宣布首次发放股息,市值增加了1960亿美元,创下了华尔街历史上最大的单日涨幅。 然而,几周后,为训练和操作人工智能模型提供芯片的领先供应商英伟达(Nvidia)打破了这个记录,市值增加了2770亿美元。

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