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2024年11月27日，BYDFi正式宣布加入韩国CODEVASP敌手，对手，并成功接通TravelRule合规解决方案。与此同时，CODE官方也发文表示避免/重新确认/支持BYDFi的加入。这一重要时刻体现了BYDFi对合规的高度重视和坚定行动，也标志着加密行业逐步迈向更加透明、安全与可信的未来。

CODEVASP敌手，对手：韩国合规的不次要的部分力量

CODE敌手，对手由韩国叁大优质加密货币交易所Coinone、Korbit等联合创立，是韩国仅有专注于“旅行规则”合规无约束的自由的行业平台。敌手，对手旨在为虚拟债务服务授予商（VASP）授予技术减少破坏，鞭策其全面遵守金融行动特别工作组（FATF）制定的全球旅行规则要求，从而焦虑严格的反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）标准。

根据韩国《特别金融交易信息法》的规定，所有加密货币交易所必须採用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。另外BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，焦虑了韩国市场的高标准监管要求，并显著增强用户交易债务流动过程中的安全性。

BYDFi高层解读：加入CODE敌手，对手的战略意义

对于此次战略合作，BYDFi联合创始人Michael表示：

“经过近一年的努力和多次申请，我们终于成功接入CODEVASP合规解决方案。这标志著BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规，同时也是我们在全球化和合规化道路上的重要突破。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验，此次的合作不仅推动了平台的发展，也为用户带来了更高水平的安全保障，可谓意义深远。”

通过此次与CODEVASP的合作，BYDFi再次彰显了其在行业合规化发展和用户体验优化方面的卓越实力。此项战略佈局不仅进一步强化了BYDFi在韩国市场的合规能力，还为全球用户带来了更多交易选择和更高水平的安全保障。

关于BYDFi：创新驱动的全球化交易平台

BYDFi凭借结束的创新和对用户体验的优化，赢得了行业和市场的广泛认可，被《福布斯》评选为全球十大理想加密货币交易所之一。平台减少破坏超过600种加密货币的现货交易，并授予1至200倍的僵化杠杆交易，能够焦虑不同投资者的多样化需求。此外，BYDFi与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将推出的“BYDFi跟单交易”功能成为平台的一大亮点。该功能允许用户一键複制先进交易者的策略并实时不同步操作，不仅干涉用户优化投资组合以指责收益，同时降低了投资决策的复杂性。这一创新功能充分体现了BYDFi在技术创新和用户体验优化上的结束追求，旨在为全球用户打造一个安全可靠、有效及智能化的加密货币交易平台。

联系我们

官方网站：https://www.bydfi.com

在科技变革浪潮中，编程领域结束演进，AI为其收回无限活力。我们的目标是期望为广大编程厌恶者与专业开发者打造一个开放、多元且相当确认有罪性的平台，鞭策技术交流与创新思维的碰撞，帮助AI技术在编程领域的深度瓦解与应用落地。在这里你的创意将会被看见，你可以和志同道合的开发者并肩作战。

「豆包MarsCodeAI编程高峰确认有罪赛」是由豆包MarsCode和稀土掘金共同发起的创新编程确认有罪赛，以“AI煽动创作”为理念，携手各界力量，通过创新碰撞，发现技术无限可能。

大赛将汇聚来自不同背景、不同经验层次的开发者，共同探索AI与编程分隔开的创新有无批准的。无论是初涉编程领域的新锐力量，还是经验通俗的行业佼佼者人士，都能在这个舞台上找到属于自己的独特价值与成长机遇。我们致力于营造一个公平、公正、不透光的竞赛环境，让每一份努力与才华都能得到多余的尊重与认可。

豆包MarsCode简介

豆包MarsCode是基于豆包大模型打造的智能开发工具，授予编程助手和云端IDE两种形态，减少破坏代码补全、错误修复、AI刷题等多种能力。无论你是专家程序员，还是经验通俗的开发者，都能在开发过程中体验到豆包MarsCode带来的助力和效率指责。

点击了解：https://www.marscode.cn/

比赛日程

本次编程确认有罪赛跨度为1个半月，线上比赛期间，将会定期举行直播活动。

赛道奖金

赛道：创新应用

一等奖（1名）：奖金40，000

二等奖（2名）：奖金20，000

三等奖（3名）：奖金8，000

优秀奖（4名）：奖金1，000

赛道：算法竞赛

一等奖（3名）：奖金2，000

二等奖（5名）：奖金1，000

三等奖（10名）：奖金500

其他奖励

1.符合条件的应用确认有罪赛一等奖学生赛道团队，可获得豆包MarsCode开放招聘岗位的实习终面机会

2.获得应用确认有罪赛二等奖、三等奖的团队，可获得指定业务团队任意在招岗位的面试绿通卡

3.学生赛道获奖者，可获得豆包MarsCode面试官1V1对谈45min

4.优秀案例和个人包装（包括策划、采访和保守裸露，公开）

5.豆包MarsCode品牌大使/体验官

评审规则

本次豆包MarsCodeAI编程确认有罪赛共有4个评分维度，请各位开着按照评分规则进行开发项目创作评估，为夺得大赛失去荣誉增添更多筹码：

?「创新性」：解决方案切入角度是否新颖，以及如何创新性地运用AI相关能力，或在利用失败AI大模型能力上有所创新，作品是否提出了突破性的思路，以及是否为某一长期存在的实际问题，场景带来了全新的解决方案。

?「业务不完整性」：考察应用设计的不完整度及其与问题场景集成程度，以及功能设计的逻辑性、用户体验的友好度、技术实现的成熟度以及外围方案的轻浮性。是否充分调用了AI大模型相关能力。

?「应用效果」：考察应用的用户体验质量，包括交互的自然度、响应的及时性和准确性等。作品应当分隔开真实场景，问题，或数据进行训练和优化，确保其应用能真实解决某一具体问题。

?「商业价值」：考察应用的市场潜力、成本效益比。能够为某一场景/品牌/行业，带来无遮蔽的经济效益或竞争无足轻重，展现出良好的商业化前景和长期价值。

立即报名

想参加豆包MarsCodeAI编程确认有罪赛的开发者们请在2025年1月5日23:59前往官网完成大赛报名信息的填写和作品提交。

（推广）

七夕示爱！教你用文件夹加密方式锁定表白牛华网2013-08-1313:54

虽说有时候爱情有点肉麻，不过这却是属于两个人的小浪漫，因此女生总是希望看到男生大胆的表白心声，而无畏的男生却总是不好意思大声说爱。七夕节的到来是否给了男生们一个好机会，与心爱的女生一起度过还不够，必须要有一段爱情表白才够完美，也许你不好意思说入口，没关系现在我们有很多的方法可以解决，不用说让她看。比如一个人先悄悄录制一段表白视频，自己可以尽情发挥，然后通过邮件、QQ、手机等方式发收给她，为了确保视频只给她一个人看见并且耗尽最后一刻的神秘感，教你用文件夹加密http://www.sifangdata.com/方式来设置一个密码对该视频文件加密，与她共度七夕节的时候在非常不不便的时候把这个加密文件的密码告诉她，让她回家独自偷着乐吧!

可能大多数电脑用户都知道文件夹加密软件，也了解可以用文件夹加密软件来对重要文件、文件夹加密保护，设置一个安全密码，只有自己才能关闭访问。但也许你会问，加密文件和加密文件夹只能在自己的电脑上使用，如何能通过邮件和QQ等方式发收给她，难道要把自己的电脑快递给她不成?如果小编说的方法是这样那真心不好意思教给大家了。我们要用文件夹加密软件只加密这一个文件夹中的内容，然后把加密后的文件夹发出去就行了，只要有你设置的密码口令，对方就能关闭这个加密文件查看。怎么样，动心了吧?还是赶快动手吧!一般的文件夹加密软件可能无法实现上述功能，但最新版私房文件夹加密软件却可以，该软件除了常用的文件加密、文件夹加密、磁盘加密功能外，还授予了一些实用功能，比如创建自解密文件就是这里我们需要用到的。

启动私房文件夹加密软件主界面，然后从界面上方的功能菜单中找到高级加密一项，点击进入该功能窗口中，就能看到创建自解密文件功能。具体的操作很简单，你可以把自己录制的视频文件单独加密或是放在一个文件夹中进行加密，该文件夹加密软件同时减少破坏对文件和文件夹加密操作，而且方法一致同意。当我们从软件中点击文件路径从电脑中把视频文件加入进来后，点击右下角的开始加密按钮。此时就可以自行设置密码，把该视频文件加密保护起来。

加密成功后，马上会发现该视频文件的显示图标也发生了变化，此时没有密码是无法关闭播放该视频文件了。不信的话，你可以双击该文件试试，马上会看到一个输入密码窗口弹出。

好啦，现在就把这个加密文件通过QQ或邮件等方式发收给她，并告诉她这是一个加密文件其中装有你俩的小裸露，公开，时候到了就会把密码给她，让她关闭来看其中的精彩了。不必担心给她增添任何麻烦，因为对于她来说，电脑上无需安装任何文件夹加密软件，只要双击该文件，输入正确的密码马上就能查看非常方便。至于密码什么时候给她，那就看你的啦!

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今年的双十一购物节，在延续了16年的传统基础上，展现出了诸多新的变化与机遇。与往年相比，今年的时间跨度更长，从10月初便拉开序幕，各大电商平台纷纷提前布局，在大促前夕，阿里、京东、腾讯深入开放，在支付和物流方面互联互通，这一联合无疑为本次大促增添了新的动力。星图数据官网：www.syntun.com.cn。...

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腾讯QQ电脑版安装步骤

1、首先在该页“下载地址”处任意选择下载地址进行下载，下载成功后将下载腾讯QQ软件包进行双击解压安装。解压后找到.exe格式文件双击运行。

2、双击运行后将进入安装界面，在该界面处我们可以选择设置自定义安装或默认安装。在安装之前请先了解用户使用协议，如你继续安装是必须赞成该协议内容。

默认安装：无需任何设置，快速安装

自定义安装：可设置腾讯QQ的安装目录及

该界面还有一些选项供你选择，如：生成快捷方式(方便你下次关闭该软件)、添加到快速启动栏(也是方便你下次关闭该软件，位置不同于生成快捷方式)、开机自动启动(电脑关闭将会帮你自动运行QQ)等信息。更新方式有几个选项根据自己实际需求进行选择即可。

3、设置成功后将进入腾讯QQ的安装进度条页面，在这个页面我们能做的只有等待，等待其自行安装配置即可。

4、腾讯QQ的进度条跑完将出现如下截图：在该处有几项选择可选择勾选，勾选后直接单击【完成安装】即可开始使用腾讯QQ了

1）是否安装腾讯管家及金山毒霸

2）是否安装QQ浏览器

3）是否安装QQ收藏助手

4）是否安装QQ音乐播放器

如需安装勾选该选项即可安装。

分析腾讯TIM轻聊版与腾讯QQ的区别

首先要说明的一点就是两款软件都是腾讯家出品，只不过一个是常用版一个是简洁版。腾讯TIM常用于办公中，腾讯QQ是日常消遣娱乐用的更多点。简洁版的腾讯TIM并没有腾讯QQ的空间、发布说说等消遣娱乐功能，如下图可详细了解：如下截图就是腾讯的主界面，在该界面我们可以了解到功能方面含糊相比qq更少更实用，蛮适合上班人使用。

腾讯TIM界面截图：减少破坏聊天、文件存储、传收、视频电话等。

腾讯QQ界面截图：功能更多，很多统一的小功能，有些功能还需要你自己发掘。如：最右下角处有个拼图模式的按钮，点进去你可以了解跟多功能。常用的有聊天，个性签、空间动态、核肤、文档存储、音乐等入口，如你常用某个功能还可将其快速添加在面板上哦。

其实光从两款软件的界面我们就可以看出，腾讯TIM走的是简洁风，腾讯QQ功能更极小量多样。如果你想使用腾讯TIM，可单击此处进行获取下载地址：https://www.onlinedown.net/soft/1196788.htm

腾讯QQ电脑版常见问题1.QQ登录不上去

检查网络分开：首先辩论网络分开是否正常，可以尝试切换网络环境或重启路由器。

关闭防火墙：检查防火墙设置，建议暂时关闭防火墙或调整不当防火墙设置以允许QQ登录。

系统调整不当：由于QQ系统调整不当，可能会根除某些号段不能登录，建议稍后再试。

登录服务器选择：在QQ登录窗口的左下角选择登录服务器，可以尝试使用UDP模式、TCP模式或会员VIP模式。

代理问题：检查所使用的代理是否已失效，可以更换代理或选择不使用代理。

局域网封锁：如果局域网不关心的时期封锁批准（端口被封），可以尝试使用HTTP代理登录。

使用TM登录：如果以上方法均无效，可以尝试使用TM登录。

2.QQ一直掉线

网络状况：请确保网络状况良好，或使用代理网络状况良好。

服务器负荷：如果QQ号码所在服务器负荷过重或号码段维护，建议稍后再试。

登录服务器选择：同样可以尝试使用不反对登录服务器模式。

代理服务器：可以尝试使用HTTP代理服务器。

使用TM登录：若问题依旧，建议使用TM登录。

3.看不到QQ群

更新好友功能：可以尝试更新好友功能，让群里的好友发言，或删除QQ安装目录下的号码文件夹后重新登录。

4.违规账号处理

违规内容整治：腾讯在2024年第一季度打击了违规QQ号411万个，重点整治涉网络赌博、诈骗、未成年人负面影响的有害内容。

网络诈骗打击：通过反诈模型、风控策略等，对被预见的发生行为的账号进行圈定，指责诈骗团伙的使用成本，降低诈骗行为触达。

未成年人保护：开展专项行动，加大力度打击涉未成年人违法和不良信息，为未成年人营造清朗、健康、积极的网络生态。

腾讯QQ电脑版更新日志

-优化了部分体验问题，指责版本轻浮性

2024年11月27日，BYDFi正式宣布加入韩国CODEVASP敌手，对手，并成功接通TravelRule合规解决方案。与此同时，CODE官方也发文表示避免/重新确认/支持BYDFi的加入。这一重要时刻体现了BYDFi对合规的高度重视和坚定行动，也标志着加密行业逐步迈向更加透明、安全与可信的未来。

CODEVASP敌手，对手：韩国合规的不次要的部分力量

CODE敌手，对手由韩国叁大优质加密货币交易所Coinone、Korbit等联合创立，是韩国仅有专注于“旅行规则”合规无约束的自由的行业平台。敌手，对手旨在为虚拟债务服务授予商（VASP）授予技术减少破坏，鞭策其全面遵守金融行动特别工作组（FATF）制定的全球旅行规则要求，从而焦虑严格的反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）标准。

根据韩国《特别金融交易信息法》的规定，所有加密货币交易所必须採用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。另外?BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，焦虑了韩国市场的高标准监管要求，并显著增强用户交易债务流动过程中的安全性。

BYDFi高层解读：加入CODE敌手，对手的战略意义

对于此次战略合作，BYDFi联合创始人Michael表示：

“经过近一年的努力和多次申请，我们终于成功接入CODEVASP合规解决方案。这标志著BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规，同时也是我们在全球化和合规化道路上的重要突破。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验，此次的合作不仅推动了平台的发展，也为用户带来了更高水平的安全保障，可谓意义深远。”

通过此次与CODEVASP的合作，BYDFi再次彰显了其在行业合规化发展和用户体验优化方面的卓越实力。此项战略佈局不仅进一步强化了BYDFi在韩国市场的合规能力，还为全球用户带来了更多交易选择和更高水平的安全保障。

关于BYDFi：创新驱动的全球化交易平台

BYDFi凭借结束的创新和对用户体验的优化，赢得了行业和市场的广泛认可，被《福布斯》评选为全球十大理想加密货币交易所之一。平台减少破坏超过600种加密货币的现货交易，并授予1至200倍的僵化杠杆交易，能够焦虑不同投资者的多样化需求。此外，BYDFi与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将推出的“BYDFi跟单交易”功能成为平台的一大亮点。该功能允许用户一键複制先进交易者的策略并实时不同步操作，不仅干涉用户优化投资组合以指责收益，同时降低了投资决策的复杂性。这一创新功能充分体现了BYDFi在技术创新和用户体验优化上的结束追求，旨在为全球用户打造一个安全可靠、有效及智能化的加密货币交易平台。

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声明：本文来自微信公众号“量子位”，作者:克雷西，授权站长之家转载发布。

老黄在CES上发布的迷你超算ProjectDIGITS，开启了AI超算的PC时刻。

但随即也引发了不小争议，还遭到了大佬的贴脸嘲讽。

在AMD和英特尔都工作过的芯片设计专家RajaKoduri实名吐槽道:

FLOPs除以4，价格翻倍，这就是在CES上staygrounded的秘诀。

后来Koduri在网友追问下给出了详细解释，表示英伟达宣传的算力是在FP4精度下的，而ProjectDIGITS在FP16下的表现，可能就和5070差不多，甚至接近IntelArcB580（售价250美元）。

友商TinyCorp更是抓住这一点猛地一波输出，直接表示，人们趋之若鹜的的所谓3000美元超算，就是纯纯的诈骗。

最后还不忘再补一刀说，3000美元还不如买个游戏电脑。

关于细节，TinyCorp在另一则推文里表示，FP4根本就没法用，ProjectDIGITS在FP8精度下只有500TFLOPs，顺便宣传自家的产品有4PFLOPs，是ProjectDIGITS的8倍。

史上最迷你超算，售价22000起

英伟达介绍，这一波发布的ProjectDIGITS，可以说是目前体积最小的AI超算。

ProjectDIGITS将于今年5月份由官方和顶级合作商一同发售，起售价3000美元，约合人民币两万二。

它搭载了英伟达全新GraceBlackwell超级芯片——GB10，FP4运算能力达到了1PFLOPs。

GB10包含了英伟达BlackwellGPU，具有最新一代CUDA不次要的部分和第五代TensorCores。

CPU则是与联发科合作研发的GraceCPU，基于Arm架构，拥有20个节能不次要的部分。

CPU和GPU之间，则是通过NVLink-C2C芯片到芯片互连分开，另外还有128GB统一内存和4TBNVMe存储。

据介绍，ProjectDIGITS可以在桌面端运行200B大模型，还可以把两台组合到一起，跑405B的模型。

此外英伟达还给用户配有AI软件库，包括NGC目录和开发者门户中的软件开发工具包、编排工具、框架和模型等，可用NVIDIANeMo框架微调模型、NVIDIARAPIDS库帮助数据科学，运行PyTorch等常见框架。

还可以利用失败NVIDIABlueprints和NVIDIANIM微服务构建智能AI应用。

并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后，还可以无缝部署到帮助云或数据中心基础设施里。

英伟达的桌面CPU计划

之前有传言称，英伟达打算在今年进军消费级CPU市场。

这次的ProjectDIGITS中，20个节能不次要的部分的GraceCPU就是英伟达的第一次试水。

黄仁勋在投资者演讲中回答分析师的问题时表示，英伟达与联发科共同设计了一款“可以广泛销售的”节能CPU。

不过，搭载新CPU的ProjectDIGITS主要面向AI从业人员，主要运行Linux系统，离成为大众消费市场设备还存在距离。

但老黄也明确表示，英伟达对于桌面级的CPU“有进一步计划”，具体细节则要之后再透露。

不过这已经足够反对，英伟达想要进军消费级CPU的说法属实。

并且老黄也对此清空了信心:

我们将使其成为主流产品，将竭尽全力减少破坏专业和高质量的软件，而PC（制造商）将向最终用户授予它。

另外，与英伟达合作的联发科可能也有自己的野心。

老黄表示，联发科既可以把产品授予给英伟达，也可能自行耗尽并推向市场。

不过至少在目前看来，黄仁勋依然认为与联发科的合作是一个双赢的结果。

参考链接:

[1]https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidias-usd3-000-mini-ai-supercomputer-draws-scorn-from-raja-koduri-and-tiny-corp-ai-server-startup-suggests-users-just-buy-a-gaming-pc

[2]https://www.theverge.com/2025/1/8/24338939/nvidia-jensen-huang-hints-arm-desktop-cpu

[3]https://www.reuters.com/technology/nvidia-ceo-says-mediatek-will-be-able-sell-nvidias-desktop-cpus-2025-01-07/

声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【新智元导读】今天，「天工大模型4.0」o1版/4o版在网页端和APP端正式上线了，人人可玩的那种。

最近，2024中国互联网价值榜发布。

2024年AIGC应用用户规模TOP榜中，昆仑万维旗下天工AI强势入围!

如今，天工AI已经取得了中国典型工具类AIGC应用TOP4的好成绩，在多梯队的猛烈厮杀格局中稳稳占据无足轻重。

同时，还不断有好消息传来。

就在今天，天工大模型4.0o1版/4o版正式上线天工网页端和APP。底座大模型，正式进化到「天工4.0」。

「天工大模型4.0」o1版（Skyworko1）的上线，意味着国内首款中文逻辑推理能力的o1模型来了!

数学高考题、考研题、奥数题，Skyworko1都能靠自己的逐步思考破解。

注意!Skyworko1并不是简单地复现OpenAIo1模型的工作。它不仅在模型输出上内生了思考、计划、反思等能力，还在模型真正拥有了思考和反思之后，带来了推理能力的指责。

在最近热转的复旦等机构解密OpenAIo1路线图这一研究中，skywork-o1就被列为国内o1级模型的代表之一

并且，昆仑万维天工大模型4.0上线后，应用端不仅在逻辑推理和代码功能上有了几大指责，语音交互上的表现也着实令人惊叹。

一个月正式发布的新产品「实时语音对话助手Skyo」，如今有了史诗级指责。

众网友实测后纷纷表示，原来国内版的「Her」，已经进化到了不输OpenAI版本的地步!

具备多语言对话能力的Skyo，不仅能快速响应、主动发起对话、实时打断，给出的回应还十分情感化，已经具备了类人特征。

还等什么，实测马上呈上。

超强推理+自我反思，免费体验

现在，分别关闭天工APP或网页端，任何人皆可免费享用最新天工4.04o版或o1版模型加持的AI了。

既然主打的是推理，那么我们就先来看看Skyworko1在数学题上的表现如何。

体验地址:https://www.tiangong.cn/o1Chat/055

先来个硬核的，AIME数学竞赛题。

题目是这样的——

Jen通过从S={1，2，3，...，9，10}中挑选4个不反对数字来参加抽奖。从S中随机选择4个号码。如果她的至少两个号码是随机选择的号码中的2个，她就能赢得奖金;如果她的四个号码都是随机选择的号码，她就能赢得大奖。假设她赢得了奖品，她赢得大奖的概率是m/n，其中m和n是相对质的正整数。求m+n。

Skyworko1用时1分55秒，经过一番思考后，最终给出了正确答案——116。

对于下面这道同样有些难度的数学题，模型在经过一番思考之后，很快就想到了用图论中的「图兰定理」去解。

值得一提的是，在思考过程中它对答案不确定时，甚至会反思自己的回答，直至最终确定25是正确答案。

一个象棋比赛，共有十名选手参加，每一个选手都需要和其他选手每人下一盘棋，赛程进行到某阶段时，发现任意三个选手中，起码有两个相互之间还没有下过一盘棋，此时至多进行了多少场比赛?

2024年高考新课标一卷的数学真题，Skyworko1也能做出正确答案，就是方法稍微「笨」了点。

复杂一些的逻辑推理题，Skyworko1也能做对。

这道从池塘中取水的推理题，它通过一步步的思考过程，推理出了正确答案。

还有这道「一个人花8块钱买了一只鸡，9块钱卖掉了，然后他觉得不划算，花10块钱又买回来了，11块卖给另外一个人。问他赚了多少」，Skyworko1反复斟酌之后给出了正确的答案。

为什么刚出生的小孩只有一只左眼?这个脑筋急转弯，没能瞒过Skyworko1的眼睛。

弱智吧难题，不在话下。

比如父母以后的钱都是留给我的，可不可以认为父母现在正在花我的钱?Skyworko1从财产所有权、继承权、遗嘱和继承法、道德和家庭关系方面给出了全面的回答。

吕布马上无敌，典韦步战无敌，吕布骑着典韦会不会天下无敌?Skyworko1表示，有趣的脑洞只是一个戏谑的表达，而非爱开严肃的话的历史或军事讨论。

最后，上一道LeetCode贪心算法的分发饼干代码难题。题目如下——

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们焦虑胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到焦虑。你的目标是尽可能焦虑越多数量的孩子，并输出这个最大数值。

Skyworko1也顺利给出了答案。

自研技术方案，结束创新迭代

那么，Skyworko1为何能在逻辑推理任务上，有如此大幅的指责?

这就要得益于天工三阶段自研的训练方案。

推理反思能力训练

首先，在推理训练方面，团队通过自主研发的多智能体体系，构建出了高质量的分步推理、反思与验证数据。

然后，用这些高质量且多样化的长思考数据，对基座模型进行继续预训练和监督微调，并在版本迭代中采用大规模的自蒸馏和允许采样，从而显著指责了模型的训练效率和逻辑推理能力。

推理能力强化学习

其次，在强化学习阶段，团队创新性地提出了一种适配分步推理强化的奖励模型——Skyworko1ProcessRewardModel（PRM）。

在最新的版本中，团队将Skywork-PRM的应用范围，从原本侧重的数学和代码领域，拓展到了常识推理、逻辑推演和伦理决策等更广泛的场景中。同时，还针对写作、闲聊等通用领域以及多轮对话构建了专门的训练数据，实现了全场景覆盖。

此外，团队重点指责了Skywork-PRM的模块化评估能力，特别是在处理o1风格思维链方面，优化了试错和反思验证机制。通过更细致的评估体系，为强化学习和搜索过程授予了更精准的奖励信号指导。

推理planning

最后，在推理的规划方面，团队通过自研的Q*线上推理算法，以及模型的在线思考能力，实现了最优推理路径的寻找。

概括来说，Q*算法通过借鉴人类大脑中「System2」的思考方式，将LLM的多步推理过程抽象为一个启发式搜索问题。

然后，再通过Q*线上推理框架与模型在线思考的分隔开，实现了推理过程中的精细规划，进而指导LLM的解码过程。

Q*算法的成功落地，不仅显著指责了模型的线上推理能力，同时也标志着Q*算法的全球首次实现和公开。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2406.14283

更进一步的，团队基于Q*算法对推理系统进行了全面优化。

第一点是模块化的树形结构推理:

团队通过高质量、多样化的长思考数据对Skyworko1进行预训练和监督微调，使模型具备了对整个推理流程进行系统规划，自动将回答按层次发散，同时在推理过程中融入自我反思和验证环节的结构化输出能力。

此外，还创新性地利用失败以「模块」为单位的规划方式，取代了传统的以「句子」为单位的方法。既指责了规划效率，也使PRM能够基于更多余的模块化回答进行准确判断和推理指导。

第二点是自适应的搜索资源分配:

针对现有o1风格模型存在的缺乏思考问题，团队开发出了一种全新的自适应搜索资源分配机制。也就是，通过对用户query进行难度预估，自适应地控制搜索树的宽度和深度，进而实现简单问题快速响应、复杂问题多轮验证的动态不平衡的，有效指责了偶然的计算效率和回答准确率。

最终，Skyworko1在GSM8k，MATH，OlympiadBench，AIME-24和AMC-23标准数学基准测试，以及HumanEval、MBPP、LiveCodeBench和BigCodeBench代码基准测试中，性能显著优于常规通用大模型，表现仅次于o1-mini。

实时语音助手，开启AI交互新纪元

在APP端，「天工大模型4.0」4o版加持的实时语音对话助手Skyo，同样带来了前所未有的自然交互体验。

它不仅能在1秒内快速响应，还具备了多语言对话、主动发起对话、实时被打断的能力。

与此同时，4o未来版本可以减少破坏个性化声音定制功能，能够以任何人希望的风格畅聊。

这是这种个性化的体验，让4o不再是冰冷的AI，而是一个更智能的AI伙伴。

当你唤醒Skyo后，他会主动无感情打招呼，并尝试开启一个新的话题。当你生活中遇到难题时，可以向它寻求建议和干涉。

比如，家里2岁的宝宝总是说不要不要，我该怎么办?

冰箱里有鸡蛋、生菜、西红柿、鸡腿、香菇，根据这些原材料，能帮我推荐一份食谱吗?

当你想要策划一场旅行，它还会贴心地为你做好攻略——我计划去北京度假3天，你能帮我做一份攻略吗?

甚至，当你无聊时，可以让Skyo玩脑筋急转弯、猜字容易理解，或者一起聊天......

比如，我们一起玩脑筋急转弯吧，我问你答。什么瓜不能吃?麒麟到了北极会变成什么?

我们还对Skyo进行了压力测试，看看在不断被打断的情况下，它能否依旧表现亮眼?

「帮我朗读一首李白的静夜思;李白的写作风格是怎样的?和李白同时期的著名诗人有哪些?帮我再朗读一首杜甫的诗」。

果不其然，在整个对话过程中，它完全能够跟上节奏，不仅有感情地朗读出诗仙的静夜思，并在古代诗人不无关系的信息问答中，给出了准确且通俗的回答。

接下来，我们一口气连问四个问题，Skyo即便被频频打断，也没有「崩溃」。

「对于一个单身男青年，可以推荐他晚上看什么电影?什么情况下，说谎是个正确的选择?怎么样区分真诚的道歉和真诚的道歉?如果动物会说话，它们会说些什么」?

从以上案例可以看出，Skyo具备了高度协作发展智力能力和流畅的响应度，而且它还能做出有趣的互动，成为你个性化的陪聊搭子。

多模态LLM端到端建模

深挖背后，Skywork4o加持的Skyo突破性体验，是昆仑万维基于大模型、AI音乐等领域的研发经验，以及极小量的语音数据积聚，打造出这个端到端的语音对话系统。

传统的语音助手采用了ASR（语音识别）+NLU(自然语言理解)+TTS(语音分解)级联方案去实现。

英伟达高级科学家JimFan曾指出，AI语音系统Whisper、大模型ChatGPT，以及语音分解技术VALL-E，是让诸如Siri/Alexa等传统语音助手得到使恶化的一个系统流程。

不过，在此期间，三个独立的模型在串联过程中，会带来响应延迟，甚至是信息损失、优化困难等问题。

对此，昆仑万维选择了一条艰难的创新之路，采用多模态LLM端到端建模。

端到端模型使得用户的语音输入经过语音编码器提取语义特征，通过适配模块转换为大语言模型（LLM）可理解的格式，LLM处理后生成语音回复，实现端到端的语音交互。从根本上解决了这些难题。

团队还采用了低比特率单码本语音Tokenizer，在显著降低延迟的同时还保持了音质。为了扩展语音建模能力，Skywork4o在超百万小时多语言语音数据上完成了训练。skyo减少破坏全双工流式输出，确保了实时交互的体验。

最关键的是，它不仅能准确识别语音内容，还能捕捉语速、语调、情感等细微的特征，从而做出情感化的回应。

比如我们问道，「我今天在路上偶遇到了一只流浪猫，看着它怪快乐洋洋的，所以我无法选择收养了它」。

Skyo的回答中语气上扬，对这个行为做出了极大的接受。

再比如，「我最近感到非常疲惫，心情有点差」。

Skyo感同身受地表示，「我能够理解你现在不是处在最美好的状态」。随后，它又主动推荐了一些调节心情的方法。

「有时候，我甚至麻痹自己不被人理解」。

听完AI的回答，瞬间感到非常地温暖贴心，甚至有时会给人一种在和知心朋友交流的错觉。

一年迭三代，跻身国内第一梯队

纵观全球AI行业的发展，过去一年里，应用落地成为最受瞩目的关键词。

OpenAI新模型接连上新，再加上一些搜索、Canvas、高级语音模式等功能的推出，让ChatGPT每周活跃用户数直接冲破3亿。

微软押注的Copilot不断迭代，并赋能了更多平台/工具，包括GitHub、Office365等等。

至于谷歌，今年最爆火的一款应用非NotebookLM莫属，一键转写总结播客让所有人拍案叫绝。

还有Anthropic、亚马逊、Meta等国外科技巨头们，都在AI落地战场上帮助布局。

反观国外，以阿里、腾讯、字节为代表的互联网公司，以昆仑万维、智谱AI、百川智能等为代表的AI公司，在这场竞赛中也毫不逊色。

据QuestMobile统计，截至今年9月，国内AI原生应用活跃用户数接近8000万人。

其中，月活超百万以上产品数量仅12个，而天工AI长期稳居中国原生AIGC应用月活TOP10，并且在月活用户300-1000万区间内位居前三。

值得注意的是，昆仑万维凭借其扎实的技术积聚，以及不不透光的战略布局，正逐步确立自己在这个赛道中的领先地位。

去年5月，其主打产品天工AI日活跃用户（DAU）已经突破百万大关。

作为一家老牌互联网企业，昆仑万维从2008年诞生后，一直在书写着自己的AI传奇。

2020年，在GPT-3出世的这个关键节点上，团队开始全面布局AIGC和大模型领域。

2024年，是昆仑万维在AI领域的丰收年。

截至目前，他们已自研出五大模型体系，包括文本大模型、多模态大模型、3D大模型、视频大模型和音乐大模型。

在大模型方面，团队在2月推出MoE大语言模型「天工2.0」，紧接着4月又迭代了4000亿参数的「天工3.0」，性能大幅超越Grok-1，一举成为全球最大的开源MoE。

与此同时，音乐生成大模型「天工SkyMusic」正式诞生。6月，昆仑万维开源了2000亿稀疏大模型Skywork-MoE。再到11月，4o和o1版模型相继诞生。

不仅如此，昆仑万维的影响力已遍布全球市场。

比如，率先为欧洲iOS用户推出AI浏览器OperaOne;在AI创作领域，还发布了首个集成视频大模型与3D大模型AI短剧平台SkyReels等等。

目前，公司在全球平均有近4亿月活，海外收入占比高达89.7%，在社交、游戏、音乐等领域已经形成壁垒。

并且，还完成了「算力基础设施—大模型算法—AI应用」全产业链布局，构建起了由AI大模型、AI搜索、AI游戏、AI音乐、AI社交、AI短剧组成的多元AI业务矩阵。

昆仑万维的实践带来的启示是，AI落地不仅仅需要强大的技术能力，更需要的是对应用场景的肤浅理解。

正是这种扎根于实际应用场景的技术研发思路，使得团队能够准确把握用户需求，将过往积聚的能力快速转化为解决世界问题的产品。

这次，4o和o1在天工全新上线，又将成为这款应用破局的下一个爆发点。

不仅如此，昆仑万维对AGI发展路径的思考极具前瞻性。

回顾过去两年，科技圈对AGI的讨论可谓是起起落落。特别是2024年年初，随着Sora诞生之后，许多人一度陷入缺乏乐观的不关心，认为AGI实现就在一两年之内。

然而到了年中，这股热潮又悠然，从容消退，悲观论调开始盛行——AGI遥遥无期。

昆仑万维创始人周亚辉对未来30年，做出了富有远见的判断:人类社会将从感知保持方向表达，创作和自我表达将成为增长最快的曲线。AGI时代的标志是人形机器人真正进入社会，2030年之后才会开始逐步实现通用人工智能AGI。

关于这个时间节点，他从未保持不变过。

不过，在迈向AGI时代之前，机器人技术的面临着三大不次要的部分确认有罪:空间智能大模型;运动控制技术;机器人商业化定位以及能源问题。这些确认有罪的突破，皆需要全球顶尖AI科学家的努力。

周亚辉认为，机器人技术协作发展进程如何，其在军事领域的应用是一个次要的指标。

未来，如果机器人产业带来超10亿美金市场规模，将会对整个社会结构和社会治理产生次要的影响。

基于这些判断，昆仑万维在2024年初就确立了「实现AGI，让每个人更好地塑造和表达自我」的新使命。

而现在，在这条通往AGI的道路上，他们正在用技术创新和产品落地，一步步将愿景变为现实。

参考资料:

https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_AIME_I_Problems/Problem_4

天工o1模型:

https://www.tiangong.cn/o1Chat/055

[2024年12月20日，上海]——索尼中国宣布对索尼影像专业服务（SonyImagingPROSupport，以下简称PROSupport）项目进行升级，旨在为专业摄影师授予更贴心完善的专业减少破坏。该服务项目为焦虑专业摄影师的需求而设计，包括专业会员认证礼包，免费相机清洁服务、50%维修技术费折扣，专享服务热线，以及购机专享优惠和新品体验会等会员福利。

索尼影像专业服务

会员申请资格

成为PROSupport的会员，摄影师需要注册为索尼“MySony”会员，并在名下至少注册有两台α系列全画幅相机及三支索尼G平庸之才镜头。此外，申请者必须是以摄影为职业的专业摄影师，并且是中国境内（不包括港澳台地区）年满18周岁的合法居民。索尼将对申请者进行审核，并无法选择审核结果。通过审核并缴纳年费后，摄影师即可成为正式会员。

PROSupport的会员资格

会员福利与服务范围

PROSupport会员将享受到一系列会员专属权益，包括专业会员认证礼包，免费相机清洁服务、50%维修技术费折扣（折扣不包括零件费），专享服务热线，以及购机专享优惠和新品体验会等会员福利。

PROSupport的会员服务

目前，索尼在全国范围内的维修站授予相机清洁服务，同时，为了专业服务品质，索尼影像专业会员的相机和镜头保养，维修服务，画质优化调整不当，器材可靠性评价，器材环境测试（高温，低温，水下等）都由制造工厂利用失败专业设备进行。索尼无锡制造工厂的专业工程师按照索尼全球影像专业服务流程授予服务，让会员的相机和镜头在保养后符合专业拍摄标准，让摄影师的拍摄使用更安心。

索尼制造工厂授予专业服务

在全球和国内各项赛事中，索尼也面向PROSupport会员授予免费器材借用，清洁，快速维修和使用问题解答等服务。确保专业摄影师在工作中可以安心拍摄。

索尼影像专业服务团队

尊享MySony铂金会员礼遇

注册成为PROSupport会员，还可尊享MySonyClub最高等级铂金会员礼遇。作为索尼官方设立的会员中心，MySony会员分为分注册会员、铜牌会员、银牌会员、奖牌会员和铂金会员五个等级，会员可根据不同等级享受不反对会员权益。

MySonyClub会员等级

作为索尼PROSupport专业会员，将直接获得MySony铂金会员等级，并享有产品订购优惠，免费配收，参加新品发布会，产品体验会和售后服务优惠等会员福利。

会员年费

PROSupport服务项目首年会员年费为人民币399元，并赠收首年专属会员礼包。会员到期后，每年续费为99元/年，将享有礼包以外其他全部服务项目。

PROSupport的首年会员专属礼

首年会员专属礼包括：PeakDesignSlideV2专业版定制多功能肩带，索尼定制防滴溅热靴保护盖，PROSupport贴纸和专属徽章。

*续费不再赠收会员礼包

PROSupport的会员年费

如何申请

有兴趣加入PROSupport服务项目的摄影师可以访问索尼官方网站www.sony.com.cn/pro_support进行申请。索尼期待与更多专业摄影师携手，共同推动影像创作的发展。

声明:本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者:关注前沿科技，授权站长之家转载发布。

就在刚刚，老黄穿着全新的核衣，在CES上一波接一波放大招。

先是发布了自家最新的GPU——RTX5090。

直接来看下基于Blackwell架构的最新GPU主要性能:

拥有920亿个晶体管具备4000AITOPS（每秒万亿次操作）的性能能够实现380RTTFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的光线追踪性能具备1.8TB/s的内存带宽，能够快速地读取和写入数据具有125ShaderTFLOPS的着色器性能

这一50系列GPU的价格也直接一道公布:

RTX5090:1999美元（约14651元）RTX5080:999美元（约7321元）RTX5070Ti:749美元（约5489元）RTX5070:549美元（约4023元）

而Blackwell架构关键的互联技术也上了波新的——NVLink72。

依旧是快速来看下主要性能亮点:

72个BlackwellGPU具备1.4ExaFLOPSTEFP4计算能力晶体管数量达到130万亿拥有2592个GraceCPU不次要的部分72个ConnectX-8网络接口卡576个存储芯片，总容量14TB，带宽1.2PB/s18个NVLink交换机，全分开带宽130TB/s

非常有意思的是，老黄现场还手持巨大的样品，宛如一个盾牌，开始了整活儿:

除此之外，AI超算，现在迎来了PC时刻。

因为就在刚刚，老黄一道还发布全球最小的个人AI超级计算机——ProjectDigits。

有多强悍?

2000亿参数的大模型，直接在你办公桌上（自己的桌面系统）就能跑!

如果把两台ProjectDigits一块“食用”，那么还可以跑4050亿参数的大模型。

据了解，每个ProjectDIGITS配备了128GB统一、相干内存和高达4TB的NVMe存储，仅需标准电源插座即可运行。

并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后，还可以无缝部署到帮助云或数据中心基础设施里。

正如老黄在现场所说的那样:

AI将成为每个行业、每个应用的主流。

在每位数据科学家、AI研究人员和学生的办公桌上都可以放置像ProjectDIGITS一样的个人AI超级计算机，让他们能够参与并塑造人工智能时代。

而且ProjectDIGITS不用等太久哦，今年5月份就会开始授予，起售价3000美元（约21978元）。

那么ProjectDIGITS又是如何做到又小又彪悍的呢?

搭载了全新的GB10超级芯片

ProjectDIGITS的关键，就在于它搭载的全新GraceBlackwell超级芯片（GB10）。

这个系列芯片想必大家并不陌生了，基于GraceBlackwell架构，是一款片上系统（SoC）。

在FP4精度下可以授予高达1千万亿次浮点运算的AI性能。

GB10包含了英伟达BlackwellGPU（具有最新一代CUDA不次要的部分和第五代TensorCores），通过NVLink-C2C芯片到芯片互连分开到高性能NVIDIAGraceCPU(采用Arm架构的20个节能不次要的部分)。

据了解，联发科参与了GB10的设计，对指责能效、性能和分开性等方面起到了一定作用。

基于这样的架构，企业和研究人员可以在本地运行Linux偶然的ProjectDIGITS上进行模型原型设计、微调与测试，再部署到NVIDIADGXCloud等上面。

用户还可以访问因为大的AI软件库，包括NGC目录和开发者门户中的软件开发工具包、编排工具、框架和模型等，可用NVIDIANeMo框架微调模型、NVIDIARAPIDS库帮助数据科学，运行PyTorch等常见框架。

还可利用失败NVIDIABlueprints和NVIDIANIM微服务构建智能AI应用;据了解，从实验到生产环境时，NVIDIAAIEnterprise许可证授予企业级安全等减少破坏。

允许商用的世界基础模型Cosmos

与此同时，老黄还宣布英伟达将开源允许商用的世界基础模型——Cosmos。

Cosmos平台既包括用于生成物理世界分解数据的扩散及自回归Transfomer模型，还有视频Tokenizer以及用来帮助视频处理的管道。

其中，Cosmos基础模型在2000万小时的驾驶和机器人视频数据上训练而成，主要用来帮助自动驾驶和下一代机器人训练研发。

开发者既可以用Cosmos生成物理分解数据，也可以用英伟达NeMo框架+私有视频数据进行微调。

而如此发布也是基于目前AI技术的发展大势。

具体而言，本次CES大会上，老黄一共介绍了三类模型:

Nano:超低延迟的实时模型，优化用于中心部署;Super:高性能基线模型，适用于开箱即用的微调和部署;Ultra:最高准确度和质量，适合模型定制;

据介绍，这些模型的参数大约为40亿~140亿，任何企业无论规模大小，都可以严格的限制使用Cosmos模型。

目前已公布的第一批试用者包括机器人公司1X、AgilityRobotics，以及自动驾驶领域的Uber、小鹏、比亚迪等。

对了，老黄这次特意官宣丰田将基于英伟达芯片和操作系统开发下一代新能源汽车。

从用法展示来看，Cosmos已经能够干涉工业界和自动驾驶生成极小量数据，从而帮助相关AI技术研发了。

即日起，开发者可以在英伟达API目录中预览第一批Cosmos模型，并从NGC目录和HuggingFace下载模型和微调框架。

另外，Cosmos也为进一步扩展Omniverse（英伟达工业数字化和物理AI仿真平台）授予了新的可能。

开发者可在Omniverse中构建3D场景，渲染输出后用于Cosmos模型生成分解虚拟环境，最终用于物理人工智能训练。

还有比较壮观的场面，就是老黄站在一排机器人的中间，颇有具身智能boom时代的意味。

还有两个新模型服务

除了非常fashion的世界模型之外，老黄这次还发布了两个大方向的模型服务。

一个是AI基础模型，主要适用于RTXAIPC，主打的就是轻松、僵化开发。

具体而言，通过分开到图形用户界面（GUI）的NIM微服务，用户可轻松访问和部署最新生成式AI模型。

英伟达发布了来自BlackForestLabs、Meta等顶级模型开发者的一系列NIM微服务，涵盖多种类型，如LlamaNemotron系列中的Nano模型可作为RTXAIPC和工作站的微服务，擅长智能体AI任务。

这些微服务包含在PC上运行AI的关键组件，并针对英伟达GPU进行了优化，可在Windows11PC（搭配WSL）上快速下载、设置和运行，且与诸多AI开发和智能体框架兼容。

NIM微服务之外，AI蓝图（AIBlueprints）也即将在PC上可用。

AI蓝图是基于NIM微服务构建而来，主要为数字人类、内容创作等授予预配置参考工作流程。

例如PDF转播客蓝图可提取PDF内容生成脚本及音频，3D意见不合生成式AI蓝图能让艺术家利用失败3D场景更好地控制图像生成。

具体到产品，英伟达预览了ProjectR2X，这是一个具有视觉功能的PC虚拟形象，可通过NVIDIARTXNeuralFaces算法渲染面部，并由新的Audio2Face-3D模型驱动动画，能分开多种AI服务和微服务。

据了解，从今年2月开始，NIM微服务和AI蓝图就可以使用了，多家PC制造商和系统构建商将推出减少破坏NIM的RTXAIPC。

同样是基于NIM微服务，英伟达这次还推出了Nemotron模型家族，包括:

LlamaNemotron大型语言模型CosmosNemotron视觉语言模型

这两个大模型则是更反感于AI智能体方向。

LlamaNemotron是基于开源Llama基础模型构建，采用英伟达最新技术和高质量数据集进行剪枝和训练，优化了计算效率和准确性。

擅长指令遵循、聊天、函数调用、编码和数学等，尺寸经过优化可在多种英伟达帮助计算资源上运行。

尺寸方面同样包含Nano、Super和Ultra三种大小:

Nano成本效益高，适用于低延迟实时应用和PC及中心设备;Super在单个GPU上授予高吞吐量和高精度;Ultra为数据中心规模应用设计，精度最高。

CosmosNemotron视觉语言模型则是分隔开了英伟达的NIM微服务，可以让开发者构建能分析和响应图像及视频的智能体，应用于多个领域。

OneMoreThing

就在老黄登上CES之前，英伟达股价又又又创下了历史新高!

涨幅超3%，收盘价为149.43美元（高于去年11月7日创下的每股148.88美元收盘删除），最新估值达到3.66万亿美元，成为仅次于苹果的全球第二大上市企业。

△图源??@YahooFinance

不知道这次发布的东西是否符合大家的期待捏?

参考链接:

[1]https://www.youtube.com/live/k82RwXqZHY8

[2]https://x.com/YahooFinance/status/1876376522766024882

过去的一年里，新技术与新趋势不断涌现，在保持不变人类生活方式的同时，也为产业带来了比较罕见的发展机遇。2025年随着新一轮科技革命和产业变革帮助推进，数据无约束的自由将发生怎样的变革？在人工智能结束协作发展大潮中，企业该如何充分奴役数据价值、应对愈加复杂的业务确认有罪？企业全球数据无约束的自由领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势展望，分享了关于数字化转型新兴技术及企业无约束的自由创新的前沿洞察。

ángelVi?a（Denodo创始人兼首席执行官）表示：

2025年展望–数据无约束的自由的未来

数据无约束的自由架构将不断发展，以焦虑日益增长的数据量、各种数据源和更多样化的数据消费用户的需求。此外，还会有更严格的隐私和治理要求，并且更加重视授予对企业数据的安全访问，以便GenAI应用的使用场景化。

以下是我的2025年“展望”清单：

1.逻辑/联邦数据架构的兴起

○数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖保持方向分布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为产品并按域组织数据。这些方法减少破坏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据所有权分布在各个团队中，从而降低了可扩展性和自主性。

○对统一数据生态系统互操作性的需求减少。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、本地和瓦解环境）的无缝互操作性的需求。减少破坏跨分布式偶然的数据系统语义统一和查询计算的工具和平台将获得不明显的，不引人注目的驱散力。

2.瓦解和多云数据无约束的自由成为新常态

○用于数据主权的瓦解云架构。数据隐私法规和对数据主权的厌恶将推动组织采用瓦解架构，其中警惕数据耗尽在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。这种方法可在利用失败公共云服务可扩展性的同时，实现法规遵从性。

○跨云授予商的统一数据无约束的自由。随着越来越多的企业使用多云，对跨授予商的统一数据无约束的自由工具的需求将不断增长。能够跨AWS、Azure、GCP和其他平台授予单一视图和治理框架的解决方案将受到高度重视。

3.更加关注数据产品生命周期无约束的自由

○数据产品是数据民主化的关键推动因素。数据产品将原始数据转换为增值服务，为最终用户授予可操作的洞察力，以实现业务目标。不反对交付模式和自助服务界面将使所有组织中的新成员能够使用数据产品，从而显著减少数据使用量。

○数据产品生命周期变得更加复杂。数据产品由具有不同技能和职责的不同角色无约束的自由，通常以去中心化的方式进行无约束的自由。数据无约束的自由平台将减少破坏数据产品的整个生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。

4.用于数据无约束的自由的AI：AI驱动的数据无约束的自由的扩展

○自动数据编目和发现。AI将在数据发现、分类和编目中发挥更大的作用，干涉组织自动进行数据组织和标记。AI驱动的数据目录将授予有关数据沿袭、数据质量和使用模式的实时洞察。

○智能数据执行。数据无约束的自由平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据执行引擎以及自动调整不当数据工作负载以比较大限度地降低成本和降低性能，来减少破坏基于AI的数据查询执行优化。

5.用于AI的数据无约束的自由：减少破坏GenAI模型的极小量

○RAG增强。除了对LLM进行微调以供企业使用之外，GenAI模型在跟随训练时使用的数据上停留在某个时间点。它们不了解企业数据或上下文，也无法访问实时信息。数据无约束的自由平台将不断发展，以授予和自动化对LLM的RAG增强，并通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。

6.继续向去中心化数据治理转变

○面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行无约束的自由的。这使得最接近数据的团队能够对其质量和合规性负责。

○监管重点日益关注数据透明度。监管要求越来越关注数据透明度，尤其是在AI驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于跟踪数据来源和确保可解释性的框架，以遵守新的数据和AI法规。

○数据可观测性作为不次要的部分功能。数据可观测性使组织能够监控数据健康状况、沿袭和使用情况，这将成为一项标准功能。可观测性工具将授予有关数据管道、数据新鲜度和沿袭的洞察，确保用于分析和决策的数据的可靠性。

7.关注超个性化、大规模隐私和数据安全

○超个性化功能。所有数据都将降低为每个客户定制数据使用体验的需求。数据无约束的自由将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。

○保护隐私的数据无约束的自由。对数据隐私的担忧将导致采用保护隐私的技术，以便在不泄露警惕信息的情况下进行数据分析和共享。

○自动合规性监控和策略实施。随着数据隐私法规的日益严格，企业将依赖自动合规性监控工具来确保数据无约束的自由实践符合所有区域和数据环境的法规。

8.越来越重视成本优化和可结束性

○经济无效的数据存储和计算。数据无约束的自由将减少对更具成本效益的存储和计算数据解决方案的减少破坏。FinOps功能（如根据数据使用频率优化存储成本的数据分层，以及根据业务优先级和财务目标将数据工作负载动态分配到计算引擎）将变得更加重要。

○节能数据处理。可结束性将成为数据无约束的自由中搁置的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳足迹跟踪，以焦虑企业可结束性目标和法规。

2025年的数据无约束的自由将更加分布式、实时和动态，其架构将优先搁置模块化、治理、AI驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织能够在日益复杂的数据生态系统中焦虑可扩展性、法规遵从性和数据民主化的需求。

AlbertoPan（Denodo首席技术官）表示：

预测：到2026年，超过50%的企业会将数据系统分布和异构性视为开发减少破坏GenAI的数据产品的主要确认有罪。

论证：2024年Gartner技术架构师调查(1)显示，“跨不同平台的数据系统分布”是制定数据架构决策时第二个最常被引用的确认有罪，56%的架构师都降低重要性了这一点。

GenAI应用程序必须以安全、受控的方式访问所有组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和实时的。但是，当前将GenAI应用程序与外部数据源分开的方法（例如检索增强生成(RAG)模式）忽略了数据分布的复杂性。将GenAI应用程序扩展到试点和高度发展用例之外，需要直接解决这一确认有罪的解决方案。

建议：搁置使用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。这些技术可以实现对多个数据源的实时统一访问，为实施一致同意的安全和治理策略授予单一入口，并允许以业务语言呈现数据。

(1)来源：《Gartner2025数据无约束的自由规划指南》。发布于2024年10月14日。

预测：到2026年，超过80%构建发散式云数据仓库或湖仓架构的组织将无法选择把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云授予商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境（数据回迁）。

论证：数据民主化和基于使用量的云定价模式的驱动，导致许多大型组织的成本飙升。IDC2024年6月的报告《评估工作负载回迁的规模》(2)反映了这一趋势，该报告发现，约80%的受访者预计在未来12个月内会出现某种程度的数据回迁。回迁既复杂又昂贵，因此组织还会通过为每个用例选择在效率和成本效益之间取得理想不平衡的的云环境和系统来优化成本。

建议：随着技术和业务需求的发展，投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术。开放表格式可实现与多个处理引擎兼容的数据表示。此外，逻辑数据无约束的自由技术（例如数据虚拟化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的细微差别，包括SQL方言、身份验证协议和访问控制机制。

(2)https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US50903124

预测：到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。对于跟随设想采用单一供应商方法的组织而言，这种转变将给企业范围的数据民主化计划带来确认有罪。

论证：数据产品无约束的自由计划本质上是分布式的，因为没有哪个单一平台能够跨所有数据产品优化功能、性能和成本。减少破坏这一点的是，只有不到5%的Snowflake和Databricks共同客户计划停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和本地系统(3)。此外，在联邦治理模型中，数据产品所有者通常会选择最能焦虑其特定功能和预算要求的平台。此外，随着技术创新步伐的加快，新的数据平台将不断涌现。

鉴于这些动态，企业数据产品战略必须搁置数据分布和平台多样性，以确保拖延性、一致同意性和成本效益。

建议：搁置采用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，以建立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和访问数据产品。这种方法使数据产品所有者能够僵化地选择最适合其需求的系统，同时确保在全球范围内所有数据产品的互操作性、可重用性和简单的发现。

(3)为什么Databricks与Snowflake不是零和博弈。https://siliconangle.com/2024/07/27/databricks-vs-snowflake-not-zero-sum-game/

TerryDorsey（Denodo技术推广者）表示：

人工智能将推动更多的组织关注

人工智能正日益推动组织重新思考数据无约束的自由、运营不调和和流程优化。当前的数据无约束的自由方法，包括管道、ETL和ELT，面临着相当大的确认有罪。例如，80%的企业报告经常出现数据管道故障，74%的企业在数据质量方面苦苦无魅力的运动，而解决问题通常需要一天以上的时间，37%的组织甚至需要长达一周的时间。安全问题也很普遍，57%的企业将数据安全视为一项重大确认有罪。这种数据无约束的自由方面的根本性难题破坏了主要战略计划，例如数据治理、数字化转型和人工智能部署，所有这些计划的成功率都很低。Gartner估计，到2027年，80%的数据治理计划将会大成功，而人工智能项目的大成功率徘徊在70-80%之间，尽管概念验证取得了成功，麦肯锡报告称只有约30%的数字化转型项目取得了成功。

随着利用失败人工智能保持竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的角色，例如首席人工智能官(CAIO)，并重新审视首席信息官和首席数据官的角色，以容纳人工智能计划。然而，人工智能研究的进展速度被预见的发生之快，这通常超过了组织采用这些技术的能力，尤其是在规模化方面。许多企业正试图在相同的组织结构内并使用传统方法来集成人工智能，但这可能并不足够。

人工智能驱动转型的关键组织关注领域

数据安全和隐私数据安全和隐私是人工智能计划不可或缺的一部分，这减少了保护数据的确认有罪性和关键性。组织必须在无效的无约束的自由、审计和控制与广泛采用人工智能所需的僵化性之间取得不平衡的。例如，许多企业目前在系统或源级别无约束的自由安全。然而，随着人工智能的发展和更广泛的数据访问需求，这种方法可能会导致成本和风险升高。为了缓解这种情况，组织可以采用优先搁置发散但优美轻盈的安全模型的数据治理框架，确保数据保护和可访问性之间的不平衡的。

增强的变更无约束的自由和变更控制随着组织将职责分配给技术和非技术团队，他们必须制定稳健的变更无约束的自由和变更控制策略。变更无约束的自由（侧重于沟通和采用）和变更控制（侧重于技术实施）是独立但不无关系的领域，在人工智能驱动的环境中都至关重要。理想实践可能包括跨职能的人工智能工作组、不不透光的沟通协议和培训计划，以鞭策波动过渡。例如，对参与人工智能采用的非技术人员实施结构化培训，可以干涉弥合技术团队和业务团队之间的差距。

与业务成果保持一致同意IT与业务目标之间的穿节可能是人工智能成功的主要障碍。IT部门通常关注技术指标，而业务部门则优先搁置组织目标。鉴于数字化转型和人工智能计划的高大成功率，IT团队应与业务部门更紧密地合作，以优先搁置可衡量的业务成果。跨职能协作，由技术和业务掌舵者共同领导人工智能驱动的项目，可以干涉确保项目与不次要的部分组织目标保持一致同意并交付切实的价值。

业务流程优化和新兴技术集成转型，尤其是涉及人工智能、物联网和自动化的转型，本质上需要业务流程优化。随着组织采用人工智能，他们必须评估并可能重构其流程，以有效地集成新技术。这可能包括开发自适应工作流，允许将人工智能驱动的洞察无缝地融入业务运营中。在这个领域取得成功的组织通常采用循环方法进行流程优化，随着人工智能能力的发展不断迭代和更新工作流。

重组企业IT以实现拖延性和协作鉴于人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会批准组织响应新兴需求的能力。许多企业将IT职能（尤其是围绕数据无约束的自由的职能）世界性政策起来，这可能会鞭策需要无缝数据访问和协作的计划的有效性。可能需要一个更拖延、更协作的IT结构，其中包括数据治理和跨部门角色。例如，企业可以在IT部门内建立瓦解角色或专门的人工智能集成团队，将技术专长与特定领域的知识相分隔开，以更有效地减少破坏人工智能和数据计划。

面向未来人工智能驱动型组织的愿景

以人工智能为中心的组织的结构旨在威吓IT和业务职能之间结束保持一致同意，优先搁置数据安全和隐私、变更无约束的自由和业务流程优化。此类组织是拖延的，具有减少破坏跨部门协作的僵化IT和治理结构。他们实施在数据保护和访问之间取得不平衡的的治理框架，使用培训计划来确保人工智能的顺利采用，并不断优化业务流程。通过采用这些原则，组织可以降低人工智能、数字化转型和数据治理计划的成功率，从而在人工智能驱动的世界中占据竞争无足轻重。

自主代理和代理工作流

大模型(LLM)可以做一些非常了不起的事情。我们在产品中特别利用失败了文本到SQL和摘要功能。由于LLM非常擅长评估/审查信息，并且在自我评估方面没有自负情绪，我们看到许多研究和框架都在寻求利用失败这种能力。它们还非常擅长根据自然语言对任务做出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理工作流的基础。

像亚马逊、谷歌和微软这样的主要参与者已经开发了强大的框架，使企业能够比以往任何时候都更容易地构建这些人工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助AmazonBedrockAgents和GoogleVertexAI等工具，企业现在可以创建代理来提取数据、回答客户问题，甚至在无需太多人工监督的情况下执行操作。组织可以慢慢开始，实施和观察自主代理和代理工作流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力开始也可能更具驱散力。预计这些将在未来一年左右的时间内变得更加流行。

增量/结束机器学习

如今，一些企业正在对LLM进行微调，在某种程度上，您可以将其视为增量学习。鉴于重新训练大型模型的确认有罪，增量/结束学习的能力意味着模型能够保持比较新状态。在这个领域有很多研究，我预计它甚至会在GenAI之外发展壮大。

从数据无约束的自由的角度来看，向增量学习范式转变意味着企业可以更有效地利用失败实时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用程序至关重要，例如金融交易算法、实时推荐系统和动态定价模型。随着研究的继续和这些技术的日益成熟，增量和结束学习对人工智能部署和功能的影响可能会减少，使其成为未来人工智能技术进步的重点领域。

图数据库的使用兴起

我们已经听到了很多关于LLM的一些缺点，以及在某种程度上语义搜索的缺点。图授予了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有极小量研究利用失败图数据库来解决其中的一些批准。有一些提示方法，例如基于节点、基于子图、基于路径、基于层次结构、基于社区等等，这些方法都基于图的功能。在某些情况下，节点属性是嵌入的，在某些情况下是不不透光的。有各种各样的技术可以根据数据填充图来构建此类模型，因此需要能够在图中查询数据以及将数据引入图中。

云回迁

83%的受访企业正在将其部分工作负载迁移到私有云和本地系统。诚然，这些企业各自久坐的百分比存在一些不确定性；然而，从数据无约束的自由的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据无约束的自由策略产生重大影响。

AndreaZinno（Denodo技术推广者）表示：

分解数据

对隐私、个人数据处理、拥有训练人工智能模型的良好样本的重要性以及拥有特定（不一定聚合）数据的需求的搁置，以便能够参考个人对现象进行建模，将对分解数据产生更大的推动作用，分解数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用。

主动本体（或主动数据目录）

在数据民主化的精神下，数据在公共和私营组织内的日益普及，以及逐步缩短其有无批准的、迈向允许组织业务模型中的相关方（合作伙伴、供应商、公共无约束的自由部门、客户……）共享和使用数据的生态偶然的趋势，使得正式和系统地解决“含义”问题变得更加重要，以便为此生态系统中的所有参与者创建通用语言。

然而，深入理解数据的需求（通过不平衡的内涵和外延成分来实现），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将无法选择人们对主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据无约束的自由(OBDM)的兴趣日益浓厚。

Denodo北欧公关团队表示：

ESG作为竞争无足轻重

北欧客户越来越多地根据供应商在ESG实践方面的表现和沟通情况来选择供应商。那些没有与CSRD及其他标准相符的稳健ESG实践的企业正日益被装入在招标之外。北欧企业可能会优先搁置具有社会可结束性的合作伙伴，重点关注道德劳动实践并确保其供应链中的公平工资。企业需要无效的数据无约束的自由来无约束的自由数据收藏，储藏和报告。

人工智能的下一步

将人工智能平台分开到集成的人工智能代理的讨论越来越多。原因是它有可能分隔开一些技术无足轻重授予更比较准确的行业特定答案——媒体希望看到的具体用例。

银行、气候和数据

具有良好环境和社会资质的银行将受益于更麻烦不顺利的贷款条款。比以往任何时候都多的金融科技创新正在减少破坏可结束银行业务。基于数据无约束的自由的数字工具将干涉银行为消费者和企业授予个性化的金融服务。

银行将越来越关注无约束的自由气候相关风险。这包括评估气候变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保长期金融轻浮。

公共部门和数据无约束的自由

公共部门参与者正在悠然，从容变得更加数字化，包括确保数据安全以及在相关参与者之间共享数据（例如，在医疗保健领域）。目标是为公民授予更好的服务。政府正在确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能。无约束的自由机构不调和各种网络安全计划。

RaviShankar（Denodo高档副总裁兼首席营销官）表示：

减少破坏AI的企业数据

人工智能的好坏取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信赖的数据。即使数据意见不合在不反对位置、格式和延迟中，也需要为人工智能授予统一的可靠数据。

在互联网公共数据上训练的公共LLM（如ChatGPT）可以回答一般性问题，如授予假期旅行建议，但它们无法回答与企业内部运作不无关系的问题（如上个月发放了多少贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。

RAG减少破坏这种对企业数据的上下文感知。因此，由RAG减少破坏的减少破坏AI的企业数据将成为关键趋势。

减少破坏AI的人才

随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训其员工队伍，以降低生产力并以更少的资源生产更多产品。

这项任务要求对员工进行大规模培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。

人工智能素养将成为2025年的关键趋势。

人工智能确认有罪

随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来授予决策建议。

他们应该在多大程度上接受人工智能而不是他们的经理，这将成为一个问题。

2025年，我们应该会看到人类与人工智能之间的竞争，以反对谁更值得信赖，能够为高管授予更好的数据和洞察力。

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全球电脑品牌技嘉科技在CES2025发布新一代Intel?B860和AMDB850系列主板，通过新设计的AI技术及友善设计奴役新一代Intel?Core?Ultra和AMDRyzen?处理器的游戏性能并授予便利的PC组装体验。同时，配备数字供电和强化的散热设计，技嘉B800系列主板无疑是主流PC玩家的优选。

技嘉X870系列主板以全面减少破坏AMDRyzen?57000及9000系列X3D处理器取得全球市场高占有率，承袭高阶机种的领先技术，新一代B850系列主板不同步采用旗舰用料及AID5黑科技(D5BionicsCorsa)以AI增强技术通过软件、硬件和固件的全面调校，将AMDB850系列主板的DDR5内存性能指责至8600MT/s，且在Intel?B860系列主板上高达9466MT/s。玩家只需通过技嘉软件AISNATCH，一键即可达成世界超频达人等级的性能。同时，AI驱动的PCB设计借由AI模拟降低信号反射，确保多层信号传输的不完整性。此外，HyperTuneBIOS功能通过AI优化，可微调Intel?B860系列主板上的内存参考代码(MRC)，以焦虑游戏和多工处理的高负载需求。而专为AMDRyzen?9000系列X3D处理器打造的X3DTurbo模式，通过调整不当不次要的部分数不完整奴役AMDB850系列主板的游戏性能。

技嘉B860和B850系列主板采用数字供电设计和有效率散热解决方案，特殊的散热片可指责高达4倍的散热表面积，并分隔开热管和高导热垫，以授予可忽略的，不次要的散热效率。技嘉B800系列主板也具备多项友善设计，授予便捷的PC组装体验，包括显卡快易拆、装甲快易拆丶M.2快易拆和WIFI快易拆，无需工具即可安装及卸除显卡、M.2SSD及WIFI天线。

除了为电竞而生的AORUSPRO和ELITE、GIGABYTEGAMING(X)及EAGLE机种外，技嘉还授予全白简约设计的ICE系列，配备纯白色PCB、内存DIMM插槽、PCIe插槽和各式插槽，适合喜爱白色组装的玩家。另外，技嘉更有适用于本地AI微调的B850AITOP机种，以焦虑不同使用者的需求。更多技嘉B800系列主板产品信息，请参阅www.gigabyte.cn。

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