Samsung推出了行业首款速度高达10.7 Gbps的LPDDR5X DRAM，为行业树立了新的标杆。

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通过采用尖端的12纳米级工艺技术，三星不仅达到了最高的性能指标，还实现了现有低功率双数据率（LPDDR）产品中最小的芯片尺寸。

三星存储产品规划执行副总裁YongCheol Bae评论道：“随着对低功耗、高性能存储的需求增加，LPDDR DRAM预计会从主要面向移动设备的领域扩展到其他传统上需要更高性能和可靠性的领域，如PC、加速器、服务器和汽车。”

Bae进一步保证，三星致力于继续创新轨迹，专注于通过与合作伙伴的战略合作，提供针对即将到来的在设备AI时代量身定制的产品。在设备AI能力越来越成为关键考虑因素。这一转变强调了像LPDDR这样在功耗低和性能高之间取得平衡的存储解决方案的必要性。

三星的新产品10.7Gbps LPDDR5X不仅比其前身提供了超过25%的性能提升和超过30%的容量增加，还满足了在设备AI不断发展的需求，成为高容量、高性能和节能存储需求的最佳解决方案。移动DRAM单一封装容量已扩展至32 GB，这是移动和在设备AI应用的一个重要里程碑。

此外，LPDDR5X融合了先进的节能技术，包括根据工作负载动态调整能耗的优化功耗变化和扩展的低功耗模式间隔，以便延长节能时间。这些增强功能共同比上一代提高了25%的功率效率，不仅为移动设备提供更长的电池寿命，还降低了服务器的能耗，从而降低了总拥有成本。

三星预计将在2024年下半年实现10.7Gbps LPDDR5X的大规模生产，随后进行与移动应用处理器（AP）和移动设备制造商的全面验证流程。

参见：Hugging Face推出Idefics2视觉语言模型

想要从行业领袖那里了解更多关于AI和大数据的知识吗？请查看即将在阿姆斯特丹、加州和伦敦举行的AI & Big Data Expo。这一全面的活动与其他领先活动同期举办，包括BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo。

在这里探索由TechForge提供的其他即将举行的企业技术活动和网络研讨会。

。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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Samsung推出了行业首款速度高达10.7 Gbps的LPDDR5X DRAM，为行业树立了新的标杆。

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通过采用尖端的12纳米级工艺技术，三星不仅达到了最高的性能指标，还在现有低功耗双数据率（LPDDR）产品中实现了最小的芯片尺寸。三星内存产品规划执行副总裁YongCheol Bae表示：“随着对低功耗、高性能内存的需求增加，LPDDR DRAM预计会将其应用从主要是移动设备扩展到其他领域，这些领域传统上需要更高性能和可靠性，比如PC、加速器、服务器和汽车。” Bae进一步承诺，三星致力于继续其创新轨迹，专注于通过与合作伙伴的战略合作为即将到来的设备AI时代定制产品。

设备AI能力正在日益成为一个关键考量。这种转变强调了像LPDDR这样既低功耗又高性能的内存解决方案的必要性。三星的新款10.7Gbps LPDDR5X不仅比其前身提供了超过25%的性能提升和超过30%的容量增加，而且通过其为高容量、高性能和节能内存需求提供的最佳解决方案，满足了设备AI愈发增长的需求。手机DRAM单包容量已扩展至32 GB，为移动设备和设备AI应用标志着一个重要里程碑。

此外，LPDDR5X融入了先进的节能技术，包括优化的功耗变化，根据工作负载动态调整能量使用，并扩展低功耗模式间隔，以便延长节能周期。这些增强功能共同提高了25%的功率效率，不仅为移动设备提供更长的电池寿命，还减少了服务器的能耗，从而降低了总拥有成本。

三星预计在2024年下半年开始批量生产10.7Gbps LPDDR5X，经过与移动应用处理器（AP）和移动设备制造商的全面验证过程。

![Image Credit: Samsung]

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SAS，作为数据和人工智能解决方案的专家，推出了一种旨在帮助组织直面业务挑战的“颠覆性方法”。

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通过引入适用于个人许可的轻量级行业特定AI模型，SAS希望为组织提供可立即部署的AI技术，以以前所未有的效率实现将现实世界用例投入生产。IDC未来智能研究总监Chandana Gopal表示：“SAS正在不断发展其产品组合，以满足更广泛的用户需求，并通过创新的新产品占领市场份额，”“对SAS来说，一个非常适合的领域是为基于SAS的核心资产、人才和在解决行业问题方面积累的丰富经验构建模型的产品化。”

在今天的市场中，对模型的消耗主要集中在用于生成式AI的大语言模型（LLM）。事实上，LLM仅仅是实际使用AI进行生产部署和业务决策中模型需求的很小一部分。通过这一新提供，SAS正在超越LLM，并为跨足欺诈检测、供应链优化、实体管理、文件转换和医保支付完整性等用例的行业提供验证过的AI模型。

与传统的AI实施方式相比，可能繁琐并耗时的是，SAS的行业专用模型旨在快速整合，使组织能够实现可信的AI技术运营，并加速实现切实收益和可信结果。企业正面临着有效竞争的压力，并寻求利用AI获取优势。同时，由于AI技能短缺，招聘数据科学团队从未如此具有挑战性。因此，企业正在要求在使用AI解决问题时更具灵活性，并需要快速推动业务成果的灵活AI解决方案。

通过将行业模型作为打包产品提供，这是SAS承诺的10亿美元投资到以AI为动力的行业解决方案的成果之一。正如2023年5月的公告所述，这一AI投资建立在SAS几十年致力于提供打包解决方案解决银行业、政府、医疗保健等行业挑战的基础上。

SAS的AI助手专注于仓库空间优化，是使AI技术无论技能水平如何都能轻松访问的一种示范。利用大规模语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将互动转化为优化的工作流程，协助更快的规划决策。Sgvalo表示：“SAS模型为组织提供灵活、及时和易于访问的AI，与行业挑战相一致。

无论您是刚开始进行AI之旅，还是寻求加速企业范围内AI扩展，SAS在满足您业务独特需求方面具有无可比拟的深度和广度。”第一批SAS模型预计将于今年晚些时候正式提供。

想了解更多行业领袖的人工智能和大数据信息吗？请访问在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举办的AI & Big Data Expo。这一全面的活动与其他领先的活动同期举办，包括BlockX、Digital Transformation Week以及Cyber Security & Cloud Expo。请浏览TechForge提供的其他即将举行的企业技术活动和网络研讨会。

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SAS，作为专门从事数据和人工智能解决方案的公司，推出了被称为“改变游戏规则的方法”，帮助组织直面业务挑战。

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引入轻量级、行业特定的AI模型的个人许可，SAS希望向组织提供可立即部署的AI技术，以实现真实世界用例的高效实现。

IDC的未来智能研究总监Chandana Gopal表示：“SAS正在不断发展其产品组合，以满足更广泛用户需求，并通过创新的新产品拓展市场份额。
“SAS一个有潜力的领域是将基于SAS核心资产、人才和从与客户一起解决行业问题的丰富经验中提炼的模型产品化。”

目前的市场主要关注大型语言模型（LLMs）用于生成性人工智能。事实上，LLMs只是实际生产部署的AI和业务决策中模型需求的一小部分。通过这一新产品推出，SAS正在超越LLMs，为覆盖欺诈检测、供应链优化、实体管理、文件转换和医疗保健支付完整性等各行业用例的行业验证确定性AI模型。

与传统的人工智能实施不同，可能繁琐且耗时，SAS的行业特定模型经过了快速集成的工程化，使组织能够运用可信赖的AI技术并加速实现切实的利益和可信赖的结果。

扩展市场足迹
组织正面临竞争的压力，并寻求利用AI获得优势。同时，由于AI技能短缺，组建数据科学团队从未如此具有挑战性。因此，企业要求在使用AI解决问题时具有灵活性，并需要灵活的AI解决方案快速推动业务结果。SAS易于使用但功能强大针对企业调整的模型使组织从SAS在各行业长达半个世纪的领导地位中受益。

将行业模型作为打包的产品提供是SAS致力于AI支持行业解决方案10亿美元投资的结果。正如2023年5月的宣布中所概述的，对AI的投资建立在SAS数十年来专注于提供打包解决方案以应对银行、政府、医疗保健等行业挑战的基础上。

SAS的AI和分析副总裁Udo Sglavo表示：“模型完美地补充了我们现有的解决方案和SAS Viya平台产品，并面向各种受众的不同业务需求，确保创新触达我们生态系统的每个角落。
“通过量身定制我们的方法以了解具体行业需求，我们的框架让企业能够在其独特环境中蓬勃发展。”

让AI惠及大众
SAS正在通过提供即插即用、轻量级的AI模型来实现AI民主化，无论技能水平如何都能获得AI技术，首先推出的是用于仓库空间优化的AI助手。利用大型语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将互动转化为优化的工作流程，并帮助更快地做出规划决策。

Sgvalo表示：“SAS模型为组织提供了灵活、及时和易获得的AI，与行业挑战相一致。
“无论您是刚开始AI之旅还是想加速AI在企业中的推广，SAS在满足您企业独特需求方面提供了无与伦比的深度和广度。”

预计首批SAS模型将于今年晚些时候正式推出。

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SAS，一家专注于数据和AI解决方案的公司，发布了一种被描述为 “改变游戏规则的方法” 的方法，以帮助组织直面业务挑战。

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通过引入适用于个人许可的轻量化、行业特定的AI模型，SAS希望为组织提供可随时部署的AI技术，以以无与伦比的效率将真实世界的用例投入生产。
IDC 的未来智能研究总监 Chandana Gopal 表示：“SAS正在发展其产品组合，以满足更广泛的用户需求，并通过创新的新产品争夺市场份额，
“SAS有望在其中一个领域成功，即将建立在SAS的核心资产、人才和在解决行业问题方面的丰富经验的模型化产品化。”
在当今市场上，模型的使用主要集中在用于生成AI的大语言模型（LLM）。实际上，LLM只是真实世界生产部署的AI和企业决策中建模需求的很小一部分。通过这一新提供，SAS正在超越LLM，为各种行业提供经过验证的确定性AI模型，涵盖欺诈检测、供应链优化、实体管理、文件转换和医疗保健支付完整性等用例。
与传统的AI实施可能繁琐且耗时不同，SAS的行业特定模型经过快速集成的工程化设计，使组织能够将可信任的AI技术投入运营，并加速实现实质性的利益和可信任的结果。
扩大市场足迹
组织正面临着有效竞争的压力，并将AI视为获得优势的手段。与此同时，由于AI技能短缺，人员配备数据科学团队从未如此具有挑战性。因此，企业要求在使用AI解决问题方面变得更加灵活，并需要灵活的AI解决方案快速推动业务成果。SAS易于使用但功能强大的面向企业的模型能使组织受益于 SAS 跨行业领域半个世纪的领导地位。
将行业模型作为打包产品提供是 SAS 承诺的 AI 支持行业解决方案的 10 亿美元投资的一个结果。正如 2023 年 5 月的宣布所述，对 AI 的投资建立在 SAS 几十年致力于提供打包解决方案以解决银行、政府、医疗保健等行业挑战的基础上。
SAS AI和分析副总裁Udo Sglavo表示：“模型是我们现有解决方案和 SAS Viya 平台产品的完美补充，并满足各种受众的不同业务需求，确保创新触及我们生态系统的每一个角落。
“通过调整我们的方法以理解特定行业需求，我们的框架使企业能够在其独特环境中蓬勃发展。”
让AI惠及大众
SAS通过提供即开即用、轻量级的AI模型使AI无需技能，使AI无障碍获得—开始提供适用于仓储空间优化的AI助手。利用诸如大语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将交互转化为优化的工作流程，有助于更快的规划决策。
Sglavo 表示：“SAS模型为组织提供了灵活、及时和易获得的AI，与行业挑战相一致。
“无论您是刚刚开始AI之旅，还是寻求加速业务中AI的扩张，SAS在满足您企业独特需求方面具有无与伦比的深度和广度。”
第一批 SAS 模型预计将于今年晚些时候正式推出。

想从行业领袖那里了解更多关于AI和大数据的信息吗？请查看在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI＆大数据博览会。此综合性活动与其他领先活动同期举办，包括BlockX，Digital Transformation Week以及Cyber Security & Cloud Expo。
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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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SAS，作为专注于数据和人工智能解决方案的专家，推出了一种被称为“改变游戏规则”的方法，以帮助组织迎接商业挑战。

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通过引入面向个人许可的轻量级、行业特定的AI模型，SAS希望为组织提供可立即部署的AI技术，以高效生产化实际用例。
IDC的智能未来研究主任Chandana Gopal表示：“SAS正在发展其产品组合，以满足更广泛的用户需求，并通过创新的新产品占领市场份额。
“SAS有望在产品化建立在其核心资产、人才和来自与客户合作解决行业问题的丰富经验积累的模型领域取得成功。”
当前市场上，模型的使用主要集中在大型语言模型（LLM）用于生成AI。事实上，LLM只是实际生产部署的AI和企业决策中模型需求的很小一部分。通过这一新提供，SAS正在超越LLM，为跨各行业的使用案例如欺诈检测、供应链优化、实体管理、文档转换、医疗保障支付等领域提供经受市场验证的确定性AI模型。
与传统的AI实施不同，可能耗时且复杂，SAS的行业特定模型旨在快速集成，使组织能够实现值得信赖的AI技术的实施，并加速实现明显的好处和可信的结果。
扩展市场影响力
组织面临着有效竞争的压力，并希望通过AI获得优势。与此同时，由于AI技能短缺，填充数据科学团队从未如此具有挑战性。因此，企业要求在使用AI解决问题时具有灵活性，并需要灵活的AI解决方案，以快速推动业务成果。SAS易于使用但功能强大、针对企业调整的模型使组织从SAS跨行业五十年的领导经验中受益。
提供行业模型作为打包产品是SAS承诺的10亿美元AI增强行业解决方案的一个结果。正如2023年5月宣布的那样，AI的投资是SAS几十年来专注提供打包解决方案以应对银行业、政府、医疗保健等行业挑战的发展。
SAS AI与分析副总裁Udo Sglavo表示：“模型是我们现有解决方案和SAS Viya平台产品的完美补充，适用于各类业务需求的各种受众，确保创新触及我们生态系统的每个角落。”
使AI普及
SAS通过提供即开即用、轻便的AI模型，使AI技术无障碍让更多人可接触，从而推出了用于仓库空间优化的AI助手。利用大型语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将互动转化为优化的工作流程，并帮助加速决策过程。
Sgvalo表示：“SAS模型为组织提供灵活、及时、易接近的AI，与行业挑战保持一致。
“无论您是即将开启AI之旅，还是寻求加速企业全面扩展AI，SAS在满足业务独特需求方面具有无与伦比的深度和广度。”
首批SAS模型预计将于今年晚些时候正式推出。

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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組織對生成式人工智慧（Generative AI）增加業務和人力生產率的潛力持有熱情，但缺乏戰略計劃和人才短缺阻礙了它們實現其真正價值的能力。

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這是根據2024年初由Coleman Parkes Research進行的一項研究所得，該研究由數據分析公司SAS贊助，對300名美國GenAI策略或數據分析決策者進行了調查，以對組織的主要投資領域和面臨的障礙進行脈搏檢查。

SAS的戰略AI顧問Marinela Profi表示：”組織正在意識到僅僅擁有大型語言模型（LLMs）並不能解決業務挑戰問題。GenAI應被看作是對超級自動化和現有流程和系統加速的理想貢獻者，而不應被視為新的光鮮亮眼的玩具，它將幫助組織實現所有業務目標的工具。在潜入並全部投入之前，組織應該花時間制定先進策略並投資於提供LLMs整合、治理與可解釋性的技術，這是所有組織應採取的重要步驟。”

組織在實施的四個關鍵領域中遇到了障礙：

• 提高對數據使用的信任度並實現合規性。只有10％的組織有可靠的系統來衡量LLMs中的偏見和隱私風險。此外，93％的美國企業缺乏一套全面的GenAI治理框架，大多數在法規方面面臨風險。
• GenAI與現有系統和流程的整合。組繹透露當他們試圖將GenAI與其當前系統結合時，他們遇到了兼容性問題。
• 人才和技能。內部的GenAI缺乏。隨著人力資源部門遭遇合適人選的短缺，組繹領導者擔心他們無法獲得必要的技能來最大程度地利用他們的GenAI投資。
• 預測成本。領導人引述使用LLMs的直接和間接成本過高。模型創作者提供了一個象徵性的成本估計（組繹現在意識到這是禁止的）。但關於私人知識準備、培訓和模型運營管理的成本是冗長且復雜的。

Profi補充說：”重要的是找出提供最大價值並以可持續和可擴展方式解決人類需求的現實用例。通過這項研究，我們將繼續致力於幫助組繹保持競爭力，明智地投資他們的資金並保持彈性。在人工智慧技術幾乎每天都在進步的時代，競爭優勢高度關注於能夠遵守彈性規則的能力。”

該研究的詳細信息是在拉斯維加斯的SAS Innovate大會上披露的，這是為商業領袖、技術用戶和SAS夥伴舉辦的SAS軟件人工智能和分析會議。如果您想從行業領袖了解更多關於人工智慧和大數據的信息，請查看將在阿姆斯特丹、加州和倫敦舉辦的AI＆Big Data Expo。這一全面的活动与其他领先的活动如BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo共同举行。

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SAS，作为数据和人工智能解决方案专家，推出了一种被其描述为“改变游戏规则的方法”，让组织能够直面业务挑战。

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通过为个人许可发布轻量级、行业特定的AI模型，SAS希望为组织提供可立即部署的AI技术，以实现现实世界用例的生产化，实现效率最大化。

IDC的未来智能研究总监Chandana Gopal表示：“SAS正在发展其产品组合，以满足更广泛的用户需求，并通过创新性的新产品争夺市场份额，”较适合SAS的一个领域是产品化建立在SAS核心资产、人才和知识产权的模型，这些模型来自SAS丰富的与客户合作解决行业问题的经验。”

在当前市场上，模型的使用主要集中在用于生成式AI的大语言模型（LLMs）。然而，在现实中，LLMs只是AI生产部署和业务决策中模型需求的很小一部分。通过这一新功能，SAS超越了LLMs，为跨越欺诈检测、供应链优化、实体管理、文件转换和医疗保障支付完整性等用例的行业已验证的确定性AI模型。

与传统的AI实施不同，这些行业特定模型被设计用于快速集成，使组织能够将可信任的AI技术实施，并加速实现切实的收益和可信任的结果。

扩展市场足迹，组织正面临着有效竞争的压力，并希望借助AI获取优势。与此同时，由于AI技能短缺，组织招募数据科学团队的困难从未如此之大。因此，企业要求以灵活的AI解决方案迅速解决问题，需要灵活的AI解决方案以快速推动业务成果。SAS易于使用但功能强大的面向企业的模型使组织能够受益于SAS在各行业中长达半个世纪的领导。

推出行业模型作为打包产品是SAS承诺的10亿美元资金用于AI驱动行业解决方案的结果。正如在2023年5月的公告中所概述的，对AI的投资是SAS几十年来专注于提供打包解决方案来应对银行业、政府、医疗保健等行业挑战的延续。

SAS的AI副总裁Udo Sglavo表示：“模型是我们现有解决方案和SAS Viya平台产品的完美补充，适合各种观众的不同业务需求，确保创新触及我们生态系统的每一个角落。”
“通过我们针对特定行业需求的个性化方法，我们的框架能够使企业在其独特的环境中蓬勃发展。”

将AI推广到大众，SAS通过提供即插即用的轻量级AI模型实现AI的民主化，使AI技术无论技能水平如何都能获得 - 首个示范为仓库空间优化的AI助手。借助大型语言模型等技术，这些助手面向非技术用户，将交互转化为优化的工作流程，帮助更快地进行规划决策。

Sgvalo表示：“SAS模型为组织提供了灵活、及时和易接近的AI，切合行业挑战。不论您是开始AI之旅还是寻求加速AI在企业全面拓展，SAS在满足您业务独特需求方面具有无与伦比的深度和广度。”

首批SAS模型预计将于今年晚些时候正式推出。

想向行业领袖学习更多有关人工智能和大数据的信息？请查看在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI和大数据博览会。该全面活动与其他领先活动同期举办，包括BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo。
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Neura Robotics, 一家全球认知机器人的先驱，以及全球工业机器人与自动化领域的领导者 Omron Robotics and Safety Technologies Inc.，很高兴地宣布他们的战略合作伙伴关系。

这一合作旨在通过引入认知机器人到工厂自动化中，利用先进的人工智能能力提高效率、灵活性和安全性，从而彻底改变制造业。

与传统工业机器人不同，认知机器人具有从环境中学习、自主做出决策和适应动态生产场景的能力。这开启了新的应用可能性，包括复杂的装配任务、细致的质量检查和适应性材料处理流程。

Omron Robotics and Safety Technologies Inc. 的总裁兼首席执行官 Olivier Welker 强调了这一合作的重要性，称：“我们认为 Neura 的认知技术是工业机器人的一个引人注目的增长机会。通过将 Neura 的创新解决方案与 OMRON 的全球影响力和自动化产品组合在一起，我们将为客户提供提高安全性、生产率和灵活性的全新方式。”

Neura Robotics 的创始人兼愿景领袖 David Reger 在合作中反思道：“强大的合作伙伴关系和联盟是加快增长的关键。Omron 和 Neura Robotics 之间的战略联系是工业自动化史上的里程碑。它使我们更接近实现彻底改变全球机器人市场的目标。将我们的传感器和人工智能技术和专业知识汇集成一个终极平台方案，我们将在极大程度上塑造制造业的未来，并树立新的标准。”

除了技术进步，Omron Robotics and Safety Technologies 与 Neura Robotics 之间的合作伙伴关系是基于共同愿景驱动的。致力于改善生活并为更美好的社会做出贡献，Omron 在 Neura 通过突破性机器人技术为人类服务的使命中找到了共鸣。这种一致性加强了合作关系的基础，推动两家公司朝着塑造制造业未来的共同目标迈进。

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组织可以在云中 consoli进行数据专栏，并利用 Nasuni 的文件数据平台将微软 AI 助手集成到其中

Nasuni，领先的混合云存储解决方案，今天发布了新指南，帮助客户加快集成 Microsoft 最前沿的 Copilot AI，用于他们的 Nasuni 管理的数据存储库和运营工作流。

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微软 Copilot 是一个强大的人工智能助手，集成在微软应用程序组合中，可以理解自然语言，分析数据，并提供智能响应。Nasuni 正在教育客户，使他们能够创建定制的 Copilot 体验，利用客户的非结构化数据集来解锁更多的业务见解和收入来源。
McKim and Creed 的 IT 主管 Charles Douglass 表示：“Nasuni 教育了我们如何使用我们的 Nasuni 数据创建定制的 AI Copilots。我们现在已经创建了一个初始的 Copilot，并期待继续了解如何对其进行改进，以提供对我们业务文件的自然语言交互。”
“虽然 Microsoft Copilot 是一个令人难以置信的通用 AI 助手，但当它被注入到一个组织的特定领域数据时，其真正的企业价值才能得到实现，” Nasuni 的首席创新官 Jim Liddle 说道。“文件数据通常被锁定在专用环境中，使得 AI 成为一种不可能。有了 Nasuni，客户可以在云中 consoli他们的数据，然后利用 AI。我们创建了一个名为‘Ask Nasuni’的自己的 Copilot 聊天机器人，该聊天机器人利用我们的 Nasuni 数据，并在 Microsoft Teams 环境中部署供我们的员工进行交互。我们的客户想要做类似的事情来利用自己的公司信息是理所当然的。”
Nasuni 文件数据平台使公司能够将分布在多个位置的数据专栏 consoli到一个中央云中。然后，借助 Nasuni 的指导，客户可以：

• 使用 Copilot AI 与 Nasuni 管理的非结构化数据集。
• 通过教导 Copilot 使用 Nasuni 数据进行关键工作流程（例如销售和/或支持聊天机器人）来构建自定义 Copilot。
• 通过利用‘锁定的’机构知识提高员工生产力。
• 部署定制到公司需求的安全、私有的 Copilot 实例。
  RWDI 的信息技术主管 Marco Accardo 表示：“在 RWDI，我们正在努力利用 Copilot AI 进行机构知识传承。Nasuni 在探索这个用例并寻求利用我们 Nasuni 管理的数据中的知识方面一直在帮助我们。”
  有关企业如何利用 Nasuni 和 Microsoft Copilot AI 的更多信息，请点击这里。您还可以注册参加 4 月 23 日的即将举行的网络研讨会，与微软云解决方案架构师 Melody Yin 一起，了解 AI 在 Microsoft 生态系统中的运作方式，Copilot Studio 的基本知识，如何通过外部数据集（如 Nasuni）提高生产力等。
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