随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。

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面对这一挑战，穹彻智能携手上海交通大学卢策吾和刘景全团队，创新性地提出了名为 ViTaM 的视觉-触觉联合记录和追踪系统。该系统包括高密度可伸缩触觉手套和基于视觉-触觉的联合学习框架，不仅在触觉手套的设计和制造上实现了技术突破，更通过视觉与触觉的深度融合，为理解手物交互过程状态提供了全新的视角和强大工具。

在人形机器人操作领域，有一个极具价值的问题：鉴于操作数据在人形操作技能学习中的重要性，如何有效地从现实世界中获取操作数据的完整状态？

如果可以，那考虑到人类庞大规模的人口和进行复杂操作的简单直观性与可扩展性，人形机器人再也不用担心没有高质量的操作数据资源了。

穹彻智能携手上海交通大学卢策吾和刘景全团队意识到，分布式触觉技术对于重建完整人类操作至关重要，当操作被遮挡时，触觉可以作为视觉的有效补充，从而一同还原出操作区域的形变状态、接触力位点和大小。因此，该团队提出了一种全新的视觉 - 触觉联合记录和追踪系统 ViTaM（为 Visual-Tactile recording and tracking system for Manipulation 的缩写），包括一个可伸缩的触觉手套，与一个基于视觉 - 触觉的联合学习框架。文章在 24 个物体样本中进行实验，涵盖了 6 个类别，包含刚性物体和可形变物体，重建误差均值仅为 1.8 厘米。

ViTaM 系统在未来发展中，有望被深度集成至机器人的电子皮肤之中，从而赋予机器人与周围环境进行无缝互动的能力。这不仅能够使机器人实时感知并精准响应多样化的环境刺激，更将极大提升其在复杂场景下的灵巧操作水平，推动智能机器人技术迈向更加先进和实用的新阶段。

论文名称：Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep learning-powered stretchable tactile array
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-53654-y
项目地址：https://github.com/jeffsonyu/ViTaM

演示视频：视频链接

可以看到，对于刚体和可形变物体，系统都能进行高水准的重建，也同时适用于不同类型的物体，如纸杯，橡皮泥，剪刀等日常生活中常见的物体。

ViTaM 方法详解

ViTaM 系统核心挑战是要解决在与可形变物体进行带力交互时如何捕捉细粒度信息，当可形变物体能被正确捕捉时，刚性部件的交互就自然迎刃而解了。

ViTaM 方法详解

ViTaM 方法详解

ViTaM 系统核心挑战是要解决在与可形变物体进行带力交互时如何捕捉细粒度信息，当可形变物体能被正确捕捉时，刚性部件的交互就自然迎刃而解了。

该系统利用一个高密度、可拉伸触觉手套和一个 3D 相机记录操作过程，并利用一个视觉 - 触觉联合学习框架在几何层面上估计手 - 物体的状态。高密度触觉手套最多有 1152 个触觉传感通道分布在手掌上，当与物体交互时，会记录接触区域的手部物体状态，并以 13Hz 的帧速率准确捕捉手物交互过程中可拉伸界面上的力分布和动态。同时，非接触区域的手与物体状态可以由高精度深度摄像头记录。

捕捉到的力测量和点云序列，经过视觉 - 触觉学习模型处理，融合跨模态数据特征，最终实现对不同形变材料的被操作物体的跟踪和几何三维重建。

A. 硬件设计：触觉手套的设计与制造

在高精度触觉反馈系统…

B. 视觉 - 触觉联合学习在人类操作中的应用

在操作可形变物体时，手部与物体接触的力分布能够帮助揭示因形变而发生的几何变化。然而，由于形变区域几乎具备无限的自由度，完全估算物体形变的几何形状一直是一个难题。尽管触觉手套能够测量接触区域的分布力并帮助感知形变，但其覆盖范围仅限于部分物体表面，且即便是高密度、分布式的传感器网络也难以全面捕捉物体的完整几何信息。因此，团队认为，还需要视觉观测来弥补这一不足，从而恢复完整的物体几何形态。此类视觉 - 触觉交互机制与人类的认知过程高度相似。

团队提出了一种视觉 - 触觉联合学习框架，旨在手 - 物体重建和跟踪中恢复物体几何信息，尤其是在高度非刚性形变的情况下。该框架通过结合触觉数据和视觉信息，能够有效重建被手部遮挡或形变的物体细节。为了评估这一框架，团队制作了一个视觉 - 触觉数据集，包括 7680 个样本，涵盖 24 种物体、6 个类别。数据集中包括海绵、橡皮泥、瓶子和杯子等可形变物体，以及折叠架和剪刀等刚性物体。每个物体都进行了 20 次触摸，并通过 16 个不同的摄像头视角进行了记录。训练数据来自 RFUniverse，它支持基于有限元方法（FEM）的仿真，测试数据则来源于实际操作。

![图 3: 该模型包含手部重建器、特征提取器、时间特征融合器和绕数场（WNF）预测器。全局和局部特征均从视觉和触觉输入中提取，并基

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加密货币支持者期待候任总统的经济团队对加密货币持友好态度。

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比特币价格周三飙至历史新高，超过93,000美元，随着加密货币投资者继续为唐纳德·特朗普的当选欢呼。狗狗币，曾获埃隆·马斯克支持的段子币，在选举日后价值飙升了高达150%，在总统当选宣布马斯克和维韦克·拉玛斯万将领导所谓的政府效率部（Doge）外部咨询团后继续上涨。比特币自特朗普当选以来已飙升超过三分之一。【文章截至】

埃隆·马斯克被特朗普选中执行大规模削减计划阅读更多他最忠实的支持者，如马斯克等人，与加密货币行业有着深厚联系，他们在特朗普胜选后期待着他们的忠诚会带来丰厚回报。坎特菲茨杰尔德的首席执行官、特朗普过渡团队的联合主席霍华德·卢特尼克是该行业的坚定倡导者，一些人预计他将在特朗普的经济团队中任命更多对加密货币持友好态度的人。

多年来，加密货币行业一直在与拜登政府对加密货币进行监管的努力作斗争，后者在很大程度上运作于法律灰色地带。美国证券交易委员会现任主席加里·根斯勒被视为该行业的反对者。

FTX和币安两家曾受尊敬的加密货币交易所的倒闭引发了对该行业未来的质疑，后来发现公司高管，包括FTX的山姆·班克曼-弗里德，曾欺诈投资者。

然而，加密货币的坚定支持者将他们的力量和钱包投入到重新选举特朗普和罢免对该行业不友好的立法者的努力中。在俄亥俄州，民主党参议员谢罗德·布朗在连任竞选中输给了区块链企业家伯尼·莫雷诺。

瑞波公司首席执行官布拉德·加灵豪斯告诉《纽约时报》：“拜登政府对加密货币的战争即将结束。这对美国有利。”

马斯克和拉玛斯万的任命进一步巩固了马斯克在特朗普的第二个任期中将发挥多大影响力。特朗普表示，狗狗币将与白宫管理和预算办公室合作，并提供“关于‘结构性转介’的建议和指导”，以及创造“前所未有的政府企业家式方法”。

在他的社交媒体平台X上，马斯克表示，他将在网上记录所有部门行动。“任何时候公众认为我们在削减重要事项或未实施浪费削减时，只需告诉我们！”

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Co-selling between Opsera and AWS expands the reach of Opsera’s Unified DevOps Platform to enable enterprises to ship software faster, more securely, and effectively across multi-cloud and multi-SaaS applications。{ width=60% }

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Opsera，由驱动的统一DevOps平台Hummingbird AI信赖，今天宣布已获接纳进亚马逊Web服务(Amazon Web Services，AWS)独立软件供应商(ISV)加速计划，这是AWS合作伙伴的一项合售计划，为在AWS上运行的软件解决方案或与其集成的ISV(s)提供支持。该计划通过直接联系参与的ISV(s)和AWS销售组织，帮助AWS合作伙伴开展新业务。

在AWS Marketplace上查找Opsera: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-ctqferl4kez4g

Opsera提供市场上最智能的DevOps平台之一，拥有100多种集成，可提供从代码到云的见解。它还提供了专为个人设计的现成的仪表板，使企业能够通过主导的Copilot AI解决方案度量吞吐量、速度、稳定性、可靠性和整体开发人员生产力。Opsera可以扩展到数千名跨业务部门和整个组织的开发人员。

Opsera的联合创始人兼首席执行官Kumar Chivukula表示:“作为AWS ISV加速计划中的AWS合作伙伴，全球的AWS客户现在可以利用Opsera屡获殊荣的统一DevOps平台。”“这标志着我们通过统一见解和AI代理革新软件交付管理的旅程又迈出了重要的一步，这些见解和AI代理赋予开发人员更快速、更安全地交付软件的能力。”

AWS ISV加速计划为Opsera提供共售支持和利益，通过与全球AWS现场销售员的合作来满足客户需求。共售提供更好的客户结果，并确保AWS及其合作伙伴的共同承诺。

AWS ISV加速计划成员必须符合业界的最高标准，并必须接受全面评估才能获得该计划的接受。Opsera参与了全面的架构和安全审查，以确保我们解决方案的质量和设计。还对客户卓越性进行了检查，以验证Opsera的客户在行业垂直领域的成功。

通过将Opsera的编排功能与Amazon Q的强大功能结合使用，用户可以在他们的AWS部署中实现新的效率和创新水平。在1月14日参加Opsera的AWS全面了解日: https://marketing.opsera.io/aws-immersion-day。

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首个开箱即用身份验证集成通过验证员工身份，加强保护，防范钓鱼攻击和深假
全球领先的身份平台Persona今天宣布与Okta合作，为组织提供自动化身份验证解决方案，帮助验证员工身份并防范钓鱼和深假攻击。{ width=60% }

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组织可以利用Okta与Persona身份验证服务的开箱即用集成，在员工生命周期中强制执行身份验证，提升全球组织的安全措施。
解决员工身份挑战随着企业向基于云的技术和分布式劳动力迁移，传统网络安全模型越来越容易受到钓鱼攻击的影响。特别是在被网络犯罪分子利用的攻击矢量中，身份变得尤为突出。
为帮助团队解决这些挑战，组织可以使用Persona的自动化身份验证解决方案，特别是在特别容易受到攻击的时刻，包括新员工入职、身份验证和账户恢复。通过将Okta在身份和访问管理方面的专业知识与Persona的动态身份验证能力相结合，这一合作提升了组织对社会工程和深假攻击的防御能力。
此外，两家公司都致力于帮助客户确保这些增强的安全措施不会为员工引入不必要的摩擦。对于Persona来说，该公司的动态流功能可以解决这一挑战，使公司能够配置根据每个用户的风险水平实时调整的验证流程。呈现较低风险的用户可以快速完成验证，而呈现更高风险的用户需要提供更多信息或经过更多检查。由此产生的流程既能保持安全性，又不会让低风险用户感到沮丧。
Persona的首席执行官Rick Song表示：“我们很高兴与Okta合作，以增强当今动态工作环境中组织的安全性。Okta之所以与Persona合作，是因为我们有能力为每个特定用例和每个用户创建灵活且动态的身份验证体验。通过与Okta的工作身份云集成，我们能够在高风险事件中验证身份，同时最小化用户体验摩擦。这一合作使我们能够共同解决对身份验证的关键需求，为员工安全提供一层传统上未被用于员工安全的钓鱼抵抗能力，同时确保流畅的用户体验。”
Okta技术战略和合作副总裁Stephen Lee表示：“组织旨在提供安全、无缝的访问以推动业务增长。然而，网络犯罪者越来越多地通过钓鱼和其他基于身份的攻击针对工作者，尤其是在入职和账户恢复期间，当身份保证较低时。身份验证允许组织使用验证方法（如政府身份证或自拍）确认用户的身份。通过与Persona集成，组织可以获得更深入的风险洞察并添加另一层安全性，以确保只有经过验证的用户可以访问您的网络。”
Persona如何从入职到离职防范钓鱼Persona的平台与Okta的工作身份云之间的身份验证集成实现动态身份管理，平衡高保证与流畅用户体验。关键优势包括：
通过Okta集成网络提供：在Okta平台内可以轻松添加与Persona身份验证解决方案的集成。通过在认证策略内创建规则，管理员可以在关键时刻（如入职、账户恢复或检测到可疑活动时）融入身份验证步骤，而无需借助工程资源实施这种身份验证方法。多种验证方法：Persona提供各种身份验证方法，包括政府身份证检查、像自拍那样的生物特征验证以及数据库验证，以提供全面的身份安全方法。多层防欺诈防御：为了对抗深假等欺诈类型，Persona提供各种方法来收集身份验证证据，并将其与行为风险评估等被动信号结合，以主动划分用户群体并立即回应潜在欺诈。合规标准：Persona的平台符合行业合规标准和公司特定风险框架，包括NIST IAL2，有助于确保组织满足其监管要求，同时保持高安全标准。
在Oktane 2024上，Persona举办了一场专门的会议，重点介绍了Okta用户如何利用身份验证加强他们的防钓鱼能力。此外，Persona在工作身份云主题演讲中作为身份验证合作伙伴进行了展示，展示了组织如何防范基于身份的攻击。
Okta与Persona的身份验证集成已向Okta工作身份云客户提供早期访问权限。

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Trinity Cyber专注于通过对Internet流量的全内容检测（FCI）提供一种全新的积极式TDIR方法。{ width=60% }

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Trinity Cyber, Inc.是一家提供开创性网络安全服务的技术创新公司，在《Gartner®“新兴技术：安全软件初创公司技术景观”》报告中获得了在网络安全TDIR（威胁检测调查和响应）领域的认可。该报告分析了45家安全软件公司，涵盖身份安全、网络安全TDIR、数据安全和预防安全领域，这些公司通过AI驱动的能力和市场策略“改变了对历史上成熟安全类别的方法”。
若要查看完整报告，请点击这里。
在报告中，Gartner认识到公司们“通过Internet流量全内容检测和分析采用了更积极的TDIR方法”。此外，报告还指出，“新模式从过去依赖于威胁指标（IOCs）的反应式遥测检测、警报和响应模型转向了能够在威胁进入或离开企业之前侦探和清除实时流量中威胁的积极的全内容检测能力。”
Trinity Cyber的总裁Thomas P. Bossert表示：“传统的网络安全工具已被证明无法检测和打败当前和不断发展的威胁。我们的团队正在通过一种根本不同且更持久的方法改变游戏规则，以阻止黑客尝试进入企业之前。我们还推出了第一个真正可靠、高可用性、高可靠性的网络安全产品。其他网络安全供应商不适用于关键路径的使用。”
根据Gartner的说法，“安全产品领导者应评估新的Internet流量审讯是否将增强和简化其传统的TDIR方法。若通过引入新的网络威胁调查增强现有的TDIR策略，安全服务领袖应与提供积极的Internet全内容检测和响应的供应商合作。”今天，这意味着Trinity Cyber。
《新兴技术：安全软件初创公司技术景观》报告中的研究基于来自安全软件初创公司的近期风险资本投资数据分析，这些公司涵盖了所有安全软件领域，它们在2022年1月至2024年6月之间至少获得了50万美元的投资。该报告基于对许多初创公司如何改进安全方法以及那些提供更具颠覆性产品的公司如何引领新的和更好方法进入成熟软件市场的洞察和建议。
要了解更多关于全内容检测（FCI）的信息并阅读完整报告，请访问：https://www.trinitycyber.com/gartner-q4-2024a
Gartner免责声明
Gartner，《新兴技术：安全软件初创公司技术景观》，作者：Travis Lee， Walker Black，Alfredo Ramirez IV， John Collins，2024年10月16日
GARTNER是Gartner, Inc.及/或其附属机构在美国和国际上注册的商标和服务商标，并在此得到许可使用。保留所有权利。
Gartner不认可研究出版物中描绘的任何供应商、产品或服务，也不建议技术用户仅选择那些评分最高或其他评定的供应商。Gartner研究出版物由Gartner研究和咨询机构的观点组成，不得理解为事实陈述。Gartner对这项研究不提供任何明示或暗示的担保，包括对适销性或特定目的适用性的任何担保。

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SoftBank Corp.、GMO Internet Group、Highreso、KDDI、Rutilea和SAKURA Internet采用英伟达加速计算、网络和软件，加速日本各行业（包括机器人技术、汽车、医疗保健、电信和公共部门）的转型。{ width=60% }

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NVIDIA AI峰会日本——NVIDIA今天宣布，日本云计算领袖SoftBank Corp.、GMO Internet Group、Highreso、KDDI、Rutilea和SAKURA internet正利用英伟达加速计算、网络和软件建立AI基础设施，加速全国机器人技术、汽车、医疗保健和电信行业的转型。

日本云服务由一项日本经济、贸易和工业省（METI）计划支持，旨在为各行业提供重要的计算资源。云服务提供商在国家中部、北部和西部地区运营其AI数据中心，以支持利用国家和区域NVIDIA加速计算基础设施进行开发。

“日本企业将从由AI驱动的新工业革命中获益良多，”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示，“公司员工将通过与AI代理自动化工作，而使速度和生产力大大提升。未来的工业公司将运营双重工厂——新的AI工厂用于为其工厂生产的产品和机器制造软件智能。与英伟达合作，日本云服务提供商正在打造重塑该国汽车、机器人、电信和医疗保健行业的AI工厂。”

日本云服务支持各行业，利用NVIDIA AI

SoftBank Corp.已采用英伟达Blackwell平台建造日本最强大的AI超级计算机，包括拥有英伟达DGX B200系统的世界首台英伟达DGX SuperPOD™。

SoftBank Corp.正在利用其英伟达AI基础设施加速各行业发展，包括其子公司SB Intuitions，后者正在利用英伟达AI进行高性能日语本地大型语言模型（LLM）的研发。

GMO Internet Group推出其GMO GPU Cloud，这将是日本首个拥有完整堆栈英伟达H200 Tensor Core GPU、英伟达专为AI提供的Spectrum-X™以太网平台、英伟达BlueField™-3 DPUs和英伟达AI企业软件套件的本地云产品。该服务基于戴尔PowerEdge服务器构建，预计本月投入使用，为在日本的企业提供云端AI计算服务。

GMO GPU Cloud客户将能够使用英伟达AI企业软件加速他们在平台上运行的生成式AI应用。

Highreso正在通过建立由英伟达加速计算驱动的专用AI数据中心Highreso Kagawa，加速日本的AI发展。Kagawa数据中心将采用英伟达H200 Tensor Core GPU构建，预计下个月开始运营，为Highreso的GPUSOROBAN AI超级计算云服务提供高性能基础设施。

第二个Highreso AI数据中心计划于明年夏季投入运营。它们将共提供给日本的研究人员和企业1,600块英伟达GPU，有助于促进制造业、研究和教育机构的AI发展。

KDDI正在推出利用英伟达HGX™系统构建的AI计算基础设施，以支持生成式AI和专业LLM的开发，与其ELYZA业务团队合作。利用英伟达软件，KDDI客户可以利用该基础设施加速AI模型训练和推理，构建数字孪生和运行用于自动驾驶车辆、机器人运动控制和传感器数据处理的仿真工作负载。

KDDI还计划建设一个液冷数据中心，预计将采用英伟达GB200 NVL72平台与英伟达GB200 Grace Blackwell超级芯片。

位于京都的英伟达创始成员Rutilea正在将其AI云数据中心中提供的英伟达Hopper™计算资源加倍。该初创公司将提供超过1,000块英伟达Hopper GPU，供客户用于构建动画、零售和食品服务、基于视觉的编辑和数据提取的基础模型。

此外，Rutilea子公司AI Fukushima于9月在福岛县大熊町开设了一个新数据中心，旨在支持2011年东北地区地震后持续行业复苏。AI Fukushima通过Rutilea实施的基础设施，旨在通过提供先进的AI计算平台，为地区经济复苏和地方发展做出贡献。

SAKURA internet计划将其用于生成式AI的Koukaryoku云服务中的英伟达Hopper GPU数量从2,000块扩大到近4,000块。它还计划在其石狩数据中心安装英伟达HGX B200基础设施与Blackwell GPU，预计到2027年将完全由可再生能源供电。SAKURA internet打算在其高性能AI计算产品中提供约10,800块GPU。

SAKURA internet的客户包括国家情报研究所（NII），一家公共部门研究机构。NII已建立了大型语言模型研究开发中心，并通过开放生成式AI研究和开发活动促进日本产业、政府和学术界之间的合作，包括开发以日本为中心的医学LLM。日本驾驶软件初创公司TIER IV也在利用NVIDIA加速的SAKURA internet计算实现其愿景，即开发具有其开源软件的智能车辆。

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Snowflake的内部市场使企业能够轻松在团队和业务部门之间发现和共享数据、应用程序，现在还可以共享精心调整的Large Language Models (LLMs)。{ width=60% }

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Snowflake原生应用框架与Snowpark容器服务集成加快了开发人员交付复杂的基于人工智能的应用的价值，企业现在可以在Snowflake Marketplace上为第三方开发、分发和赚取人工智能模型。
Snowflake（纽约证券交易所代码：SNOW），这家人工智能数据云公司，今天在其年度开发者大会BUILD 2024上宣布了新的创新，使团队能够轻松、安全地在企内和与外部合作伙伴和客户之间找到、评估和共享数据、人工智能模型和应用。通过Snowflake领先的跨云协作能力，用户现在可以加快其人工智能计划，直接访问Snowflake庞大的企业数据和人工智能产品生态系统，同时加速最终用户的应用程序开发 - 一切都在AI数据云的安全和治理边界内。
“为了跟上不断发展的数据和人工智能领域，企业需要立即访问其组织中的所有数据，补充其客户和合作伙伴的数据，以构建强大的规模关键决策的人工智能应用。”Snowflake合作与横向业务部门负责人Prasanna Krishnan表示。“这就是Snowflake业界领先的跨云协作的作用，使组织既可以访问和共享其最有价值的数据，也可以在内部和外部与第三方共享应用程序和人工智能模型。Snowflake的最新创新为团队在这些项目上开展合作并更快地将人工智能和应用程序投入生产开启了新的方式，同时处理安全和治理影响以减少风险。”

Snowflake使企业内部协作和共享成为可能，具备内建治理
构建人工智能应用程序和优化模型往往耗费资源和时间，许多企业很难跨不同团队在此工作上进行合作，而不引入重大复杂性和隐私考虑。通过内部市场（现已普遍可用），用户可以轻松发现组织内其他团队和业务部门提供的可用数据、应用和人工智能产品，同时防止意外共享给外部方。
内部市场还允许用户共享经过精心调整的Large Language Models (LLMs)（现已公开预览），使他们更容易在生成式人工智能用例上合作，提高模型准确性和性能以进行用例特定任务，然后将其部署到生产环境。这一切都是在AI数据云内安全完成的，消除了复制数据或在帐户之间传输数据的需要。组织的内部市场上列出的数据产品也可以使用新的列表助手Copilot for Listings（现在处于私密预览阶段）轻松进行自然语言评估，这是一个生成和执行高质量SQL命令并回答关于结构化数据的问题的人工智能助手，使客户能够快速确定共享数据是否与其工作相关。
“作为一家全球领先的移动技术公司，充分利用数据的潜力为客户提供难忘的旅行体验至关重要。”Flix Mobility工程副总裁Tobias Hadem表示。“Snowflake的内部市场将使我们的数据团队能够推广并安全地共享其数据产品，促进公司各处做出基于数据的明智决策。”

更快地构建、分发和赚取数据和人工智能产品
在人工智能时代，企业需要快速、灵活地规模化构建复杂的人工智能驱动应用程序。Snowflake正在简化应用程序开发流程，使客户可以专注于构建对其业务最重要的应用程序和模型，并降低运营负担，加速投产时间。
为帮助组织进一步构建和交付先进的应用程序，Snowflake为用户提供了原生应用框架与Snowpark容器服务集成（在AWS上普遍可用，在Microsoft Azure上公开预览）。该集成允许用户使用其首选的编程语言轻松构建具有完全可定制用户体验的应用程序，然后在可配置的GPU和CPU实例之上部署它们，极大地增强了开发人员的价值交付速度。发布的应用程序可以在各个云和地区之间无缝分发，所有这些都具有端到端应用程序开发过程的增强可观察性和安全性。像Genesis Computing、Kumo AI、LandingAI、RelationalAI等公司正在使用该集成通过Snowflake Marketplace向Snowflake客户提供并赚取人工智能驱动的应用程序，开启新的收入流。
Genesis Computing的联合创始人兼首席执行官Matthew Glickman表示：“我们的业务完全基于Snowflake构建，多亏了Snowflake原生应用与Snowpark容器服务的集成，我们能够在几周内推出第一个产品。”“该集成赋予我们灵活性，在规模上构建复杂的企业级AI数据代理，并迅速部署和赚取我们的产品在Snowflake Marketplace上。我们与Snowflake的合作为客户提供了巨大的价值，并使Snowflake客户能够在几次点击之内利用代理智能AI的力量 - 一切都在AI数据云的安全和治理边界内。”
Snowflake原生应用框架还支持Snowpark ML建模API，该API使用熟悉的Python框架（如scikit-learn、LightGBM和XGBoost）在Snowflake内对数据进行预处理、特征工程和训练模型。通过Snowflake的新安全模型分享（现在公开预览），模型开发人员可以使用Snowpark ML建模API创建和训练模型，在其帐户内的模型注册表中存储这些模型，并通过Snowflake Marketplace上的Snowflake原生应用安全分发和赚取这些模型。
为了让开发人员更好地控制其数据、应用程序和人工智能产品的分发成本，Snowflake推出了新的出口成本优化器（即将普遍可用），可删除增量出口成本或将数据从云服务或数据中心传输出去时的费用，用于向多个云区域分享数据产品。出口成本优化器提供给开发人员显著的成本节省，使他们能够将更多资源分配给其业务最关键的项目。

通过几次点击直接访问安全的企业级人工智能和数据产品
企业可以在Snowflake Marketplace内尝试、购买和部署复杂的人工智能应用程序和数据产品，这些产品由可以轻松利用Snowflake提供的安全和治理工具的提供商构建。Snowflake Marketplace不断增长，今天已经准备好提供220多个应用程序和2500多个数据集给客户使用。
对于具有高安全要求的组织，已在Virtual Private Snowflake（VPS）上部署Snowflake或使用AWS PrivateLink的组织，Snowflake推出了Snowflake原生应用支持安全部署（现已普遍可用）。通过这种支持，进行这些安全部署的组织现在可以安装并使用Snowflake原生应用。Snowflake原生应用支持安全部署通过减少面临的外部威胁，帮助客户遵守甚至最严格的行业标准。此外，Snowflake原生应用合规标记（现在私密预览）允许组织轻松识别符合其内部合规要求（例如SOC 2）的应用程序，并一目了然地识别Snowflake Marketplace上的企业级产品。

了解更多：
在这篇博客文章中阅读有关跨云协作的最新进展。查看今天在Snowflake Marketplace上可获得的所有数据、应用程序、LLMs等。查看有关BUILD 2024上所有创新和公告的详情。在LinkedIn和Twitter上保持对Snowflake最新消息和公告的关注。

如前所述，本新闻稿包含明示和隐含的前瞻性声明，包括关于（i）Snowflake的商业战略，（ii）Snowflake的产品、服务和技术提供，包括那些正在开发中或尚未普遍可用的产品，（iii）市场增长、趋势和竞争考虑，以及（iv）Snowflake产品与第三方平台的集成、互操作性和可用性。这些前瞻性声明面临一系列风险、不确定性和假设，包括Snowflake向美国证券交易委员会提交的《10-Q季度报告》和《10-K年度报告》中所描述的风险以及其他地方。鉴于这些风险、不确定性和假设，实际结果可能会与前瞻性声明中预期或暗示的结果存在实质和不利差异。因此，您不应将任何前瞻性声明作为未来事件的预测。
© 2024 Snowflake Inc. 保留所有权利。Snowflake、Snowflake标志和本处提及的所有其他Snowflake产品、功能和服务名称均为Snowflake Inc.在美国和其他国家/地区的注册商标或商标。本处提及或使用的所有其他品牌名称或徽标仅用于标识目的，可能是其各自持有人的商标。Snowflake可能与任何此类持有人有关联，也可能未经其赞助或认可。

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今天凌晨5点，OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman宣布结束数月长假，重回OpenAI。

最近OpenAI受到了严重的离职风波影响，首席科学家Ilya Sutskever，首席技术官Mira Murati，安全团队负责人Lilian Weng等高管相继离职。

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而Greg的回归有点受命于危难之际的意思，“蜀中”是真的没有大将可用了~~

根据彭博今天同步发布的消息，Greg在给员工的内部备忘录中宣布，他已正式回归OpenAI工作。

在备忘录中，Greg表示，他一直在与首席执行官Sam Altman合作商议，为自己设立一个新职位，专注于重大技术创新和挑战。

也就是说，Greg的回归在技术层面上可以确保OpenAI能继续搞出来一些大东西。

网友对Greg的回归相当期待，说OpenAI的技术竞争力基石又回来了。

OpenAI还是大于假期的。言外之意就是，Greg在OpenAI最艰难时期回来了。

休息了那么长时间，这是准备好将AGI带给大众了吗？

非常开心看到你的回归，期待你的新成果。

这是准备好发车AGI了吧？

Greg知道何时AGI到来。

传奇归来。

欢迎回来，希望最长的假期能带来新的视角和灵感。很高兴看到你的新能量如何推动 OpenAI的使命向前发展——不断前进！

大佬回来了。

Greg Brockman 是OpenAI 最初的联合创始人之一，他在 OpenAI 的发展中扮演了至关重要的角色，与Sam Altman、Ilya Sutskever、Mira Murati合称“OpenAI四大天王”。

Greg曾在互联网支付平台 Stripe并担任 CTO，帮助团队实现了从4人到250人的增长。2015年，Greg离开 Stripe，与 Sam Altman、马斯克等人共同创立了 OpenAI，旨在推动AI技术的发展。

Greg作为OpenAI重要技术人员，他与首席科学家 Ilya Sutskever 主导了 OpenAI 的技术创新，参与开发了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4、GPT-4o等众多知名项目。Greg曾被《时代》周刊评选为全球100 AI领导者之一。

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FPT，全球领先的IT公司和首选NVIDIA云合作伙伴（NCP），正式宣布在日本推出FPT人工智能工厂，采用全套NVIDIA加速计算平台。{ width=60% }

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这一旗舰解决方案是AI和云服务的一站式购物中心，为AI的推进提供巨大的计算能力，并有助于在该国发展主权AI。日本客户可以通过独家预订加快AI开发，优先获取高级解决方案和功能。

在日本的NVIDIA AI峰会上，FPT推出了FPT AI工厂，这是一个涵盖端到端AI产品生命周期的全包栈，包括三个主要组。FPT AI基础设施提供GPU云服务，具有前所未有的计算能力，加速模型开发和部署。FPT AI Studio提供智能工具，利用NVIDIA NeMo深度构建、预训练和微调AI模型。FPT AI推理由NVIDIA NIM和NVIDIA AI Blueprint支持，使客户能够在大小和使用次数方面有效部署和扩展其模型。FPT AI工厂集成了20多个基于生成式AI构建的即用AI产品，可快速采用AI并在提升客户体验、实现运营卓越、转变人工劳动力和优化运营成本方面立即获得结果。

搭载数千个NVIDIA Hopper GPU和下一代GPU，结合最新的NVIDIA AI Enterprise软件平台，FPT AI工厂为地区客户提供可扩展和保密的超级计算，以及培养复杂AI技术所需的关键工具，从头开始实现更快的上市时间。这也使企业能够迅速管理资源和流程，优化总体拥有成本（TCO）。

FPT现在接受FPT AI工厂的预订，允许本地公司客户利用多样化的AI和云生态系统，获得云积分，并提前获取高级功能。结合经验丰富的AI和云专家提供的量身定制咨询，任何行业的企业都可以通过实用、高价值的解决方案增强成功的AI之旅。

目前，日本面临GPU云解决方案短缺的问题，这些解决方案对于驱动经济增长、促进创新、以安全方式促进数字转型至关重要。FPT在日本的AI准备基础设施为当地企业和政府提供了无与伦比的计算性能、高效率和低延迟的交互，丰富了研究与开发能力，同时保护敏感数据并保持主权。

作为服务交付合作伙伴加入NVIDIA合作伙伴网络，FPT将利用NVIDIA的尖端产品和技术，开发定制的云服务、硬件、软件和综合集成服务，推动日本的数字转型。

FPT公司董事长兼创始人张嘉平博士表示：“人工智能继续成为全球转变性技术。与NVIDIA的全球倡议一致，我们正与战略合作伙伴密切合作，为全球AI应用提供必不可少的云基础设施，尤其是在日本。我们致力于投入一切必要资源，并陪伴日本政府、企业和合作伙伴共同投资和发展AI。通过这一重要项目，我们将使我们的愿景与行动保持一致，以迅速推动全球范围内的AI应用，实现日本和越南共同成为AI国家的集体愿景。”

NVIDIA企业AI软件副总裁John Fanelli表示：“在当今快速发展的技术景观中，日本认识到主权AI解决方案对于推动创新、支持数据安全和保持技术独立性的重要性。基于NVIDIA加速计算和软件建立起来的FPT AI工厂代表了满足这一需求的重要一步，为日本公司提供接触尖端AI基础设施的机会，同时促进本地AI发展和专业知识的培养。”

2024年4月，FPT宣布与NVIDIA展开全面战略合作开发AI工厂。这标志着FPT在AI领域的重要里程碑，旨在在该地区推动AI研究与开发，扩展全球范围内的先进AI和云能力。   

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在 9 月份完成了 2.6 亿美元的 E 轮融资后，主打企业内部 AI 搜索的 Glean 估值达到 46 亿美元。2019 年创立，从企业内部搜索开始做起，5 年内完成五轮融资，在 ChatGPT 推出之后，Glean 以基于 RAG 技术的企业 AI 搜索为核心，陆续推出 Glean Assistant（Copilot）、Glean Apps（应用平台）和 Glean Actions（Agent）等产品。

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过去一年，Glean 的 ARR 几乎翻了 4 倍，达到 5500 万美元。值得注意的是，它的 DAU/MAU 比例约为 40%，远高于传统企业 SaaS 的 10-20%。核心产品 Glean Assistant 的用户每天平均查询 14 次，而谷歌的用户日均查询次数为 3-4 次。Databricks、Duolingo、Grammarly 和 Sony Electronics 都是它的客户。

可以说，Glean 把企业内部 AI 搜索这事儿做成了。

最近，红杉资本和 Glean 创始人 Arvind Jain 进行了深度访谈，Arvind Jain 是 Google 早期员工，Google 搜索算法的核心构建者。在这次访谈中，他们探讨了为什么企业搜索比…

文章链接：https://www.aixinzhijie.com/article/6847234

图片来源：由GPTNB生成

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