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Barracuda Networks 近日发布了其新一代的威胁检测技术，利用多模态人工智能（AI）提升对网络攻击的防护能力。这项技术能够实时分析并关联多种数据类型，包括网址、文档、图像和二维码，从而最大限度地提高威胁检测的准确性和速度。Barracuda 表示，最新的多模态 AI 整合了其现有的人工智能和机器学习能力，使系统能够并行处理和解读多条数据流。通过结合机器学习分类器和专用的沙箱引擎，这一升级显著提升了安全性能。公司报告称，这项技术使恶意文件的检测数量增加了三倍，检测
在过去的两年里，人工智能领域的关注点逐渐转向了大模型的技术发展，而商汤科技作为一家成立不到十年的公司，凭借其在计算机视觉领域的技术积累，正迅速转型，迎接这一浪潮。尽管在2023年之前，商汤主要聚焦于视觉模型，但随着 DeepSeek R1的发布，市场的重心开始向自然语言处理和大规模参数模型倾斜，商汤的策略也随之调整。商汤于4月10日推出的全新6000亿参数多模态大模型 “日日新 Sense Nova V6”，展现了强大的综合能力，与国际领先的 GPT-4.5和 Gemini2.0Pro 不相上下。商汤不仅成功
在短视频已经成为亿万用户日常生活的重要组成部分的今天，它不仅仅是一种娱乐方式，更是人们获取信息、表达观点和进行社交的主要渠道。随着短视频内容的爆炸式增长，各大平台正面临前所未有的挑战:一方面需要高效识别和管理内容，另一方面则需要精准地将优质内容推送给真正感兴趣的用户。为了解决这些问题，快手作为国内领先的短视频平台，推出了基于多模态大模型的创新方案 KuaiMod，旨在优化短视频平台生态并提升用户体验。KuaiMod 的核心在于其对短视频内容的质量判别。
在数字笔记的世界里，文字一直是主角，而图像却常常被冷落在角落。作为一名AI方向研究生兼Obsidian重度用户，我深知这种不平衡的痛点。当我们谈论知识管理时，往往只关注文本处理，却忽略了图像这一同样重要的信息载体。如今，随着计算机视觉技术的飞速发展，我们终于有能力打破这道藩篱，将图像无缝融入知识管理系统。经过数周的探索实践，我发现了几种强大的AI工具和方法，可以彻底改变你在Obsidian中处理图像的方式。图像:知识管理中的"隐形人"计算机技术诞生以来，文本一
近日，小红书正式推出了名为 NoteLLM 的多模态大型语言模型框架，旨在为用户提供更精准的笔记推荐服务。这个框架不仅能够理解文本信息，还能有效处理图像，借助其强大的语义理解能力，大幅提升了笔记推荐的准确性与相关性。NoteLLM 的核心技术在于生成笔记的压缩嵌入与自动生成标签的能力。通过引入对比学习与指令微调技术，该框架可以更好地解析用户行为数据，从而为每个笔记生成合适的标签和类别。这一创新的功能不仅优化了用户在平台上的使用体验，也极大地增强了用户与
据多方信源透露，阿里巴巴通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰（职级P10）已于2024年4月30日正式离职，并低调加盟某头部互联网公司，出任新设立的多模态模型部副总经理一职。尽管该互联网公司具体名称尚未公开，坊间普遍猜测其去向可能是字节跳动或腾讯，但目前相关公司及本人均未作出回应，尚无法证实具体归属。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney此次人事变动引发业界关注的另一焦点在于“竞业限制”。爆料称，薄列峰目前常驻美国西雅图，因而不会受到中国大
在现代快节奏的生活中，学习的方式正在发生革命性的变化。5月2日，百度网盘联合百度文库推出了一款名为 “AI 笔记” 的新功能，旨在提升用户在视频学习时的效率，宣称可使学习效率提升达10倍。这个功能的推出，完美解决了用户在学习过程中频繁切换平台的繁琐操作。过去，用户在观看学习视频时，往往需要不断地暂停、截屏、记录笔记、插图以及批注。这一系列的操作不仅耗时耗力，还容易导致学习的断层和效率低下。为了应对这一挑战，百度网盘的 “AI 笔记” 功能提供了全自
在开源大模型的竞争中，阿里巴巴推出了其最新的多模态模型 Qwen2.5-Omni-3B。这款模型的显著特点是显存使用减少了50%，在同等处理能力下，更加适合普通消费者的 GPU 设备。这一创新标志着阿里在多模态人工智能领域的进一步突破。Qwen2.5-Omni 是一款端到端的多模态模型，能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种信息类型。得益于其独特的 “Thinker-Talker” 架构，模型能够在实时互动中灵活运用多种输入，生成相应的文本和自然语音回应。这种设计使得用户在与系统的互动中，能够获得
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百度Create AI开发者大会在北京隆重举行。在这场备受瞩目的科技盛会中，百度正式发布了文心快码3.5版本以及国内首个多模态AI程序员——文心快码Comate Zulu智能体，标志着AI编程工具进入了一个全新的发展阶段。