Meta投资数十亿美元于Scale AI，推动初创公司估值突破100亿美元
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2025年6月，Meta Platforms公司宣布在人工智能领域进行重大投资，承诺向估值超过100亿美元的创业公司Scale AI注资数十亿美元。这笔交易位居近年来最大的私人融资之一。前Facebook的Meta正加紧推动其AI工作，旨在将先进技术整合到其所有平台中。专业从事高质量数据标注、对机器学习至关重要的Scale AI计划利用Meta的投资扩展业务、加强研究并实现全球化。这次合作显示出Meta对Scale AI能力的信心，也反映出各行业对AI投资的不断增加。专家认为，这一合作关系对于加快人工智能创新具有重要意义，有助于在激烈的行业竞争中抢占先机。尽管细节尚未披露，但双方的目标是推动具有突破性的AI发展，吸引顶尖人才，改变科技格局，为企业和消费者提供先进的AI解决方案。2025年6月，Meta Platforms Inc. 宣布了一项具有里程碑意义的决定，投入巨资 into 人工智能领域，向创业公司 Scale AI 承诺数十亿美元的资金。这项战略投资可能会使 Scale AI 的估值超过100亿美元，成为近年来最引人注目的私营公司融资事件之一。作为曾经的 Facebook，Meta Platforms 多年来一直在稳步扩大其在人工智能领域的布局。这一举措进一步巩固了公司在推动AI技术发展以及将其整合到产品和服务中的决心。通过向 Scale AI 投入大量资源，Meta 旨在加快创新AI解决方案的研发，从而提升社交媒体平台、虚拟现实及其他领域的应用水平。 Scale AI 成立的目标是为机器学习模型提供高质量的训练数据，迅速崛起为AI创业领域的重要玩家。该公司专注于数据标注和注释服务，这些服务对于构建和优化AI算法至关重要。在Meta的资金支持下，Scale AI 将扩大运营规模，深化研发投入，并拓展其全球市场份额。 预计10亿美元的估值彰显了Meta对Scale AI技术及其增长潜力的高度信心。这一大量融资反映出对AI创业企业投资不断升温的更广泛趋势，因为各行各业的企业都在认识到AI的变革力量。覆盖医疗、汽车、金融、娱乐等多个行业，AI不断推动创新，重塑传统商业实践和消费者体验。 科技投资界的专家认为，Meta的参与具有关键意义，原因在于该公司拥有丰富的资源和巨大影响力。这次重要的资本注入不仅增强了Scale AI的能力，也为市场提供了有力的背书。行业分析师预期，此次合作将推动前沿AI技术的发展，为双方带来收益，同时树立了以AI驱动应用的新标杆。 此外，Meta的投资也是对激烈竞争中采取的深思熟虑的应对策略。随着竞争对手加快AI研究和产品开发的步伐，维持竞争优势需要在潜力巨大的AI和机器学习创业公司中进行大量投资。通过与Scale AI的密切合作，Meta可以借助其专业知识，同时加快创新AI功能的市场推出。 尽管具体的合作条款仍属保密，但这笔融资规模预计将改变AI行业的竞争格局，促使其他成熟科技巨头加大投资力度。此外，Scale AI不断增强的财务资源将有助于吸引、留住并培养AI、数据科学等领域的顶尖人才，为创新营造有利环境。 总之，Meta Platforms Inc.
决定投资超过100亿美元于Scale AI，标志着私营企业融资的一个历史性里程碑，也凸显了人工智能在推动技术进步中的日益重要作用。随着双方携手推动AI能力的边界，行业和消费者都将从未来几年中这一合作所带来的创新应用和解决方案中受益。
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TechSmith2024年视频观众研究发现，75%的受访者对AI生成的视频内容持接受态度，但也存…
TechSmith公司，作为视觉传播领域的领导者，发布了2024年视频观众研究报告，这是一份关于全球观众对教学和信息类视频的参与度与偏好的详尽报告。该研究基于来自美国、澳大利亚、加拿大、法国、德国和英国六个国家、行业各异的1000名参与者的调查，揭示了影响观众行为的关键因素。 研究结果显示，清晰度、相关性和真实性是推动观众互动的主要因素，强调在当今内容充斥的数字环境中，提供简明且相关的视频内容的重要性不断增强。报告还探讨了观众对人工智能（AI）在视频制作中日益增长的应用态度。虽然有75%的受访者对AI辅助的视频持开放态度，表明他们对创新内容创作技术的接受，但有90%的受访者表达了担忧，特别是内容的准确性（45%）、质量（24%）和来源（21%）。这些担忧反映出社会范围内对于AI创新与信任、可靠性之间的平衡辩论。 真实性成为一个关键主题，87%的观众偏好包含真人的视频，而非动画或AI生成的形象，凸显出观众渴望在教育素材中获得真实的人际联系。视频仍然是学习的首选方式，83%的用户偏好视频内容。非正式的培训视频占据了所有观看内容的一半以上，其他流行形式还包括直播和网络研讨会（49%）、PowerPoint录制（32%）、同事制作的快速视频（28%）以及会议录像（27%）。 视频的选择标准也在不断变化。选择视频的主要原因是内容描述符合观众兴趣（56%），其次是来自可信人士的推荐（52%）以及算法建议（51%），这反映出个人推荐和技术驱动的发现依然具有重要影响力。 总之，TechSmith的2024年视频观众研究提供了关于全球观众在教学类视频方面行为和观点的宝贵洞察。清晰度、相关性和真实性依然是吸引观众的关键要素，而AI的整合既带来了潜在的机遇，也伴随一些挑战。对视频学习的持久偏好和变化中的探索习惯，彰显了数字教育的动态特性。内容创作者和教育者应优先考虑真实的人类表达和透明度，同时巧妙融入技术创新，以维护观众的信任并提升影响力。
前线的人工智能：将销售情报转化为可衡量的影响
简介 人工智能（AI）正在改变印度的销售团队，赋能的不仅是高管，还包括一线员工。AI提升了销售人员与客户互动、理解客户需求以及成功达成交易的能力。实现这一转变的关键在于严格的数据管理和AI素养的提升。采用这些策略的企业将见证显著的业绩提升。 传统上，商业中的AI主要在战略层面运作，辅助仪表盘、报告和高层决策。如今，其真正的影响正逐渐向一线迈进，一线销售代表直接与客户交流，处理异议，完成销售。未来的竞争优势不仅来自自动化，更来自于AI作为一线团队的实时生产力倍增器。 超越自动化，迈向增强 一线销售人员经常花费大量时间在重复性任务上，比如更新系统、撰写后续跟进、准备通话记录和寻找信息，这限制了他们与客户的互动时间。集成在日常工作流程中的AI可以改变这一局面，它可以总结对话内容，推荐下一步行动，提示相关话题，并提供即时的背景洞察。这让专业人员能够将更多时间用在有意义的客户交流上，而不是繁琐的行政事务。 在印度多样化、多语种的市场环境中，AI驱动的系统能在不同地区和语言中实现个性化对话，促成有针对性的交流，而无需额外的人工努力，从而实现大规模的个性化定制。 坚实基础：数据纪律 智能销售赋能的根本依靠的是有纪律的数据采集。AI系统需要结构化、数字化记录的交互信息，才能生成有价值的洞察。如果没有对销售对话的持续记录、异议的分类和结果的追踪，AI的潜力将受到限制。许多企业仍在数据碎片化和CRM使用不一致中挣扎，这使得AI变得表面化，难以发挥变革性作用。 关键起点不是AI算法，而是结构化、标准化的销售数据。当每次通话、会议和结果都被电子化、统一记录时，AI就能识别模式，发现业绩差距，捕捉潜在的机会信号，否则这些可能会被错过。数据纪律因此成为智能绩效的支柱，而不仅仅是一项合规任务。 由交易型销售向洞察驱动的参与转变 随着AI承担日常任务，一线销售角色必须从交易型销售转向咨询式问题解决。在拥有智能提示和客户背景的帮助下，销售人员可以提前预测客户需求，专注于解决问题，而不仅仅是展示产品特性，还能提供深度指导。 在医药、金融服务和企业技术等复杂行业中，这种转变尤为重要。客户期待的是经过深思熟虑的建议，而非机械化的推销。AI可以分析购买行为、互动历史和绩效指标，而人类代表则通过解读这些信号，以建立信任并进行富有意义的对话。未来的一线专业人士将不仅仅依赖记忆信息，而是凭借判断力赢得价值。 让AI素养成为核心能力 为了确保AI的成功应用，AI素养必须成为销售培训和新员工培训的核心内容。一线团队需要理解如何使用智能工具以及这些工具如何生成推荐。数字化熟练度将变得与沟通和谈判技能同等重要。销售人员必须学会解读仪表盘、质疑自动建议，并将机器洞察与人类直觉相结合。 这并不需要深入的技术专长，但需要对数据有一定的理解，并有信心与AI系统互动。投资于AI素养的企业，将实现更高的采纳率、更强的信任感和可衡量的业绩提升。 通过智能可视化实现可规模化的辅导 AI驱动的销售赋能通过提供实时性能趋势的可见性，推动规模化的辅导。在庞大且分散的团队中，管理者往往难以全方位观察。借助结构化数据和智能分析，可以早期发现异议处理、成交技巧和跟进效率中的模式，实现有据可依的有目标的辅导。 这培养了一种问责和持续改进的文化，及时向销售团队反馈，提供明确的改进方向。智能可见性与人工辅导相辅相成，提升辅导效果。 将智能转化为成果 AI在销售中的价值在于放大人类的效率，而非取代人员。通过减轻行政负担、提供实时洞察和实现数据驱动的辅导，生产力自然提升。对在竞争激烈、前线力量庞大的印度企业来说，将AI融入日常操作是获得竞争优势的关键。 成功的企业将视数据为基础设施，把AI素养作为核心培训内容，将一线赋能作为战略重点。这一策略将打造出更快速、更个性化、能将智能转化为高效行动的团队。最终，销售中AI的未来不仅仅取决于算法的复杂度，更在于AI驱动的洞察如何高效传达到每一线代表手中，让他们每天都能以品牌为荣地展现价值。 作者为SmartWinnr创始人兼首席商务官。
字节跳动承诺加强其新AI视频生成器的管理，此前一段有关Cruise与Pitt的热点视频引发关注
字节跳动不到一周前发布了Seedance 2
一个能够实现销售的AI语音录音机？这个产品想要做到全面——它是怎么做到的？
理想的办公场景是员工只需按下一枚按钮，就能录制会议、转录对话内容，并将其转化为可执行的任务。Comulytic Note Pro旨在满足这一需求，同时帮助用户跟踪客户信息。 **价格与购买渠道** Comulytic Note Pro现已上市，售价为158
微软的人工智能驱动的Copilot：提升办公套件的生产力
微软正式将由人工智能驱动的助手Copilot集成到其广泛使用的Office套件中，标志着用户与生产力软件互动的重大突破。这个功能旨在提供智能化能力，简化复杂任务，提升各行业专业人士的工作效率。 Copilot利用先进的人工智能技术，协助用户在Word、Excel、PowerPoint和Outlook等微软Office应用中工作。其主要功能包括自动起草文档，帮助用户根据简单提示或大纲快速生成高质量的书面内容，减少手动操作，并帮助写作能力较弱的用户高效产出精炼的材料。 除了文档创建外，Copilot还增强了Excel的数据分析能力。它可以理解大量数据，生成洞察、创建总结和自动处理复杂计算，将Excel从一个基础的电子表格工具变成一个智能助手，支持更快速、准确的决策。 在PowerPoint方面，Copilot协助设计演示文稿，推荐版式、生成幻灯片内容，并添加相关视觉元素。它帮助用户打造视觉吸引力强、内容精彩的演示，同时大幅节省排版和内容完善的时间。 早期用户评价和反馈显示，生产力得到了显著提升，许多之前耗费大量时间和精力的任务现在能够更快完成。这使得用户能将更多时间集中在战略性工作上，而非重复或行政事务，企业也视Copilot为提高工作效率和创造力的潜在推动力。 然而，将人工智能助手深度嵌入工作工具也引发一些重要考虑。部分用户表达了对数据隐私的担忧，尤其是关于Copilot处理敏感信息的问题。微软保证采取严格的隐私和安全措施，符合行业标准和法规。 另一个主要关切是对AI生成内容的依赖。虽然Copilot辅助内容创作，但提醒用户在使用时应保持谨慎，避免过度依赖，以防出现不准确、偏见或肤浅的回答。在评估AI建议时，用户必须保持批判性思维。 总的来看，Copilot的整合体现了微软将AI更深层次融入日常工作工具的决心，符合行业朝增强生产力的趋势。随着AI技术不断发展，类似Copilot的工具预计会变得更加智能、灵活，并在数字化工作环境中扮演核心角色。 微软将Copilot不仅作为一项功能，而视为重新定义Office任务管理的变革性元素。公司计划根据用户反馈持续进行更新和优化，确保助手能随着用户需求和技术进步不断发展。 总之，为微软Office套件引入由AI驱动的Copilot，标志着工作场所技术的里程碑，带来了巨大益处，同时也伴随着挑战。用户如果了解其局限性并合理使用，将能获得更高的效率和创造力的支持。随着AI在工作流程中的深度融合，创新与谨慎的平衡将至关重要，以充分发挥其在提升生产力和建设更智能工作环境中的潜力。
赛丹斯 2.0
Seedance 2
IBM的沃森健康与生物技术创新公司合作
IBM沃森健康部门与领先的生物科技公司BioTech Innovations建立了战略合作伙伴关系，旨在利用先进的人工智能（AI）技术彻底改变药物发现过程。这次合作结合了沃森的AI能力，用于分析海量的生物医学数据集，比传统方法更准确且更快速地识别有潜力的药物候选分子。 药物研发历来是一个漫长且昂贵的过程，通常需要十年以上的时间和大量的投资才能开发出新的疗法。引入AI，特别是沃森的机器学习算法，旨在通过简化候选药物的筛选和优化临床前评估，缩短研发周期。 IBM与BioTech Innovations共同努力，利用AI在模式识别、预测建模和数据分析方面的优势，推动制药科研的转型。沃森健康的AI可以处理复杂的生物信息—包括基因组学、蛋白质组学和化合物数据—高效筛选并突出具有所需治疗特性的分子。BioTech Innovations则在分子生物学、药物化学和临床研究方面具有深厚专业知识，结合计算能力，揭示庞大数据集中隐藏的创新药物候选。 此种定向方法还能减少在后期开发阶段因失败带来的高昂风险。 此次合作的主要目标是加快创新步伐，同时降低药物开发的财务风险。缩短发现时间不仅有助于制药公司降低成本，也使社会能够更快地让患者获得潜在的救命治疗。合作团队由多学科专家组成，包括数据科学家、生物学家和化学家，他们将根据实验结果不断优化AI算法，逐步提升沃森的预测准确性和整体药物发现的成功率。 IBM沃森健康在通过AI应用改善医疗方面已有良好记录，比如癌症诊断和个性化治疗。这次合作将沃森的应用范围扩展到药物开发的早期阶段，更专注于发现而非治疗应用。 业界专家认为，此次联盟代表着在制药流程中将AI技术深度整合的重要进展。自动分析复杂的生物数据为解决缺乏有效疗法的疾病带来了新的机遇。此外，AI的应用还符合精确医疗的趋势，使得治疗设计能够根据个体的基因特征和疾病机制进行定制。沃森的工具有望识别出针对特定患者亚组优化的候选分子，从而提升治疗的效果与安全性。 这一合作案例彰显了科技与生物技术公司合作的重要性，认识到这种跨界合作对于充分发挥AI在医疗领域的潜力是必不可少的。结合计算技术与生物科研，往往能催生单独难以实现的突破。 展望未来，双方计划通过试点项目验证AI模型在特定治疗领域的可行性，然后将成功的方法推广到多个药物发现项目中。这个逐步推进的策略确保在符合监管要求和科研严谨性的基础上，对AI驱动的药物研发方法进行充分评估。 总之，IBM沃森健康与BioTech Innovations的合作标志着利用AI加快药物研发的重大进步。通过融合最先进的AI技术与深厚的生物科技知识，此合作旨在让药物研发变得更快速、更经济，最终惠及全球患者的健康。
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