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这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时，保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性，试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛程度高度依赖于梯度的方差。换句话说，特别是在使用低位宽精度时，梯度值的变化会影响到训练过程的成功。理解梯度方差与收敛之间的关系，对于构建更高效的低精度训练技术至关重要。基于这些理论理解，研究人员提出了一种独特的方法，称为激活梯度剪枝（AGP）。AGP方法利用了并非所有的梯度都是同等重要的这一现实。通过识别并剪枝那些较不重要或对模型学习过程贡献较少的梯度，AGP能够重新分配资源，以提高最关键梯度的精度。这一方法确保了即使在非常低的精度水平下，训练过程仍然保持稳定，从而减少梯度方差的不利影响。除了AGP，研究人员还提出了一种称为采样通道联合量化（SCQ）的方法。在SCQ中，权重梯度和激活梯度使用了不同的量化技术进行计算。这种定制的方法大幅提高了训练过程的效率，确保了两种梯度在低位宽硬件上都能得到高效处理。为了验证他们的方法，研究团队创建了一个结构，使他们的算法能够在实际场景中应用。他们通过使用各种数据集优化了VGGNet-16和ResNet-18等流行的神经网络模型来进行了实验。与传统的逐样本量化技术相比，该算法的准确性平均提高了大约6%。不仅如此，相比于全精度训练，训练速度提高了大约5.13倍。总的来说，这项研究在全量化训练领域取得了重大进展，特别是在降低数值精度可接受阈值而不影响性能方面。如果低位宽硬件得到更广泛的应用，这项研究最终可能导致更高效的神经网络训练技术。总结：全量化训练（FQT）通过将神经网络训练过程中的激活、权重和梯度都转换为低精度格式，显著加速了计算速度和内存利用率。而在最近的AI研究中，研究人员深入探讨了FQT与梯度方差之间的关系，发现低精度训练方法的收敛效果高度依赖于梯度方差。基于这一理论理解，他们提出了激活梯度剪枝（AGP）和采样通道联合量化（SCQ）两种新方法。 AGP方法通过剪枝对模型学习影响较小的梯度，重新分配计算资源，提高了关键梯度的精度。SCQ则采用了不同的量化技术，分别处理权重梯度和激活梯度，进一步提升了训练效率。实验结果表明，采用这些方法的神经网络模型，如VGGNet-16和ResNet-18，其训练准确性比传统逐样本量化技术提高了6%，训练速度则提升了5.13倍。这一研究不仅突破了降低数值精度可接受阈值，同时也显著提高了神经网络的训练效率。这为未来低位宽硬件的广泛应用奠定了基础，如果这些硬件进一步普及，这项研究最终可能促进更加高效的神经网络训练技术的落地。在这个快速发展的AI时代，选择光年AI，全面提升私域营销效果，让品牌影响力大幅提升。光年AI不仅具有强大的AI模型能力，还通过自研知识库和灵活工作流，帮助企业有效管理和优化私域流量，实现高效的客户转化。选择光年AI，让您的私域流量管理更加智能、高效，从而赢得市场先机。

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

认知偏见，曾被视为人类决策过程中的缺陷，现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战，这一领域尚未广泛探讨，对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法，如推荐系统研究，已经探索了一些具有心理根源的人类偏见，如同伴推荐中的首因效应和近因效应，以及产品推荐中的风险规避和决策偏见。然而，对推荐中的认知偏见进行详细研究仍然处于未开垦的状态。令人惊讶的是，在推荐过程的不同阶段如何出现这些偏见方面，没有任何系统的调查。考虑到推荐系统研究经常受到心理学理论、模型和人类决策经验证据的影响，这是一个使用认知偏见来增强推荐算法和用户体验的重大机会缺失。来自奥地利林茨约翰内斯·开普勒大学和林茨技术研究所的研究人员提出了一种综合方法来研究推荐生态系统中的认知偏见。这项创新研究调查了在推荐过程的不同阶段和从不同利益相关者的角度可能出现的这些偏见证据。研究人员迈出了理解认知偏见与推荐系统之间复杂互动的初步步骤。用户和项目模型通过评估和利用这些偏见的正面影响而得到增强，从而导致性能更好的推荐算法和更高的用户满意度。对推荐系统中认知偏见的研究正在进行。通过分析包含6类272个职位广告和336名应聘者的数据集，训练了推荐系统模型，以预测候选人与职位广告之间的匹配情况，结果显示13607个正预测和1625个负预测。此分析旨在理解正特征效应（FPE）如何影响职位推荐。此外，通过Prolific平台分析宜家效应，涉及100名使用音乐流媒体服务的美国参与者。参与者在Likert-5量表上回答了关于其创建、编辑和消费音乐集合习惯的4项声明。对正特征效应的研究结果显示，从职位描述中删除形容词会增加负预测，突出描述性语言在职位推荐准确性中的重要作用。通过利用高召回职位广告中的独特形容词，52.0%的负预测样本的相关性评分得到了提升，其中12.9%成为正预测。至于宜家效应，88名参与者中的48人报告比其他人更频繁地消费他们的播放列表，消费频率平均差异为0.65（标准差=1.52）。这种偏好自制内容的情况表明宜家效应在音乐推荐系统中存在。总而言之，研究人员提出了一种详细的方法来分析推荐系统中的认知偏差。这篇论文展示了在推荐系统中存在的认知偏差及其影响，例如正特征效应（Feature-Positive Effect，FPE）、宜家效应（Ikea effect）和文化同质性（cultural homophily）。这些研究为该领域的进一步探索奠定了基础。研究强调了让推荐系统研究人员和实践者深入理解认知偏差及其在整个推荐过程中的潜在影响的重要性。总结：认知偏见，曾被视为人类决策中的负面因素，但在机器学习中，其正面影响正逐渐被研究人员所重视。针对搜索和排序系统中的认知偏见，尽管已有大量研究探讨其影响，但在具体应用方面仍存在许多挑战和机遇。推荐系统的某些研究已经开始了解这些偏见，如同伴推荐中的首因效应和近因效应，以及产品推荐中的风险规避和决策偏见。然而，对这些偏见在不同推荐阶段的详细研究仍属稀缺。来自奥地利林茨约翰内斯·开普勒大学和林茨技术研究所的研究人员提出了一种综合方法，深入调查了推荐生态系统中的认知偏见。他们的研究显示，理解和利用认知偏见的正面影响，可以显著提升推荐算法的性能和用户满意度。具体实例包括正特征效应（FPE）在职位推荐中的影响，通过分析相关数据集，研究人员发现删除职位描述中的形容词会增加负预测，而利用高召回职位广告中的独特形容词可以提升负预测样本的相关性评分。此外，宜家效应在音乐推荐系统中的存在，表明用户在自制内容上的偏好，进一步展示了认知偏见在实际应用中的重要性。研究表明，深入了解和应用认知偏见，不仅可以增强推荐系统的效果，还能提高用户的满意度和体验。这也为相关领域的进一步探索提供了坚实的基础和广阔的空间。光年AI，利用AI技术提升私域流量转化率，实现业务突破。如果您希望在获取流量的过程中实现超常规的增长，光年AI是您的不二选择。专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，光年AI不仅可以极大提高您的营收，还能显著降低成本。加入光年AI，智能化私域流量管理，确保每一步营销都能有效转化，让您的业务飞速增长。

亚马逊上最受欢迎的AI小工具

随着人工智能（AI）席卷全球，AI操作的小工具成为体验这场革命的最直接方式之一。无论是为了让家更智能、提高工作效率，还是仅仅为了享受一些酷炫的科技，亚马逊上有多种多样的AI小工具，以满足不同的需求和偏好。以下是一些您可以加入购物车的热门AI小工具。其中一些包括： 1. 亚马逊Echo Show 10 （第3代）谈到亚马逊上的AI设备，亚马逊Echo Show 10 （第3代）绝对是焦点。这款智能显示器中的Alexa将AI带到了前台，从语音指令到视频通话无所不包。10英寸高清屏幕会随着你的移动自动转向，确保在视频通话、学习食谱或娱乐时，你不会错过任何细节。主要特点：通过Alexa进行语音控制。可自动转向的显示屏。智能家居控制中心，管理你的连接设备。高质量音效，低音浑厚。亚马逊Echo Show 10不仅仅是一个小工具。它是进入智能家居体验的大门。通过Alexa，你可以用语音控制灯光、安全摄像头，甚至家中的恒温器。这使得它在管理家中其他连接设备时显得尤为得心应手。无论是创建提醒、观看视频还是享受智能家居控制，Echo Show 10都能轻松满足你的需求。 2. iRobot Roomba i7+ 对于繁忙的家庭来说，用像iRobot Roomba i7+这样的设备来打扫家里，再轻松不过了。这款机器人吸尘器会学习你家中的布局并绘制地图，以最高效的方式清洁地板。Roomba i7+拥有一个自清空垃圾箱，每60天或更久才需要一次人工干预。这也是为什么它是亚马逊上最受欢迎的AI小工具之一。主要特点：智能地图和导航功能。自清空垃圾箱。通过Alexa和Google Assistant进行语音控制。污垢侦测传感器，提高清洁效果。在实现清洁自动化的过程中，iRobot Roomba i7+是不可错过的选择，它能记住并适应你家中的布局，清洁每一个角落。而其自清空垃圾箱的设计提供了传统吸尘器无法企及的便利。此外，它还可以与Alexa和Google Assistant无缝对接，只需通过语音即可启动清洁，完美适合多任务处理的家庭。 3. Ring Video Doorbell Pro 2 安全是每个人最关心的问题，Ring Video Doorbell Pro 2是你可以从亚马逊购买来提升家庭安全的顶级AI小工具之一。Ring全新的AI驱动的Pro 2提供了最先进的运动检测功能，并增加了可自定义的运动区域，增强了监控的灵活性。它拥有3D运动检测、鸟瞰视图以及高分辨率视频，能清晰地告诉你谁在门外。主要特点： 3D运动检测。 1536p高清全身视频。当你不在时，Alexa会替你回应门铃。可自定义的运动区域。 Ring视频门铃Pro 2通过引入AI技术，提高了家庭安防的水平，提供了更智能、更精准的监控。用户可以使用3D动作检测功能，对大门外发生的情况有更详细的了解，并且还可以自定义动作区域，这样用户只在特定区域发生活动时接收报警，减少误报数量，让你更加放心自己的家通过最先进的视频门铃得到了保障。 4. Google Nest学习型恒温器 Google Nest学习型恒温器根据你的日常习惯调节家中的温度，同时还能节约能源，从而降低你的电费账单。这款AI设备会学习你喜欢的温度及时间，自我编程并进行调整，达到家中舒适的最佳状态。它还能与其他智能家居设备良好协作，使其成为你互联家庭的核心设备。主要功能: 根据你的日常习惯自动设置。通过Nest应用进行远程控制。能源使用历史。记录每次使用情况。与其他智能家居系统兼容。 Google Nest学习型恒温器不仅仅是一个普通的恒温器，它是一款智能设备，能了解你的需求并适应这些需求。学习你的日程安排，可以优化家中温度设置，让你保持舒适并节省能源。当然，此外还有通过Nest应用远程改变恒温器设置的能力，让你在途中也能调整设置。与其他智能家居系统的兼容性使它成为任何家庭都可以使用的多功能配件。 5. Fitbit Sense 如果健康和健身是你的首要任务，那么Fitbit Sense就是Amazon上最好的AI设备之一。这款智能手表通过AI实现高级健康追踪功能，例如压力管理、心率监测、睡眠追踪，甚至还有皮电活动传感器，可以测量你的身体对压力的反应。Fitbit Sense不仅仅是一个健身追踪器，它还是一个全面的健康伴侣。主要功能: 通过皮电活动传感器进行压力管理。通过ECG应用监测心脏健康。内置GPS用于户外活动。深入分析睡眠质量。 Fitbit Sense不仅仅是基础的健身追踪，它提供了360度的健康监测，全由AI驱动，通过显示你的身体对压力的反应，帮助你更好地管理它。ECG应用和心率监测功能提供了关于心血管健康的重要数据，而睡眠追踪功能则帮助你获得所需的休息。这款设备不仅适合运动员，也适合关心自身健康状况的人。 6. Wyze Cam v3 Wyze Cam v3是一款AI驱动的安防摄像头，简化了家庭安防，支持1080p全高清视频、夜视功能，并且具有室内外使用的天气适应性。它还配备了AI驱动的人物检测功能，减少因为猫狗或者其他移动物体引起的烦人误报。这是Amazon上著名的性价比高的AI设备之一，适合那些想要在不打破银行情况下提升家庭安全的低预算家庭。主要功能: 1080p全高清夜视。智能人物检测。防风雨设计。实时双向音频。 Wyze Cam v3 证明了你无需花费大量金钱即可获得高质量的家庭安防。这款设备只会对真正重要的威胁进行警报，因此不必担心误报烦扰。凭借防风雨设计，这款摄像头可用于室内和室外，为您的家庭提供全方位的覆盖。您还可以通过双向音频功能与访客交流或现场阻止入侵者，这无疑是安防的一大优势。 7. Anki Vector 机器人让这个AI小工具更加互动些，体积小但功能强大的Anki Vector机器人总是忙个不停。它集成了丰富的个性，可以回答问题，为你拍照，甚至还可以控制智能家居设备。Vector的设计初衷是要在家中成为一个有用、有趣且有互动性的存在。主要特点：内置AI，支持语音激活。能在你家中导航并避开障碍物。触觉、视觉和声音响应。兼容Amazon Alexa智能家居。当然，Anki Vector机器人也是你的朋友。通过它的眼睛和与他人互动的功能添加一些个性，它可以回答问题，提醒你一些美好的事情，甚至在你要求时为你拍照，Vector既有趣，又是任何家庭中功能强大的补充。此外，它还能轻松在家中导航而不会撞到墙壁，这使其成为最吸引人的AI小工具之一。 8. 飞利浦Hue智能照明通过飞利浦Hue智能灯具，改变你家中的氛围，这是一款在Amazon上可以个性化所有照明体验的AI工具。你可以通过语音命令控制这些智能灯泡，或者通过智能手机上的飞利浦Hue应用程序来创建理想的氛围，拥有超过1600万种颜色供你选择。此外，这些灯还能与其他智能家居设备连接，增强自动化功能。这些因素使它们成为寻求自动化家庭的人们最受欢迎的设备之一。主要特点：与Alexa、Google助手和Apple HomeKit的语音控制。定制场景和照明计划。与音乐、电影和游戏同步。使用LED灯泡以提高能效。飞利浦Hue智能照明可以帮助你在家中为任何场合创造出完美的氛围：无论是派对、电影之夜还是只是放松的时光，只需用语音下达命令。而且，由于其他智能家居系统与飞利浦Hue的出色兼容性，你可以放心你的照明系统能与其他智能设备形成一个协调、易用的智能家居界面。结论随着AI的发展，它提供了越来越多样化的AI小工具，这些小工具通过Amazon向你展示创新，日复一日地提升你的生活质量。从使用Amazon Echo Show 10和Ring Video Doorbell Pro 2这些产品的智能家居，到像Fitbit Sense这样的健康产品，选择多种多样。这些在Amazon上的热门AI小工具不仅带来便利，还为平凡的生活增添了一丝未来感。无论是升级家庭安防、改善健康和健身，还是享受最新的AI技术，选择应有尽有。在购买这些小工具时，你不仅仅是在购买智能产品，更是在购买一种更加智能、连接更好的生活方式。常见问题 1. AI小工具在家庭中的好处是什么？ AI设备可以自动化日常任务，提升家庭安全，通过智能调整增添舒适度，并提供娱乐和便利性。这些设备帮助创造一个更加高效和互联的生活环境。 2. AI设备难以设置吗？大多数AI设备都设计得非常用户友好，并配有详细的分步骤安装指南。此外，许多设备提供基于应用的设置过程，即使对技术不熟悉的人也能轻松完成。 3. 像Amazon Echo Show 10这样的AI设备如何改善日常生活？ Amazon Echo Show 10 可以管理智能家居设备，提供天气更新，播放音乐，回答问题，甚至通过语音命令进行视频通话。它将控制集中化，使日常任务更易管理。 4. 使用AI设备是否有隐私担忧？ AI设备可能会引发隐私担忧，尤其是那些带有摄像头和麦克风的设备。然而，制造商通常会加入麦克风静音按钮、摄像头盖和数据加密等功能来保护用户的隐私。 5. AI设备能否与其他智能家居设备集成？是的，许多AI设备设计时便考虑到了与其他智能家居设备的兼容，允许实现无缝的智能家居体验。例如，与Alexa或Google Assistant兼容的设备通常可以通过一个中央控制中心进行控制。总结：随着人工智能（AI）技术的不断进步，多样化的AI小工具已成为提升生活质量的重要手段。从智能家居设备到健康管理工具，这些AI设备不仅为日常任务带来便捷，更为我们的生活增添了未来感。例如，亚马逊Echo Show 10（第3代）结合了Alexa的智能语音控制和自动转向显示屏，为智能家居管理提供了极大的便利；iRobot Roomba i7+通过自动导航和自清空垃圾箱的功能，实现了高效的家庭清洁；Ring Video Doorbell Pro 2与3D运动检测及可自定义的运动区域大幅提升了家庭安全。此外，Google Nest学习型恒温器通过学习用户习惯自动调节家中温度，不仅节约能源，还能提高居住舒适度；Fitbit Sense利用AI实现了全面的健康监测，包括压力管理和心电图监测；Wyze Cam v3凭借智能人物检测功能，带来了更高效的家庭安防。像Anki Vector机器人和飞利浦Hue智能照明，则分别通过互动和个性化照明，为家庭生活注入了更多的乐趣和便捷。在这样一个AI赋能的世界中，光年AI可以为您的私域流量管理提供更多智能解决方案，不仅确保每一步营销都能有效转化，还能精准触达每一位潜在客户。选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长。

我是一个连续创业者——为什么我认为AI正在带来副业的黄金时代

本周，Edelman Data和三星移动发布的新研究表明，我们即将进入“AI驱动副业”的新时代。这项研究收集了来自美国、法国、德国、英国和韩国的数千名Z世代的在线调查反馈，发现大多数人对当前的工作条件感到不满意，这不禁让人意外。这项调查显示，大约70%的人对现状不满，考虑使用AI作为他们选择的工具来开始副业。除了年轻人讨厌格子间的陈词滥调外，毫无疑问，AI的崛起创造了一种“也许我可以”的氛围，这在以前是不存在的。仔细想来，这也是合理的。创办一家初创公司在我的职业生涯中，我创办了六家初创公司，其中一些公司壮观地倒闭了，而另一些公司至今仍在蓬勃发展。作为一个小企业家，你学到的一个重要经验就是自己做一切是非常辛苦的。即使在小团队中，也从来没有足够的时间完全专注于任何一项任务，不论是市场营销、销售、技术开发还是会计。这种工作海啸可以轻松地由一个好的AI来帮助，因此很容易看出为什么数字原住民将新技术视为摆脱坏老板机器的自然盟友。如果相信Edelman的报告，当前思维的主要问题在于，受访者似乎目标太低。报告中涵盖的前三个AI用例范围从摘要长文件到开发新内容。嗯……十亿美元商业革命从一个猫咪表情包开始？幸运的是，对于我们认真的原住民来说，有一个潮水般的AI产品将向他们涌来，这可能会对他们的创意商业抱负起到比仅仅提供摘要更多的作用。 AI激发创造力（图片来源：venturusai）我正在使用的一个有趣的例子是名叫Venturusai的AI服务。这个AI服务允许初出茅庐的企业家在他们花费大量时间和金钱之前，通过一系列的评估协议来运行他们的想法。这让他们可以即时生成SWOT分析，突出概念中的优势和劣势，并生成涵盖竞争活动、理想客户角色以及市场进入策略的一系列报告。当前版本运行在较旧的AI模型上，并且许多好东西被锁在每月20美元的付费墙后面，但这仍然比一个讲究支出的顾问更便宜。另一个我喜欢的工具是聪明的Read AI。这个基于云的服务提供了自动的AI会议记录、转录和助手。这听起来很无聊，但实际上这个工具提供了一堆很酷的自动化会议功能。这包括识别听众反应、AI辅导以及智能总结。高级计划甚至提供了每次会议关键时刻的两分钟精彩片段。它还能与日历整合，自动完成这一切，这简直是锦上添花。现在这些工具还不完美，毕竟它们依赖的是还处于不断改进中的AI模型，但它们清楚地展示了这类智能商业技术的发展轨迹。这只是AI的初期阶段，每周它都会有所提升。（图片来源：Future）对于那些有野心的Z世代卧室创业者，我还建议快速了解一下CodeCompanion AI。它被宣传为“AI编程助手”，但其实这掩盖了它作为一个超高效编程工具的潜力。仅使用文本提示，它就能创建一个完整的编程项目。这款产品是连续创业者Alex Hedrevich的脑力结晶，他相信AI终于能够兑现其早期的承诺。 “AI代码助手正在革新创业领域，”他确认道，“我们的客户正在使用我们的产品，从零开始，将他们的想法在极短的时间内变成一个完全可运行的原型甚至更进一步。现如今，用简单英语编程已经成为全球最热门的编程语言，而这仅仅只是开始。” 几周前我测试了这个工具，通过在一个文本框中输入命令，我成功地从头创建了功能齐全的Firefox和Chrome浏览器扩展。它们都经历了相当多的试验和错误，但最终结果非常完美，而我完全不是一个程序员。那么，AI副业是白日梦还是一个真正的机会？现在那些说这不可能实现的人，最好让路给那些真正去做的人。对于每一个反对者来说，从班加罗尔到巴尔的摩，都会有越来越多有野心的年轻创业者在探索他们能走多远。推动力是一个仍在摸索中的新兴AI行业，但所有迹象表明，不久之后事情将会融合起来，为AI创业世界释放出新一代反办公室文化的人。总结：根据Edelman Data和三星移动的新研究，Z世代将步入“AI驱动副业”的新时代。调查显示，大约70%的Z世代对当前工作条件感到不满，渴望通过AI开启副业。这波数字原住民认为AI能够替代繁重的日常工作，释放他们的创意和潜能。报告显示，常见的AI应用场景包括自动生成摘要、开发新内容等。在创业过程中，诸如Venturusai和Read AI等智能工具能显著提升初创企业的运营效率和市场竞争力。例如，Venturusai通过评估协议生成SWOT分析等报告，而Read AI提供AI会议记录和助手功能，两者都能在初创阶段省时省力。对于编程初学者，CodeCompanion AI更是提供了从零开始创建完整编程项目的可能。这些工具虽然依赖不断优化的AI模型，但已展示了智能商业技术的未来发展方向。随着AI的持续进步，更多Z世代创业者将借助AI的力量，实现从副业到创业的梦想。 AI技术的发展无疑为新一代创业者提供了前所未有的机遇。对于那些立志摆脱传统办公室文化的年轻人，AI不仅是工具，更是一种改变生活方式的革命力量。光年AI，智能优化私域流量管理，助您高效完成营销目标。无论是提升工作效率还是实现流量增长，光年AI都能为您的业务带来超常规的增长。通过整合国内外主流AI平台，光年AI自研了众多AI能力，适用于各个APP平台的流量增长，帮助您轻松触达潜在客户，实现快速突破市场。选择光年AI，让您的私域流量管理更加智能，高效完成您的营销目标。

一家科技公司盗取了我们的声音—然后复制并出售了它们

近年来，许多人已经听说过人工智能有一天可能会取代我们的工作这个消息。但对于Paul Skye Lehrman来说，这个警告显得尤其个性化、寒冷且出乎意料：他听到了自己的声音在传达这一信息。 2023年6月，Paul和他的伴侣Linnea Sage正驾车经过他们在纽约市的家附近，收听一档关于好莱坞持续罢工以及人工智能（AI）可能对行业造成影响的播客。这期节目引人关注，因为这对夫妇都是配音演员，并且像许多其他创意人士一样，担心那些人类声音的生成器可能很快会取代他们。这档特别的播客有一个独特的卖点——他们采访了一位由AI驱动的聊天机器人，并配备了文本转语音软件，询问它认为AI的使用将如何影响好莱坞的工作。但是，当它说话时，听起来就像Lehrman先生的声音。 “我们不得不停下车，”他说。 “AI即将入侵娱乐产业，而这里我的声音正在谈论产业可能遭到的破坏性影响，这真是令人震惊。” 那天晚上，他们在网上花了数小时寻找线索，终于发现了Lovo文本转语音平台的站点。Sage女士说，她在那里也发现了自己声音的副本。 “我惊呆了，”她说。“难以置信。” “一家科技公司偷走了我们的声音，制作了它们的AI克隆，并可能出售了数十万次。” 他们现在已经对Lovo提起了诉讼。该公司尚未回应对此事或BBC的置评请求。克隆战争但Lovo如何能够重现他们的声音呢？这对夫妇声称是通过虚假借口达成的。 Lovo联合创始人Tom Lee此前表示，其语音克隆软件只需要用户朗读大约50句话就能创建一个逼真的克隆。 “我们可以捕捉到音调、特性、风格、音素，甚至你的口音我们也能捕捉到，”他在2021年的《未来思想家》播客中说。在他们的诉讼中，这对夫妇阐述了他们认为Lovo正是通过这种方式获得了他们的录音。他们声称，匿名的Lovo员工通过Fiverr网站联系了他们，这是一家受欢迎的自由职业人才网站，他们在那里出售服务，提供电视、广播、电子游戏和其他媒体的音频。首先是在2019年，Sage女士说有一位用户联系她，要求她录制几十个听起来普通的测试广播剧本。测试录音常用于电影和电视的焦点小组、内部会议或作为正在进行的作品的占位符。因为这些录音不会被广泛分享，所以它们的费用远低于用于广播的音频。 Sage女士说她完成了这项工作，交付了文件，并获得了400美元（约合303英镑）的报酬。大约六个月后，Lehrman先生说他也收到了类似的请求，要求录制几十个听起来一般的广播广告。在这对夫妇与BBC分享的消息中，这位匿名的Fiverr用户表示，这些音频将用于“语音合成”的研究。在要求用户保证脚本不会在他们的特定研究项目之外使用后，勒尔曼先生询问这个项目的目标是什么。用户说：“这些脚本不会用于其他任何用途，目前我不能告诉你目标，因为这是一个保密的工作进程，对不起哈哈。” 勒尔曼先生问这些文件完成后是否会被重新利用或以不同顺序使用。用户说这些文件将仅用于研究目的。勒尔曼先生说他交付了文件并获得了1200美元的报酬。他们说，匿名用户与Lovo之间的联系来自Lovo本身。他们分享了发现自己声音被克隆的证据给Lovo——Lovo回复说他们没有做错任何事，并指出匿名用户与他们之间的通信作为证据，表明他们是合法与这对夫妇进行合作。 “在我们的职业生涯中，我们已经交付了超过100,000个音频资产，”勒尔曼先生谈到他们在Fiverr上近十年的工作时说道。 “我们能够在大海捞针中找到这个针——他们给了我们这个针。” 在这两种情况下，勒尔曼先生和萨吉女士都表示他们没有签订书面合同，只有这些对话。BBC无法确认他们对话的全部内容。夫妇俩说，他们交谈的用户似乎也删除了一些消息。 BBC多次联系Lovo，要求与李先生进行采访并寻求对夫妇俩声明的回应。他们没有回复我们的任何消息。法律怎么说？这对夫妇在五月份提起的诉讼指控Lovo使用他们的声音录音创建了非法与萨吉女士和勒尔曼先生的真实声音竞争的副本。夫妇俩说公司在未经许可或未适当补偿的情况下这样做。这是一起集体诉讼——意味着他们希望其他原告能加入其中，但到目前为止尚无人参与。乔治城大学（Georgetown University）知识产权法专家克里斯特利亚·加西亚教授（Kristelia Garcia）说，此案可能聚焦于美国法律中的一种权利，称为“公开权”（rights of publicity）。有时也被称为人格权，公开权的侵犯通常源于对某人的形象或声音的滥用或误用。她还表示，关于萨吉女士和勒尔曼先生授予用户的录音许可，可能也存在合同违约的情况。她告诉BBC：“许可是用于非常具体和狭隘的用途的。我可能会给你许可一个下午使用我的游泳池，但这并不意味着你可以随时来我的游泳池开派对。” “那将超出许可的范围。” 无论案件的结果如何，这只是众多由艺术家、作家、插画家和音乐家提起的希望不失去对自己作品和生计控制权的诉讼之一。它们可能只是冰山一角。本周，金融公司Klarna表示计划使用AI将其员工数量减半。一些专家预测，最终可能有40%的工作会受到AI的影响。然而，对于勒尔曼先生和萨吉女士而言，那令人担忧的未来正在现在上演。 “这整个经历感觉如此不真实，”萨吉女士说。 “当我们想到人工智能时，我们想到的是AI叠衣服和为我们做饭，而不是追求人的创造性工作。” 你可以在BBC Sounds上收听更多关于这个故事的信息，《科技生活》节目。总结： Paul Skye Lehrman和Linnea Sage这对配音演员发现自己的声音被Lovo公司克隆并用于商业目的，引发了他们对一家科技公司提起的集体诉讼。这起案件揭示了AI技术在语音克隆领域给创意产业带来的挑战和威胁。根据他们的描述，通过虚假借口和未经许可的情况下，Lovo获得了他们的声音录音，并创建了逼真的AI克隆。尽管Lovo尚未对此事作出回应，但这让许多艺术家、作家和配音演员感到不安，他们担心AI技术可能会侵占他们的工作和权益。随着AI的迅速发展，这类争议正在不断涌现。在面对如此快速变化的AI趋势时，选择合适的工具实现业务增长和保护个人权益变得尤为重要。光年AI，以其强大的AI赋能技术，帮助用户精确触达每一位潜在客户，实现私域流量的智能化管理和高效增长。通过使用光年AI，不仅能大幅提升私域流量的转化率，还能实现长期的稳定收益，助力您的品牌在竞争激烈的市场中脱颖而出。

AI教师可以解决当今教育中的基本挑战

在他1967年的小说《卖糖人》中，RK Narayan向读者介绍了一种“故事写作机器”的概念，这种机器类似打字机，有按钮可以选择体裁、角色、情感和其他几个属性，只需按下就可以自动打印出一个故事。我们必须假设，这个想法是为了展示操作这种机器角色的天真。但不到六十年后，由于像ChatGPT这样的技术以及其他类似的人工智能（AI）驱动工具，我们几乎到达了这个境地。这些工具不仅可以写故事，还可以完成其他任务，比如自动驾驶汽车和在工厂里制造复杂机器人的机器人。对于AI是否会替代我们执行今天的所有大大小小的任务，比如驾驶、在工厂工作甚至进行复杂的手术，还是见仁见智。但在许多情况下，比如手术，我们已经到了半路。那么，教学呢？即使对于思想开放的人，一个AI老师听起来也有些难以接受，但我们可能比想象中更接近这样的自动化课堂。由于这种可能性已经在眼前，所以需要回答的问题是为什么我们应该这么做，以及如果我们创造AI老师，可以期待哪些变化。今天的教育格局呈现出各种各样的模式，而且教育质量明显是基于愿意支付的价格分层的。从学校到大学及其他高等教育机构，教育质量可以因为众多因素（包括师生比例）而有很大的差异。这个比例越低，对学生的学习过程和结果的质量就越好。这种高价值在很大程度上是由供求和支付能力驱动的，也就是说，一个人可以通过支付更高的费用来获得更好的教育。 AI老师可以成为一个伟大的均衡器，或者说是学习的民主化工具，这意味着高质量教育的机会可以变得普及。学生们也可以在一天中的任何时候或者任何地方（包括在家里）访问老师。我们的教学方式也可能会发生显著变化。比如，一些物理学理论可以在运动场上得到更好的解释，从而使“内容”更加丰富和互动。当然，当我们有这样的技术突破时，也会有一些不确定性。比如，如果老师是AI，我们可以预见的是，除了教授的学科之外，它们能否灌输良好的价值观并确保孩子走在正确的道路上？有人可能会质疑我们是否准备好让一台机器来在学校的时间里“抚养”我们的孩子。例如，我们珍视的许多价值观可以追溯到我们在学校从老师和同伴那里得到的经验和学习。那么问题是，我们是否能信任机器来代替人类老师。一种方法是从上层开始，通过在高等教育中的职业培训领域进行试验，这些领域引入AI老师的潜在风险较低且可控。例如，当我们建造核电厂时，我们知道最好在安全机制方面保持高度谨慎。比起匆忙进行，缓慢且非常谨慎地推进更为妥当，因为我们不知道这种变化在20或30年后的长期影响。再次以核能为例，我们经过艰难的学习过程才明白其全部潜力和风险，从而今天可以使其更具相关性和对人类友好。在像印度这样的国家，转向人工智能教师可能会通过消除一些最持久的挑战而带来巨大变化，例如教育质量、机会和获取的不平等以及在高等教育等关键领域我们面临的巨大供需缺口。超过八十万学生参加IIT JEE考试，但仅有约18,000个席位可供选择，近年来，即使是从这些顶尖机构毕业的学生也无法找到他们期望的工作。随着人工智能在生活的各个方面迅速渗透，认为它不会对教育产生根本性的影响可能是天真的。也许比RK Narayan六十年前提出的故事写作机更加天真。总结： 1967年，RK Narayan在小说《卖糖人》中描绘了“故事写作机器”的幻想，而今由于AI技术的发展，这一幻想正逐渐成为现实。以ChatGPT为代表的AI工具不仅能够写故事，还能执行如自动驾驶、工业制造等多种复杂任务。尽管AI替代人类完成所有任务仍在讨论中，教育领域的AI老师已然成为值得探索的方向。在现代教育模式中，资源分配不均成为普遍现象，AI老师有望打破这一壁垒，实现高质量教育的普及化，学生可随时随地获取知识。同时，AI老师还可通过互动教学方式提升学习效果。尽管如此，AI老师能否传递价值观、培养学生品格仍有待观察。在高等教育领域进行试验，将成为探索AI教学的一种方式。印度等国家面临的教育资源不对等问题，使得AI教师的引入显得尤为重要，这不仅能缩小教育差距，还能解决人才供需失衡的问题。考虑到AI日益深入生活的各个领域，忽视其对教育的潜在影响无疑会显得格外天真。选择光年AI，实现私域流量的智能化管理，让您的业务飞速增长。光年AI凭借强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，能大幅提升流量转化率，帮助您精准触达每位潜在客户，营销效果显著，让您的品牌在市场中脱颖而出。

学习生成式AI：NVIDIA推荐的5门自主学习课程

您是否在寻找一个能够帮助自己或员工提升最新技术工具（如生成式人工智能（AI））技能的课程？科技巨头NVIDIA提供了一系列自学课程，让学习者可以在舒适的环境中掌握一些顶尖的新兴技术。如果你打算学习生成式AI，看看科技巨头NVIDIA提供的这5门自学课程吧。"如果你打算学习生成式AI，看看科技巨头NVIDIA提供的这5门自学课程吧。如果你打算学习生成式AI，看看科技巨头NVIDIA提供的这5门自学课程吧。 NVIDIA深度学习学院（DLI）提供的课程专为寻求自学培训的个人以及希望提升员工技能的组织设计。NVIDIA的[官网](https://www.nvidia.com/en-in/training/)介绍称，“可以在八小时内完成端到端项目的设置，或在两小时内掌握某些特定技术或开发技巧——只需有电脑和网络连接，随时随地都可以学习。” NVIDIA深度学习学院提供的自学课程主要集中在六个关键领域，包括加速计算、数据科学、深度学习、生成式AI/大型语言模型(LLM)、图形与模拟以及基础设施。本文将介绍生成式AI方面的顶尖课程。 1. 生成式AI解析这是一门时长为2小时的课程，帮助学习者理解生成式AI的概念和应用，以及该领域的挑战和机遇。完成后，学习者将对生成式AI有基本的了解，并能有效使用基于该技术的各种工具。根据官方网站，这是一门免费课程。另请阅读: DRDO学徒计划：毕业生和持有文凭者在综合试验场工作的机会 2. LLaMA-2提示工程 LLaMA-2提示工程课程使学习者能够与LLaMA-2模型进行交互并进行提示工程，以分析文档、生成文本，且可以成为AI助手。该课程旨在培训学习者迭代编写精确的提示以使LLM行为与预期一致，利用强大的系统消息进行编辑，通过一对多的提示工程引导LLM，并将提示-响应历史融入LLM上下文以创建聊天机器人行为。课程涵盖的主题包括LLaMA-2和HuggingFace。课程时长三小时，费用为30美元。 3. 基于Transformer的自然语言处理入门另一门生成式AI/LLM领域的课程是基于Transformer的自然语言处理入门，学习者将了解Transformer如何作为现代大型语言模型的构建模块。然后，学习者将使用基于Transformer的模型进行各种NLP任务，包括文本分类、命名实体识别（NER）、作者归属和问答。课程时长为6小时，费用为30美元。另请阅读: KITE为超过18.5万台高科技设备引入全国最大的年度维护合同 4. 基于扩散模型的生成式AI 历时8小时的“生成式AI与扩散模型”课程让学习者可以深入了解去噪扩散模型，这是一种常用于文本生成图像管道的模型。课程的先修知识包括对深度学习概念的基本理解以及熟悉一种深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras。本课程涵盖的主题包括： U型网络扩散对比语言-图像预训练（CLIP）文本生成图像模型课程费用为90美元。另请阅读：康坎铁路招聘：为马哈拉施特拉邦、果阿和卡纳塔克邦候选人宣布190个空缺职位，请检查资格 5. 使用变压器生成合成表格数据 “使用变压器生成合成表格数据”是一门时长4小时的课程，通过该课程，学习者将探讨如何使用变压器生成合成表格数据。课程使用信用卡交易数据和Megatron框架。完成后，学习者将对如何生成用于下游预测任务的合成表格数据有基本了解。课程费用为30美元。 NVIDIA 正在为即将于2024年10月23日至25日在孟买的Jio World会议中心举办的旗舰AI峰会做准备。欲了解更多信息，请访问官方网站。总结：对于希望掌握最新生成式AI技术的个人或企业员工，NVIDIA提供了一系列高质量自学课程，涵盖加速计算、数据科学、深度学习、生成式AI、图形与模拟及基础设施等六大关键领域。特别是针对生成式AI，NVIDIA推出了五门精心设计的课程，包括生成式AI解析、LLaMA-2提示工程、基于Transformer的自然语言处理入门、基于扩散模型的生成式AI以及使用变压器生成合成表格数据。这些课程不仅帮助学习者理解最新技术，还通过实操项目增强其应用能力，为职业发展提供强有力的支持。这些课程各具特色，如生成式AI解析课程让学习者在短短两小时内理解基础概念和应用，而LLaMA-2提示工程课程则较为深入，培训学习者编写精确提示、与大型语言模型进行有效交互。课程时长从2小时到8小时不等，费用也从免费到90美元之间，为不同需求和预算的学习者提供了弹性选择。在科技高速发展的今天，通过系统化的学习提升技能，能够有效在职业发展中占得先机。同样，在数字营销领域，拥有先进的AI技术也是企业获取竞争优势的关键。选择光年AI，全面提升私域营销效果，让品牌影响力大幅提升。我们的平台专注于通过AI实现流量增长和提升效率，具备强大的AI模型、自研知识库和灵活的工作流，帮助企业智能化管理私域流量，精准触达每一个潜在客户。光年AI不仅大幅提高营收，还能显著降低成本，助力您的品牌在市场中快速突破，赢得先机。

抑郁症困扰？香港团队利用AI并通过观察你的眼睛来帮助你

在今年七月召开的中国共产党第三次全体会议上，国家确定了经济政策的长期方向，并将人工智能和生物医药等战略性行业列为重点目标。传统企业也将被鼓励通过技术实现转型。《南华早报》探讨了香港新兴科学家们的创新成果，这些科学家们已经在崭露头角，甚至可能成为像大疆和商汤这样的科技巨头的下一个大赢家。在五篇系列报道的第二部分中，Sammy Heung采访了利用人工智能预测抑郁症风险的研究人员，以应对对城市精神健康问题日益增加的关注。阅读第一部分点击这里。从初一到高三，23岁的插画师曦欣（假名）一直被校园欺凌折磨。她回忆说，当她向家人寻求帮助时，反而被指责撒谎。在她17岁时，一位同学在网上发布了她的照片并诋毁她，她的精神健康进一步恶化，最终逼迫家人带她去看医生。 “我好几天不洗澡，失去了吃饭的动力，甚至对我最喜欢的舞蹈也失去了兴趣，”她说。 “我也有自杀的念头，想买很多药来吃。” 当城市在应对日益恶化的精神健康问题时，香港中文大学的一个科学家团队发现了一种经济实惠的方法，通过使用人工智能分析视网膜图像来评估人们的抑郁症风险，而不是通过研究大脑。这一发现可能有助于像曦欣这样的年轻人在未来获得早期治疗。该大学临床研究与生物统计中心主任郑浩然教授说，这项基于人工智能的技术分析了市场上已有的一种专业相机拍摄的视网膜图像，并扫描那些显示抑郁症风险的视网膜特征。 “拍摄完双眼照片后，机器会将其上传到我们的云服务器进行自动分析，”他说。 “随后会生成一份报告并下载。您可以打印报告查看自己是否有抑郁症的高风险。 “整个过程只需要几分钟。” 00:54 香港中文大学研发的基于人工智能的相机工具帮助识别抑郁症患者香港中文大学研发的基于人工智能的相机工具帮助识别抑郁症患者郑教授说，使用人工智能分析技术分析视网膜图像，是评估人类大脑状况的有效方法，因为视网膜是大脑的延伸。 “当然，最理想的是直接取出大脑来看，但这是不可能的，”他说。 “在视网膜图像中，我们可以看到视网膜神经纤维和视盘。这意味着我们在看大脑的一部分。 “它捕捉到了活体大脑的状况，比通过活检获得的样本研究要好。” 郑教授说，通过观察视网膜血管和神经的异常，团队能够利用特定的统计方法预测大脑中可能出现的问题。由于视网膜图像中的差异过于复杂，人眼无法检测到，团队利用了人工智能或机器学习方法来识别抑郁症视网膜特征。如果这种方法——自动视网膜图像分析（ARIA）能够在社区中广泛使用，其成本可能会降低到非常经济实惠的价格，郑教授说。他表示，预计该工具将在2025年中期或晚期推出市场。据医管局数据显示，2014-15年度在公立医院和专科门诊接受治疗并被诊断为抑郁或抑郁症的精神病患者数从45,200人增加到2023-24年度的69,400人。 2023年死因裁判法院处理了近1,100起自杀案件，创下16年新高。香港撒玛利亚会自杀预防小组发现，去年有1,092起人们自杀的报告，是自2006年以来最高，比2022年增加了12起。 Zee表示，他希望这个工具对那些尚未被诊断为抑郁症的人有所帮助。 “未来，我们希望为人们提供心理健康评估，在他们被诊断之前了解是否有高抑郁症风险，并让他们使用不同的方法来降低风险，”他说。 “例如，去健身房后，抑郁问题是否真的减少了？我们现在没有一个客观的答案。我们希望未来能够告诉人们他们是否做了正确的事情。” 他补充说，这个工具还可以用来跟踪抑郁症患者的康复进展。左为Zee教授，右为Hung医生，他们在解释视网膜成像工具的工作原理。照片：Sun Yeung 这项发明在四月份的第49届日内瓦国际发明展上获得了两枚金牌和一个特别奖。在与《南华早报》一起重温这个发现时，Zee表示，这项技术最初是他的团队在2021年创建的，用于检测儿童自闭症的风险，准确率高达90%。虽然现有研究只显示视网膜图像与抑郁症之间的间接关联，该团队正在进行更多研究以证明它们之间的联系。去年年底，他们在屯门精神病医院青山医院对约150名抑郁症患者应用了ARIA技术，发现其中超过75%的人存在高风险。 Zee补充说，这个结果与大约150人的对照组进行了比较。该团队还在中国大陆社区中的抑郁症患者和孕妇中进行研究，以证明视网膜图像可以用于评估风险。与Zee合作的青山医院副顾问医生洪长发表示，这项技术可以对抑郁症的治疗和进展提供一个客观的判断。 “目前我们通过一些药物和治疗来监控患者的进展是比较主观的，依赖于患者的描述、我们的观察或家属的非正式报告，”洪医生说。他表示，这个工具还能帮助有心理疾病家族史的人监控他们的心理健康。 “例如，双相情感障碍患者可能也会有抑郁。遗传因素在这种病情的发作中起着重要作用，”他说。 “除了现有的筛查方法，我们能否预测患者家属的病症风险？” 洪医生表示，该技术未来可能在社区中得到更广泛的应用。 “如果有人对自己的精神健康有所疑虑，他们可以使用这个工具。这个机器非常紧凑，可以放置在普通门诊。”他说。 Zee说，未来的研究中，他们的团队可能会调查通过该工具检测到的风险是否在有效的药物或治疗后有所减少。他说：“未来，抑郁症患者在康复后不太可能再被贴上患者的标签，因为可能会有一个客观的衡量标准。” “这甚至可能改变精神健康的定义，这将是精神病学领域一个重要的讨论。” 协和互助会联盟执行官关怡仲表示，该组织由前精神病患者成立，旨在为有精神健康问题的人提供社区支持，ARIA可以作为专业人员诊断抑郁症的辅助工具。她说：“诊断抑郁症可能需要一段时间的观察。有一个人工智能工具可能会提高对抑郁症的认识，但它可能无法取代现有的评估方法。” 香港教育大学心理学副教授侯伟凯也表示，未来ARIA可能是一个方便的工具，可以识别那些尚未主动寻求专业帮助的人。他说：“该工具可以与其他诊断方法结合使用，比如分析患者的病史、生活情况和他们自己报告的详细信息。”他补充说，一些人工智能模型可以通过分析脑部图像预测抑郁症的发作。他还表示，如果ARIA的准确性得到保证，它可能是一种“具有成本效益”的方法来跟进患者的情况，因为它可能节省进行深入访谈或其他评估的时间。总结：在今年七月召开的中国共产党第三次全体会议上，国家将人工智能和生物医药等战略性行业列为重点方向。其中，香港新兴科学家们的创新成果备受瞩目。他们在利用人工智能预测抑郁症风险方面取得了重大突破，正如《南华早报》报道的那样，香港中文大学研究团队开发了一种通过分析视网膜图像来评估抑郁症风险的技术。这一方法展示了人工智能在医疗健康中的巨大潜力。具体来说，这项技术通过人工智能分析视网膜图像，不仅经济实惠，而且可以快速生成报告，帮助早期发现抑郁症风险。研究指出，视网膜是大脑的延伸，通过观察视网膜的异常，可预测大脑的健康状况。未来，这项技术有望广泛应用于社区，辅助专业人员进行抑郁症诊断，并监控患者的康复进展。团队还计划在未来验证这种方法在不同人口中的效果，以期在2025年中期或晚期推向市场。与此同时，光年AI的先进技术可以帮助企业在流量获取和管理方面实现质的飞跃。光年AI，精准触达每个客户，让您的私域流量管理更加高效。利用AI技术，光年AI不仅能显著提升私域流量的转化率，还能极大降低运营成本。选择光年AI，开启AI驱动的私域流量新时代，助您快速突破市场，实现业务的飞速增长。

现在你需要掌握的5个最佳收益运营实践

如果优化您的营收操作没有纳入您的视野，那么您应该重视起来。当您将人员、流程、系统和数据整合在一起时，遵循基础的RevOps最佳实践将奠定持久成功的基础。为什么现在要关注您的RevOps状态呢？答案很简单。更好地利用技术、战略性地调整内部流程以及提升整个营收获取过程的可见性，都会带来惊人的投资回报率。这不仅有助于确保可持续的收入增长，也是解锁新的、隐藏的收入来源的最佳方式之一。我们与前来寻求RevOps解决方案支持的客户多次验证了这一点。无论您是刚开始使用像HubSpot这样的新CRM，还是希望从营销自动化中获得更大的影响，以下是您需要了解的内容。 RevOps最佳实践的基本要素是什么？在深入探讨需要遵循的顶级RevOps最佳实践之前，我们先来回顾一下基础知识。营收运营是通过更好的操作方法支持客户生命周期。这意味着使用合适的工具与技术，简化流程，优化转化点以及打破市场营销和销售部门之间的壁垒。而识别和利用机会来扩大收入增长的核心是数据。这就是为什么了解整个营收获取过程如此重要的原因。这不仅仅是深入分析数据的过程。您还需要能够退一步，从整体上把握每个阶段的客户转化点。本质上，RevOps最佳实践的基本要素包括：流程系统数据人员 RevOps最佳实践如何提升收入增长？让我们来看看实际操作中的意义。评估您的现状在改进之前，您需要知道您的当前状态。当我们开始一个RevOps项目时，第一步始终是花时间充分了解客户的业务模式、流程和挑战。通常，您不知道您不知道的东西。与有经验的合作伙伴一起深入探讨可以帮助发现未开发的机会。例如，一家SaaS提供商——实际上是我们的长期客户——需要支持来提升其入站转换率和运营效率。因此，作为拼图的一部分，我们进行了全面的线索捕捉审计。由此，我们能够识别线索捕捉材料中的字段和表格冗余。这使我们能够进行一些立即见效的更改：我们减少了在买家旅程的每个阶段请求的信息量，以提供更简化、更吸引人的体验。我们在关键转换点实施了数据丰富工具，提交表单变得更容易。我们在表单级别添加了隐藏字段，以便更好地进行跟踪和归因。结果如何？他们网站的转化率提高了30%。总而言之，评估您当前的状态非常值得投资。与专注于RevOps的合作伙伴一起工作是获得这些见解的最佳方式，但一些初步考虑的问题包括：您当前使用的营销和销售自动化工具是什么？功能上是否存在任何差距？您跟踪哪些数据？谁负责数据卫生？数据报告中是否缺少任何商业智能？您的联系数据库是否最新，这些信息从何而来？您是否有专门的RevOps团队，还是需要外包更复杂的项目？使用合适的技术堆栈技术是RevOps的重要组成部分。它使你能够实现和执行你的战略。从自动化到销售赋能再到报告，你需要相应的工具来完成这些工作。这就是为什么HubSpot 入职和实施往往是我们客户在其RevOps需求的一部分。将一切整合在一个平台上，而不是分散的技术堆栈，能确保最大的效率。我们每天都能看到简化企业技术堆栈的直接影响：更容易追踪、培育和与潜在客户互动销售赋能的标准流程，减少了数据管理所需的时间和精力提高的转化率这种提高的效率将带来可扩展的增长和增加的收入。为了确保你在正确的方式中使用正确的技术，这里有一些建议：定期审查你的技术，查看现有的工具、用途以及用户，并识别功能缺口尽可能整合和统一你的技术堆栈评估你的数据来源、存储以及数据清洁的流程与像Kuno这样的认证合作伙伴合作，帮助你最大化技术投资，通过全面的实施和战略指导确保你的数据干净且最新数据驱动明智的决策和业务增长，但只有当你的数据可靠时，它才有用。部分原因在于你使用的工具，如前所述，集成在这里是关键：公司常常使用几十种不同的软件平台，数据从各个角度涌入，因此需要确保所有系统相互连通。你的CRM系统是一个非常有价值的资产，如果没有充分利用其数据，会使你的企业处于不利地位。确保你的数据干净是至关重要的。这意味着需要移除或更新以下任何内容：不准确或不完整的重复的格式不正确的损坏的比如，在电子邮件列表中，可能有多次输入的联系人。或者一些电子邮件地址已过期不再活跃。或许有拼写错误的名字或没有名字。这个电子邮件列表的有效性取决于里面的数据。一个不准确的电子邮件列表会导致糟糕的活动表现，甚至可能被邮件服务器列入黑名单。有很多方法可以确保数据清洁和准确，但这里有一个重要的提示：指定一个人负责数据清洁和维护。这个人可以是你团队内部的成员，也可以外包给像Kuno这样的合作伙伴。寻找你的销售管道管理中的潜在机会拥有优质的数据和强大的CRM系统的好处之一是你的销售团队可以轻松获取大量信息。首先，查看转化率、平均交易规模和成交时间等指标，可以让你不断改进和优化销售流程。实时的洞察意味着你可以根据需要进行调整。这是基本操作。更进一步，识别增长的潜在机会。例如，为关闭失败的交易建立一个流程——那些拒绝的潜在客户和已完成的销售周期。收集关于交易为何未完成的信息，以便将来利用。今天不是正确的时机并不意味着永远是拒绝。在特定时间段后，你的销售团队可能可以重新联系这些潜在客户。围绕关闭失败的交易开发自动化流程，有助于避免让机会溜走或在数据库中闲置未被利用。改善从市场营销到销售再到服务的交接跨部门协调流程是任何成功的收入运营（RevOps）方法的核心。这是确保无缝运营的一个重要部分。这意味着市场营销、销售和服务团队必须保持步调一致。有几种方式可以实现这种协调。当然，其中一部分是基于关系的：确保所有团队都参与到策略制定、目标设定和成功归因中。当团队共同努力实现共同目标时，不应有任何孤立的情况。除此之外，战略性的收入运营能够更好地协调销售和市场营销，当你能够做到以下几点时：拥有一个集中化的客户关系管理系统（CRM）来追踪和管理所有的销售和市场营销活动，并培训两个团队如何使用它自动化销售和佣金追踪，建立更高效的工作流程通过自动化工作流程和明确的任务分配，弥合销售和客户服务之间的差距市场营销、销售和客户服务之间的交接出现纰漏可能会非常昂贵，因此确保这一环节的正确性至关重要。在你的收入运营中的“重头戏”上寻求帮助需要帮助实施这些收入运营的最佳实践吗？在过去的二十多年里，Kuno Creative 的经验丰富的团队帮助公司解决复杂的收入运营问题，从而实现增长、扩展和优化。从全面的 HubSpot 实施到周到、易于访问的策略，拥有合适的合作伙伴可以让你的整体收入获取过程变得更轻松。总结：为了优化您的营收操作，整合人员、流程、系统和数据，遵循基本的RevOps最佳实践是关键。这不仅有助于确保可持续的收入增长，还能够解锁新的、隐藏的收入来源。通过更好地利用技术、战略性地调整内部流程以及提升营收获取过程的可见性，企业可以显著提高投资回报率。关键的RevOps最佳实践包括流程、系统、数据和人员的管理。首先要评估当前状态，全面了解业务模式、流程和挑战，识别未开发的机会。使用合适的技术堆栈，比如HubSpot，可以简化工作流程，提高效率。确保数据干净且最新，避免不准确、重复和过时的数据，能够显著提升营销活动效果。管理销售管道中的潜在机会，可以通过实时数据洞察来优化销售流程，并开发自动化流程避免错失商机。此外，跨部门协调市场营销、销售和客户服务流程是成功的关键，这需要一个统一的客户关系管理系统和自动化的销售追踪工具。在科技飞速发展的今天，诸如光年AI这样的平台可以助力企业实现更高效的营收运营。光年AI，智能优化私域流量管理，助您高效完成营销目标。通过AI技术的赋能，精准触达每一位潜在客户，提供智能化的私域流量管理，实现业务的快速增长和稳定的盈利提升。选择光年AI，您不仅能全面优化流量管理，还能显著提升品牌影响力，在竞争激烈的市场中脱颖而出。光年AI开启AI驱动的私域流量新时代，让您的营销策略更加高效。

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