Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Microsoft ra mắt bộ công cụ tối ưu hóa công cụ tạo sinh (Generative Engine Optimization Toolkit).
Generatived
9:00 17/2/26
Microsoft luôn đi đầu trong việc nâng cao công nghệ định vị dữ liệu, một công nghệ ngày càng trở nên quan trọng khi các trợ lý AI định hình cách mọi người tiếp cận thông tin. Định vị dữ liệu đóng vai trò là mắt xích quan trọng, đảm bảo các phản hồi do AI tạo ra được dựa trên dữ liệu cập nhật và đáng tin cậy. Những nỗ lực của Microsoft trong lĩnh vực này tận dụng kinh nghiệm sâu rộng của họ với các hệ thống tìm kiếm và thông tin quy mô lớn, chẳng hạn như Bing, nhấn mạnh vào khả năng mở rộng, độ tin cậy và tính xác thực.
Công nghệ định vị dữ liệu của gã khổng lồ công nghệ này hiện là một thành phần quan trọng trong phần lớn các trợ lý AI hàng đầu trên thị trường. Mặc dù phần lớn công việc của Microsoft trong lĩnh vực này không hiển thị ngay lập tức cho người dùng, nhưng nó đóng một vai trò quan trọng trong bối cảnh AI, đảm bảo rằng các câu trả lời do AI cung cấp không chỉ trôi chảy và chính xác mà còn thực sự hữu ích.
Khi các trợ lý AI định nghĩa lại tương tác trên web, Microsoft đang giới thiệu một khái niệm mới gọi là Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh (Generative Engine Optimization - GEO). Cách tiếp cận này tập trung vào cách nội dung được sử dụng trong các trải nghiệm do AI điều khiển, chuyển trọng tâm từ các chỉ số truyền thống như xếp hạng sang đóng góp của nội dung vào các câu trả lời và kết quả do AI tạo ra. Để hỗ trợ những người tạo nội dung trong quá trình chuyển đổi này, Microsoft đang cập nhật Bing Webmaster Tools để cung cấp thông tin chi tiết về vai trò của nội dung trong trải nghiệm AI, bao gồm các tín hiệu trích dẫn và liên kết, mở đường cho một bộ công cụ GEO toàn diện hơn.
Cam kết của Microsoft đối với công nghệ liên kết là một phần của chiến lược rộng lớn hơn nhằm xây dựng mối quan hệ minh bạch và hợp tác với cộng đồng web. Khi liên kết trở thành một yếu tố quan trọng hơn trong hệ sinh thái AI, công ty hướng đến việc cung cấp cho các nhà xuất bản sự hiểu biết rõ ràng hơn về tác động của nội dung của họ đối với các trải nghiệm do AI điều khiển. Microsoft hứa hẹn sẽ có những phát triển hơn nữa trong lĩnh vực này, thể hiện sự tận tâm không ngừng nghỉ trong việc phát triển cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI và web.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
NVIDIA mở rộng khả năng dự đoán phức hợp protein bằng GPU.
9:00 13/4/26
NVIDIA (California) đã báo cáo những tiến bộ trong dự đoán phức hợp protein quy mô lớn, mở rộng tập dữ liệu cấu trúc vượt ra ngoài các mô hình đơn phân.
NVIDIA cho phép lập lịch Slurm trên các cụm Kubernetes.
9:00 13/4/26
NVIDIA (California) đã mô tả một phương pháp để chạy Slurm trên Kubernetes bằng cách sử dụng Slinky slurm-operator.
Microsoft phác thảo mô hình hoạt động an ninh mạng SOC dựa trên tác nhân
9:00 13/4/26
Microsoft (Washington) đã phác thảo mô hình “ SOC chủ động”, chuyển hoạt động bảo mật từ phản ứng thụ động sang dự đoán hành vi của kẻ tấn công và hạn chế các con đường tấn công.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
NVIDIA mở rộng khả năng dự đoán phức hợp protein bằng GPU.
9:00 13/4/26
NVIDIA (California) đã báo cáo những tiến bộ trong dự đoán phức hợp protein quy mô lớn, mở rộng tập dữ liệu cấu trúc vượt ra ngoài các mô hình đơn phân.
NVIDIA cho phép lập lịch Slurm trên các cụm Kubernetes.
9:00 13/4/26
NVIDIA (California) đã mô tả một phương pháp để chạy Slurm trên Kubernetes bằng cách sử dụng Slinky slurm-operator.
Microsoft phác thảo mô hình hoạt động an ninh mạng SOC dựa trên tác nhân
9:00 13/4/26
Microsoft (Washington) đã phác thảo mô hình “ SOC chủ động”, chuyển hoạt động bảo mật từ phản ứng thụ động sang dự đoán hành vi của kẻ tấn công và hạn chế các con đường tấn công.

%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)
%20(1).webp)

