全球网络与安全融合领域领导者Fortinet(Nasdaq:FTNT),于近日公布2024年第一季度财报。
Fortinet 创始人、董事长兼首席执行官谢青(Ken Xie)表示“Fortinet 充分利用全球庞大的业务规模、新产品和服务的上市能力以及网安行业领先的专业技能和知识,坚守客户至上的服务理念,重点聚焦快速增长的市场领域,持续拓展并抢占 Unified SASE、安全运营和安全组网三大关键市场份额。我们坚信,Fortinet Unified SASE (统一SASE)解决方案是业内功能最全面的解决方案。与此同时,我们充分发挥自身在网络与安全融合领域的专业知识、多年 AI 创新积累经验,以及基于 FortiOS 统一操作系统实现旗下产品和服务无缝集成的卓越优势,持续引领旗下三大核心业务领域持续增长并保持业内领先地位。凭借严格规范且不断优化的财务管理体系,Fortinet 2024 年第一季度非 GAAP 营业利润和自由现金流获得出色表现。”
2024年第一季度财报摘要
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OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。