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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据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
各行业企业存储的数据量持续攀升,5PB以上已成常态,10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长:更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展,企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。