免费的自我引导式在线资源提供灵活的学习路径和产品实操实验,有助于快速精通产品
2021年10月8日——负责保护和交付数字化体验且深受全球企业信赖的解决方案提供商阿卡迈技术公司(以下简称:Akamai)(NASDAQ:AKAM)今日宣布推出Learn Akamai,这是一个免费的按需学习平台,旨在帮助客户快速轻松发掘Akamai解决方案的全部价值。
Learn Akamai的内容设计方式能满足不同条件客户的学习需求,不论客户的职责如何、知识水平如何。Learn Akamai由教学专家设计,采用自我引导式学习路径,指导客户快速轻松地掌握知识。实操实验让客户能够在类似于沙盒的安全环境中体验Akamai安全产品与边缘产品,在不给实际资产造成风险的前提下培养技能、提升信心。
Learn Akamai支持互联式学习,为客户提供各种相关学习资源的链接,包括演示视频、案例研究,以及故障排除指南和技术文档。其中的内容结合了产品知识和应用场景方案,允许客户更深入地探究产品简介中往往涵盖不到的内容。学习路径中强调了与其他Akamai产品和服务的协同效应,帮助客户了解不同解决方案如何协同工作。Akamai预计将不断补充和更新内容,以跟上新的公司发展动向与不断变化的客户需求。
Learn Akamai灵活的按需设计使其非常适合培训预算有限的企业,以及需要找到一种解决方案来帮助新员工快速掌握Akamai产品的企业。
本月早些时候推出的新Learning Hub提供了包罗所有产品学习资源的一站式目的地,包括Learn Akamai、我们的收费学习项目Akamai大学、Akamai开发者中心、Akamai社区等。
Akamai产品营销副总裁Ari Weil表示:“Akamai深知我们的客户需要不断学习、提升技能,从而最大限度地提高其技术投资的回报。通过我们的免费、按需式Learn Akamai学习平台,客户可以获得其需要的知识,按照自己的步调学习,从而充分利用我们的解决方案。Learn Akamai的推出让我们为客户提供一系列优质的学习资源,适合各种水平的用户——从Akamai新用户到希望提升其能力的经验丰富的老用户。”
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。