微软的Dynamics 365 for Marketing服务终于推出了公开预览版,并设立了2018年4月的新交付目标。虽然距离最终的正式交付还有相当长的一段时间,但关键是微软的Dynamics 365 for Marketing服务终于推出了公开预览版了。
Dynamics 365 for Marketing是微软针对中小型企业的市场营销模块。微软建议企业客户用Dynamics配合Adobe的Marketing Cloud。Dynamics 365 for Marketing也试图替代微软Dynamics Marketing产品(这是建立在微软Marketing Pilot市场营销自动化收购来的技术的基础之上的一款产品),微软的官员们在2016年表示,他们停止了这款产品。
Dynamics 365 for Marketing支持多渠道活动(电子邮件/社交/ SMS)、目标客户管理、活动管理、市场分析以及与Dynamics 365 for Sales的集成。根据MSDynamicsWorld.com的报告,这听起来像是LinkedIn基于帐户的整合,这一点将在这个应用程序向前发展时得到加强。
微软的官员们对MSDynamicsWorld表示,微软公司的目标是在2018年4月前后全面推出Dynamics 365 for Marketing。预览版目前可以在美国、澳大利亚、加拿大、日本和一些欧洲国家使用。
微软过去几年一直在研究一个新的、由微软构建的Dynamics Marketing应用程序。早在2016年12月,其功能列表就发生过泄漏事件,而微软一直希望在2017年春季推出Dynamics 365 for Marketing。
去年,微软完全修改了其Dynamics战略,将更多的模块和服务转向“自助”。对于中小企业来说,微软最终在去年年底交付了Dynamics NAV 2018的本地版本,而该产品的云版本将在2018年上半年推出。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。