至顶网软件频道消息:就如移动设备从根本上改变了用户的互动方式,语音交互界面也有着同样的潜力。最新的Adobe Analytics数据显示,随着新一代产品不断地推进着创新和用户需求,语音设备的网络销量同比去年增长了39%。
7月3日,Adobe宣布推出Adobe Analytics Cloud语音分析新功能,该功能能够帮助品牌交付更为个性化的用户体验,并通过基于语音的交互界面提高品牌忠诚度。在Adobe Sensei的人工智能与机器学习功能的帮助下,通过对语音数据的深度分析,品牌既能加深对客户的了解并给出相应的建议,也能将传统的、复杂的人工分析自动化。品牌能够根据分析结果更快地采取行动,从而在交付卓越用户体验的同时,激活诸如电子邮箱和广告等其他接触点。
Adobe Analytics Cloud副总裁Bill Ingram表示:“ 正如我们在移动和视频方面看到的这样,当前科技领域中最重要的趋势之一就是用户能够越来越快地适应与内容互动的新方式。我们预计语音设备也将拥有类似的发展轨迹。Adobe已经重塑了网络、移动和用户分析,而现在,Adobe Analytics Cloud 可以使各种规模的品牌都能将语音数据的分析洞察应用于用户体验的整个旅程。”
通过Adobe Analytics Cloud,企业能够捕捉并分析所有包括Amazon Alexa、Apple Siri、 Google Assistant、Microsoft Cortana和Samsung Bixby在内的主流平台上的语音数据。这项新功能既能捕捉用户命令(如“给我播放一首歌”),也能捕捉特定的参数(如“甲壳虫乐队的歌”),解决了分析语音互动中的复杂性问题。新功能还提供了额外取值点,包括使用频率以及语音请求出现后的响应措施等。
Adobe Sensei使得团队能够专心于打造提高语音体验的客户互动,例如提供更相关的内容。举例来说,一家连锁酒店可以通过客户忠诚计划马上识别客户,并在此基础上为旅客提供奖励积分的使用建议,如购买现场演出门票或用于下一次房间预订。酒店甚至可以在最忠实客户入住之前发送促销信息,客户只需与语音设备对话即可解锁特别优惠。
声音分析数据与Adobe Marketing Cloud和Adobe Advertising Cloud 的结合,能够确保用户的每次数字互动都有连续性和相关性。例如,通过使用Adobe Target,来自语音设备的洞察信息可以自动地在其他渠道上被利用,同时使用机器学习和预测算法可以针对用户提出的问题给出个性化的回应。用一位使用Amazon Echo的旅行应用的美食爱好者举例来说,她能通过语音、移动应用或联网车体验获取到当地最受欢迎的餐厅信息。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。