在线学习已经成为一种必然趋势,近日Adobe(Nasdaq:ADBE)宣布携手网易有道(NYSE:DAO)面向中国的高等院校推出Adobe创意设计在线课程。该系列课程包含Adobe Masterclass和Adobe Live中国创意真人秀系列视频,将助力中国高等院校师生充分释放创意潜能。
Adobe创意设计在线课程包括Adobe Creative Cloud创意软件的应用技巧教程,领域涉及摄影、平面、音视频、交互设计、3D和沉浸式设计等,是专为中国高等教育用户打造的综合性学习资源,支持其激发创意思维,提高设计技巧。
网易有道将为这个全新的“线上课堂”提供内容本土化和运营推广等支持,方便中国教育用户使用这一系列学习资源,这一平台也可作为教学的有益补充,帮助老师和学生一站式汲取创意知识、锻炼创意思维、学习创意设计工具实用技巧和提高创作能力。
Adobe中国区数字媒体总监杨坚表示:“数字化产业升级提升了各行各业对创意人才的需求。秉持着‘创意为人人’的承诺,Adobe一直与中国的高校等教育机构保持紧密合作,为打造创新型人才提供助力。携手网易有道推出面向中国高校师生的学习资源是我们在支持教育人才培养方面所迈出的重要一步,Adobe也将继续致力于支持中国创意产业的发展和升级。”
Adobe中国区数字媒体总监杨坚
网易有道是中国领先的教育科技公司,多年来围绕学习场景打造了一系列深受用户喜爱的学习产品和服务,其针对成人职业发展的在线实用技能学习平台——网易云课堂——更是广受欢迎。今年3月,网易云课堂率先推出自研的AIGC系列课程,并开发了能够让用户充分展示和交流创意设计作品的在线社区广场。
此次进一步携手Adobe在中国区上线Adobe创意设计课程,则是双方在数字化人才培养方面的又一重要举措。参与Adobe中国大陆指定合作项目的高校的教师和学生均可通过有效的校属电子邮箱验证登录,畅享Adobe创意设计在线课程专区内所有教学资源。其中,Adobe Live中国创意真人秀系列视频亦会向网易云课堂自研设计课程的用户开放。
“Adobe作为一个非常重要的第三方工具提供方,它是产教融合、人才培养非常重要的一环。”网易有道助理副总裁、成人与职业教育事业部总经理冯强表示,以成就用户“高效学习”为使命,网易有道一直致力在数字时代为用户提供高效的学习解决方案和创意教育资源,帮助用户以智慧化的方式学习和创新。网易有道很高兴能够通过此次内容+平台模式的深度合作,将Adobe的创意设计系列课程呈现给中国的师生们和广大创意人士。
网易有道助理副总裁、成人与职业教育事业部总经理冯强
2020年,Adobe在中国大陆地区推出面向教育客户的Creative Cloud订阅计划,旨在为师生提供引领全球的数字创意工具,帮助他们更好地学习创意知识和应用技巧、释放创意潜能。无论是引入新兴的新媒体技术、3D设计和元宇宙概念,还是面向传统的新闻传媒、艺术创意设计的教学,Adobe 已与两百余所中国高校和中小学合作,为学校教职工和学生提供Creative Cloud正版软件、支持媒体实验室、设计专业教室及数字图书馆等项目建设。同时,Adobe 还为中国院校师生搭建国际学习交流平台,包括全球设计界盛会 Adobe MAX等丰富的国际化项目,为中国师生开拓视野、提升专业能力提供了丰富的机会。
好文章,需要你的鼓励
随着谷歌搜索和亚马逊主页在电商领域影响力下降,AI助手如ChatGPT、Claude等成为消费者新的购物入口。品牌必须掌握生成式引擎优化(GEO)技术才能保持可见性。传统SEO策略已失效,AI系统更青睐结构化、问答式的高质量内容。研究显示,来自AI助手的流量转化率比其他渠道高9倍。品牌需要基于真实客户问题创建内容,采用结构化问答格式,并建立信任度,才能在这个新的电商秩序中脱颖而出。
斯坦福大学研究发现,主要用英语训练的大型语言模型竟能自发学会处理其他语言任务,无需明确教学。这种跨语言迁移能力随模型规模增大而显著提升,通过形成"通用语义空间"实现不同语言间的知识迁移。研究为降低多语言AI开发成本、支持资源稀缺语言提供了新途径,但仍面临性能不均衡、文化适应性等挑战。
2025年第一季度网络攻击激增126%,英国新法案要求数据中心强制报告网络安全事件。现代威胁已演变为同时攻击IT和OT系统,而许多数据中心的备用电源系统仍使用90年代的过时技术。电池储能系统(BESS)通过分布式架构、加密通信和自主运行能力提供网络弹性防护。BESS即服务模式将网络安全维护转移给专业提供商,同时通过需求响应和能源套利创造收益。随着全球法规要求将网络安全与能源安全相结合,数据中心需要现代化基础设施来应对日益严峻的威胁环境。
阿姆斯特丹大学与Salesforce合作开发的奖励引导推测解码(RSD)技术,通过让小模型处理简单任务、大模型解决复杂问题的智能分工,在保持推理准确率的同时大幅提升计算效率。该技术在数学推理等任务中表现出色,计算量最多可减少75%,为AI应用的普及和成本降低提供了重要技术支撑。