至顶网CIO与应用频道 05月17日 北京消息:SAS在Gartner发布的2018年《多渠道市场营销中心魔力象限》研究报告中被评为领导者。这是Gartner针对数据分析企业发布的首份报告,而SAS在领导者象限中获得最高执行力的评价。
SAS客户智能高级总监Michele Eggers表示:“为确保客户能够在移动、社交和实体零售三大市场营销渠道中,随时随地进行品牌互动,就需要为客户提供无缝体验。通过全渠道同步协调,并以数据分析驱动客户旅程,借此帮助营销人员能够针对客户在不同渠道上的需求进行预测,最终实现客户体验的优化。例如,针对组织机构而言,通过数据分析获取行业洞察是个非常繁琐的过程,恰好SAS®客户智能可对该过程中的每个环节都进行专业引导,使整个分析过程更加便捷且高效。”
SAS®客户智能360凭借先进的数据分析技术,帮助营销人员优化客户旅程的每个阶段,同时通过全方位视图实现市场营销方面的整体规划、全面分析、综合管理和追踪客户。SAS®客户智能 360可帮助营销人员:
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。