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cover of episode EP 497: Inception Games Round 1: Who's the Top NVIDIA AI Startup?

EP 497: Inception Games Round 1: Who's the Top NVIDIA AI Startup?

2025/4/4
logo of podcast Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
Topics
Philip: 我是 DeepChecks 的联合创始人兼首席执行官 Philip。DeepChecks 提供全套工具,确保生成式 AI 系统按预期运行。我们解决了生成式 AI 系统缺乏测试集的问题,通过专有模型和无代码选项创建 LLM 评估工具,从而衡量和验证系统性能,提高项目成功率并加快部署速度。我们主要服务于医疗、政府和金融机构等领域。NVIDIA Inception 项目为我们提供了宝贵的支持,包括反馈、市场推广和与 NVIDIA 生态系统的整合。 David: 我是 Expander AI 的 David。Expander AI 帮助企业连接内部系统并构建复杂的 AI 多智能体系统。我们提供易于使用的平台,让开发人员能够快速构建自定义 AI 智能体,而无需深入了解底层技术。我们的目标客户是拥有开发团队的中小型企业和初创公司。NVIDIA Inception 项目帮助我们进行了基准测试,并证明了我们的连接器技术能够显著提高 AI 效率。我们未来的目标是构建能够执行人类级别复杂任务的 AI 多智能体系统。 Sharon: 我是 Beamer 的 Sharon。Beamer 利用 NVIDIA GPU 大规模优化视频,平均提高编码效率 30% 到 50%。我们服务于媒体娱乐、自动驾驶和用户生成内容等领域的大型企业。NVIDIA Inception 项目为我们提供了巨大的市场推广机会,并帮助我们拓展了客户群体。我们最近推出了 Beamer Cloud,降低了使用门槛,让更多用户能够轻松使用我们的服务。 Tony: 我是 PlyOps 的 Tony。PlyOps 是生成式 AI 应用的解决方案加速器,帮助企业最大限度地利用 GPU 资源,降低运营成本。我们服务于使用 GPU 进行数据处理和 AI 应用部署的企业。生成式 AI 的发展彻底改变了我们的产品路线图,我们与 NVIDIA 的 GPU 技术紧密合作。NVIDIA Inception 项目为我们提供了宝贵的展示机会,并帮助我们与潜在客户建立联系。 Billy: 我是 Glia Cloud 的 Billy。Glia Cloud 自动化视频广告创建流程,主要服务于政府部门、旅游业和销售实体产品的小型企业。我们利用生成式 AI 技术,帮助客户创建高质量的视频广告,提高广告转化率。NVIDIA Inception 项目为我们提供了宝贵的资源和与其他初创公司的合作机会。 John: 我是 Contextual AI 的 John。Contextual AI 是 RAG(检索增强生成)技术的领导者,帮助大型企业和快速发展的团队构建专业的 RAG 智能体,解决知识密集型任务。我们处理结构化和非结构化数据,并持续改进模型以提高准确性和可靠性。NVIDIA Inception 项目为我们提供了市场推广支持,帮助我们拓展市场。 Jack: 我是 Democratize 的 Jack。Democratize 利用 AI 技术创建个性化服装,减少服装行业的过度生产。我们主要服务于专业运动员和时尚品牌。NVIDIA Inception 项目为我们提供了宝贵的资源,帮助我们开发数字孪生和应用模型。 Ina: 我是 Illumix 的 Ina。Illumix 提供自助式数据分析平台,帮助企业用户快速、高效地获取可解释且可靠的数据分析结果。我们服务于大型企业,例如银行、制药公司和金融服务公司。NVIDIA Inception 项目帮助我们利用 NVIDIA 的技术为大型企业提供服务。

Deep Dive

Chapters
The Everyday AI podcast hosts the first round of the Inception Games, a competition featuring eight AI startups from NVIDIA's Inception program. Listeners are invited to vote for their favorite startup via the LinkedIn livestream show or the daily newsletter. The top two vote-getters will advance to the finals.
  • Inception Games competition launched
  • Listeners can vote twice (LinkedIn livestream and daily newsletter)
  • Two startups will advance to the finals

Shownotes Transcript

这是 Everyday AI Show,一个日常播客,我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听实用建议,以提升您的职业、业务和日常生活。疯狂并没有结束。实际上,如果您是 AI 爱好者或初创公司爱好者,疯狂才刚刚开始。

欢迎收听 Everyday AI 的特别节目。这是 Inception Games。我们有一个锦标赛,来自 NVIDIA Inception 计划的八家令人惊叹的初创公司组成的梦幻阵容,我们将把它交给你们所有人。在今天的节目中,我们将快速地向您介绍八个精彩的

来自 NVIDIA Inception 的八位优秀成员的快速宣传。亲爱的听众和直播观众,你们将决定哪一家公司晋级。所以也许你的球队已经离开了大型锦标赛,他们今年三月份没有跳舞。

别担心,也许你最喜欢的初创公司就在这场比赛中。好吧,我对这个很兴奋。这将是一段快乐的时光。大家好!我的名字是 Jordan Wilson,欢迎来到 Everyday AI。这是您的每日直播播客和免费每日新闻通讯,帮助像我和您一样的普通人不仅

学习 AI,而且学习如何利用它来领先并发展我们的公司和职业。所以如果这听起来像你,欢迎,你来到正确的地方。我们每个工作日都在我们的网站上这样做,呃,你知道的,你应该去的地方。Your everyday AI.com,呃,在那里,你可以收听现在超过 500 集,呃,

大约 500 集的节目,来自世界上领先的生成式 AI 专家。而且,你知道,我注意到的一件事是,很多时候我们不会在节目中带来很多初创公司,因为有时我会想,嘿,你知道,有时初创公司非常先进,而且,你知道,他们拥有很棒、很棒的产品,有时他们没有。但对于我与之合作制作此系列节目的 NVIDIA Inception 计划来说,这是一个合法的成功。

初创公司,一些优秀的初创公司。所以当我在 NVIDIA GTC 大会上时,我很幸运,就像我说的那样,与 NVIDIA 合作,能够采访八家令人惊叹的 AI 初创公司。因此,对于我们的直播观众来说,我希望这个节目会很有趣。但是如果您正在播客上收听这个节目,您仍然可以参与投票活动。所以很快,这就是它的运作方式。

我的屏幕上这里有八个不同的快速视频宣传。它们时长在三到五分钟之间。好吧。所以你会听到是谁的宣传。你会听到一些关于他们公司的情况。而且,你知道,我将在这里的 GTC 展会上采访他们。所以我们大约在一周半前录制了这些内容。我希望你们,你们知道,对于我们的播客观众来说,可以收听。

哪一个最好?你想使用哪一个?或者你想再次听到哪一个?因为基本上我们从八个开始。这是一个精英群体。但只有两个将晋级下周的决赛。就像我说的那样,对于我们的播客观众来说,我知道那是我们的主要观众群体。

我需要听到你的声音。好吧。所以你可以通过两种不同的方式来投票。所以请注意。嘿,直播观众,你知道,Scott 博士,Michael,很高兴再次见到你。Big Bogey,Brian,其他人,Sandra。你实际上有两票。好的。所以听我说。你可以通过两种不同的方式投票。

第一票是在直播中投票。所以在 LinkedIn 或 YouTube 上。因此,要正式投票,您需要做的是输入井号,然后后跟公司名称。好的。例如,我们宣传中的第一家公司,八家公司中的第一家公司叫做 Deep Checks。

好吧。所以如果在所有八家公司之后,你认为,是的,Deep Checks 是我想了解更多信息的公司。也许他们是那种对您的业务非常有益的公司。对。我认为我们今天将要介绍的来自 NVIDIA inception 计划的许多公司可能都是贵公司一直在寻找的绝佳解决方案,因为让我说实话。我不太喜欢 Deep Checks。

我每天都谈论 AI。我喜欢初创公司。我非常密切地关注初创公司领域。当我在 NVIDIA GTC Inception 展馆时,是的,他们在 NVIDIA Inception 计划中拥有如此多的初创公司,他们实际上拥有自己专门的展览馆。我可能只听说过其中 10% 的公司,对吧?当我四处进行这些采访时,我想,等等,

这个软件太棒了。这家初创公司太棒了。它将解决许多人的业务问题。好的,首先,你可以在这个直播中投票。所以播客观众,我总是留下直播的链接。好的,那是第一点。

第二,你可以在我们的新闻通讯中投票。好的。如果您还没有,请访问 youreverydayai.com。在今天新闻通讯的顶部,您实际上也可以在网络上访问 read.youreverydayai.com。所以在 4 月 4 日星期五的今天新闻通讯中,我们将有所有八家公司,我们的八位优秀成员进行投票。

你也可以在那里投票。好的。再次说明,两票,一票在直播中,使用井号,然后一票在我们的新闻通讯中。然后得票最多的两家公司将晋级下周的决赛。我们将听到他们的一些更新,希望是他们的宣传,回答你们许多问题。好的。这就是另一件事。

直播观众,呃,随着我们的进行,提出问题。你还想从这些初创公司了解什么?呃,我可能还会有一些额外的问题,但我也会向他们提出你们的问题,因为晋级的两家公司,我们可能会做一个快速的,呃,我不知道,大约八分钟的,呃,二次宣传,对吧?所以你们所有的这些问题仍然可以提出。好的。所以,你知道,例如,Deep Checks 在这里首先,呃,

如果您说,嘿,什么是,你知道,Deep Checks,你知道,理想客户?或者,你知道,你想知道 Deep Checks 的成本是多少或者其他什么,对吧?也提出这些问题。但这就是为什么对于你的投票,使用井号。好的。这将更容易让我们统计它们,你知道,以防直播中最终出现数十条评论。好的。

我希望这是有道理的。很快,我需要直播观众的一点帮助。请告诉我您是否能听到音频,好吗?所以我要像你们一样,基本上坐在后面再次收听这些宣传,但我希望确保你们都能听到它们,好吗?所以我们开始了。请告诉我,直播观众,你们是否能听到这个音频,然后我们将重新开始。别担心。开始吧。开始吧。

好吧。我和 Deep Checks 的 Philip 在这里,另一家 NVIDIA inception 公司。Philip,跟我们说说 Deep Checks 吧。你好。首先,谢谢你。谢谢你邀请我。

好的,直播观众。我刚刚播放了大约 10 秒钟。好的。好的。所以希望,呃,希望你们都能听到。好的。谢谢。呃,感谢我们的一些,呃,YouTube 观众。这也是我发现哪个直播平台最好的方法,因为,呃,你知道,我们,我们,我们刚刚从我们的 YouTube 直播观众那里得到了确认,但我猜,呃,在那里。好的。我们的,我们的 LinkedIn 观众,呃,也刚刚加入了。

好的,我们开始了。我很兴奋。所以我们将首先听到来自我们第一组的三到五分钟的快速宣传。然后我会回来,你知道,

问你们一些问题。确保看看你们喜欢什么,不喜欢什么,然后我们将让第二组上场。好的,我们开始了。我很兴奋。让我们开始 Inception Games 吧。你将很快听到来自八家令人惊叹的公司在 NVIDIA Inception 展馆的快速宣传。我们开始了。Inception Games,第一轮。让我们开始吧。开始吧。开始吧。

好吧,我和 DeepChecks 的 Philip 在这里,另一家 NVIDIA inception 公司。Philip,跟我们说说 DeepChecks 吧。你好。首先,谢谢你,首先,谢谢你邀请我。我是 Philip,DeepChecks 的联合创始人兼首席执行官。在 DeepChecks,我们所做的是,我们为您提供所需的一切,以确保生成式 AI 系统正在执行它们应该执行的操作。所以主要的是,当您构建基于 LLM 的系统时,很难知道它们的表现如何。在传统的机器学习系统中没有,就像

存在所谓的测试集。你以前听说过测试集吗?生成式 AI 系统不存在这样的测试集。所以我们试图做的是能够定义、衡量和验证此类系统的进展。所以当您构建它时,您正在

您正在改进提示。您正在更改 React 系统的设置。您拥有更好的,你知道,您想将不同的模型从,比如说,Gemini 更改为 SANA 3.5。而且您不知道自己做得更好还是更差,因为这就是我们如何提供帮助的方式。那么我们做什么呢?我们拥有一套专有模型,小型语言模型,我们将它们与一种创建 LLM 评判者的无代码选项相结合。然后我们将所有这些组合在一起。我们称之为代理集群,以确定……

对于每次交互,这是否是一个良好的交互,或者它是否在不同的标准之一上失败了?所以我们从说,系统是否工作或没有工作开始?它是否出现了幻觉?它是否提供了无关的信息?你知道,当你与 Chachi Bettina 交谈时,它会说,对不起,我是一个 AI 聊天机器人。所以它会将所有这些考虑在内,然后它会告诉你

你是否成功管理或没有成功管理?这样你就可以对版本进行评分。所以你可以说,你知道,Sonnet 比 Gemini 更好。原因如下。它会向你展示示例。所以它是生成式价值系统的端到端评估。

非常酷。你提到了我所有最喜欢的词,我最喜欢的东西,对吧?但是告诉我一点,你们在 Deepchamps 的普通客户或客户是谁?首先,任何正在构建生成式价值系统的公司,任何正在后台使用 OpenAI 作为某种文本工具的公司。

界面,他们都是潜在客户。我想说我们最密切合作的三个垂直领域是医疗保健、政府(包括国防)和金融机构。所以我想说这是三个最大的垂直领域,但实际上还有很长的尾巴。任何初创公司都可以使用它。任何财富 500 强公司都可以使用它。

我们很自豪地说,我们从初创公司开始,现在我们更多的新业务来自大型企业。非常酷。所以你告诉我们了一些功能。好处是什么呢?对吧?您的客户或客户通过使用 DeepCheck 与不使用它相比,能获得什么好处?

我认为最大的好处是整个 Gen AI 项目的成功概率更高。如今,当您启动 Gen AI 项目时,它们的成功几率远低于 50%。我认为

仅仅拥有我们商店中的某些东西,您就可以快速迭代,检查下一个版本,了解我们所说的 AI 进度。您是否真的在改进您的系统?所以通过将其放在适当的位置,这就像测试驱动开发一样。您正在提高部署的机会。然后第二个好处是您正在缩短时间表。您将发布更多项目等等。所以没有真正的办法可以避免它。这只是个问题,你是否会用……

手动标记使用 CSV,通过 Slack 或 Teams 发送它们,或者您是否会拥有某种更强大的自动系统来帮助您做到这一点?有很多不同的附带好处。所以我们谈到了版本比较,为每个版本提供通过/不通过。我们可以使用我们的 AI 来辅助人工注释者。我们还在生产中进行监控。我们有一个完整的端到端测试流程,检查

检查这些系统中发生的各种恶意提示风险。所以我们试图在一个地方提供您需要的一切。但是如果我必须谈论最大的好处,那就是

实际上,交付,提高交付率,更快地交付。完美。然后很快,如果有人,一个观众,听众,他们说,等等,我需要 Deep Checks。你对他们有什么快速的宣传,让他们注册?

我认为第一个用例几乎总是,如果您有一个,至少一个人正在尝试,几个不同的版本,关于如何拥有一个 LLM 应用程序,那么您可以看到哪个更好。这通常是第一个吸引点,并非总是如此,但是,

基本上,主要思想是,如果您正在构建一个生成式 AI 系统,然后您可以为每个版本获得一个分数,就像经典机器学习中的测试集一样,那不是很棒吗?一旦你尝试了,就很难再回到这种巫术和手动 CSV 的事情了。太棒了。Philip,谢谢你。如果您想了解更多关于 DeepChecks 的信息,请告诉我们。好的。我们来看下一家初创公司。开始吧。

好吧,我和 Expander AI 的 David 在这里。David,跟我们说说 Expander AI 吧。当然,很高兴来到这里。我的名字是 David,我来自 Expander AI,Expander 帮助组织连接其内部系统并构建复杂的多种 AI 代理。

所以,我的意思是,Expander AI 最好的业务用例是什么?因为我知道,你知道,代理 AI 现在很热门,对吧?那么在这种情况下,一个容易理解的用例是什么呢?所以客户现在正在寻找构建自定义 AI 代理,而不是购买已经配置好的 AI 代理。例如,支持 AI 代理。

技术规模的支持升级和回答,而不是您对票证的处理,这就是客户现在正在构建的东西。所以,与其让他们构建、投资、微调和连接到不同的 AI 应用程序,我们为他们提供一个平台,他们可以轻松选择连接器并设计他们想要构建然后运行的工作流程。好的。

好的。所以它是,我的意思是,这是针对技术客户、非技术客户的吗?你与大型企业、初创公司合作吗?像引导我们了解你的普通客户是什么样的,以及他们获得的好处是什么?

所以普通客户是与开发团队一起工作的开发团队。所以我们说的是中小型企业,但我们也与初创公司合作。我们很快就会发布开源版本,供任何正在构建 AI 代理的开发人员使用。他们可以使用该平台。但是我们的理想客户是专注于构建内部 AI 代理的人。

你说,你能为公司增加的最大价值是什么?是更少的时间,还是更多的潜在收入?使用 Expander AI 的一个最大价值是什么?

所以是工程时间。现在,构建 AI 代理非常昂贵,并且需要许多开发人员不具备的技能。想要快速行动并构建内部 AI 代理的组织,需要大量投资来弥合知识差距并全力投入一个平台。

然后他们会失去第二个平台的其他功能。所以我们为他们提供一个平台,可以自动使用所有平台的所有优点。我们与 NVIDIA 合作,我们与 Entropy 合作,我们与 OpenAI 合作,开发人员不需要妥协他们如何选择技术。所以选择使用 Expander 的组织,他们的行动速度要快得多。他们专注于业务挑战,而不是技术挑战。

他们的开发人员能够更快地完成代理。- 是的,速度,尤其是在您试图利用代理 AI 提供的所有优势时。我认为速度非常重要,对吧?让我们谈谈 NVIDIA Inception 计划。到目前为止,这如何帮助贵公司的成功?

哇,很多。自从我们创立公司以来,我们就与 Inception 合作。我们一起做的第一个用例是发布基准。所以我们的主要技术是生成连接器。企业就像千分之一的系统。所以我们构建了一种技术,可以生成到私有 API 的连接器。Inception 计划帮助我们与 NVIDIA 专家一起进行基准测试。所以我们与 NVIDIA 和 Zeril 进行了基准测试。

他们对我们的连接器进行了基准测试,并发表了一篇面向公众的文章,讲述连接器有多好。他们证明,使用 expander 连接器,AI 可以做得更好三倍,而无需 expander。

这对我们这样的初创公司来说是一个改变游戏规则的事情。这是 Elvira 对其所做工作的价值的认可。这完全要归功于 Inception 计划。我喜欢它。我喜欢它。你会说你正在努力解决的下一个重大挑战是什么,以帮助客户,或者 Expander 正在努力解决的下一个机会是什么?

是的,现在我们将讨论执行多步骤操作的多 AI 代理。这就像下一件大事。每个人都知道或应该知道如何构建执行多达 10,000 次操作的 AI 代理

到 20 次操作,但是当您拥有一个可以执行人类级别任务的 AI 代理时,它就会变得非常具有战略意义。而这现在是一个非常新颖的挑战。我们正在关注这一点。

我们有一个 MVP,专门针对如何使用可以执行非常复杂任务的图形系统构建多 AI 代理的问题,该任务达到了人类级别的复杂性。

所以这就是我们非常关注的领域,也是我们从客户那里了解到他们想要尝试解决的领域。

好的。最后一个问题。如果我们的观众中有人听到这个并说,我需要 Expander,对吧?你对他们为什么应该使用它的销售宣传是什么?是的,当然。所以任何拥有内部系统的组织,

为什么花费时间生成连接器,而不是仅仅使用一个可以生成连接器并使您能够使用您当前在市场上可用的所有框架设计图形和步骤机器的平台。所以,与其全力投入一个框架,LanqChain、Koi、NVIDIA、OpenAI 和 Tropic,我们为您提供能够真正使用所有框架和您的私有 API 的能力

并设计一个在此类框架上紧密工作的状态机。因此,这项技术使开发人员能够真正专注于业务挑战,而不是技术挑战。作为业务领导者,您不需要对一个特定框架进行投资。您可以享受所有这些。好的。David,非常感谢你。所以如果你想了解更多关于 Xpander 的信息,请告诉我们。现在让我们来看看另一家初创公司。

你们,这些都很好。太棒了。好的,我们有我们的下一家 NVIDIA inception 初创公司。我们在这里有来自 Beamer 的 Sharon。你能告诉我们一些关于 Beamer 的信息吗?当然。Beamer 构建了一种大规模优化视频的技术,并计划在 NVIDIA GPU 上运行。所以我们获得了加速。

来自 NVIDIA GPU 的视频编码,一个名为 NV-ENC 的组件,NVIDIA 编码器。我们让它变得更好得多。我们平均提高了大约 40% 的效率,或者 30% 到 50%,这取决于用例。

您得到的是,您可以获取自动驾驶汽车、用户生成内容或媒体和娱乐的大型视频存储库,并使它们在逃逸的 NVIDIA GPU 上运行效率更高。好的。你会说你为你的客户或客户解决的最大问题是什么?我认为每个拥有大量视频的客户,那么所有相关的

视频处理成本都与吨位、视频数量有关。所以想想那个成本,减半。- 好的。- 你知道,这是一个巨大的好处。- 好的,那么 Beamer 的普通客户或客户是谁?- 所以我们正在接近三个不同的市场。其中一个是传统市场,我们一直都在那里,是媒体和娱乐市场。

现在,由于 NVIDIA 加速平台,我们也可以实际接近它

市场规模更大。其中一个是自动驾驶汽车,你可以在此处看到。为了训练自动驾驶汽车的平均模型,您需要 100 PB 的视频。现在想想 50 PB。这是一件大事。对于用户生成的内容,我们每天谈论的是 80 到 100 多年的视频捕获。

这些是数百万个视频剪辑,短视频剪辑。我在考虑这种分发,它所需的网络数量。互联网上 50% 的内容都被视频占据。

想想看,减半。是的。所以谁是你的普通客户?你主要与大型企业、小型初创公司合作吗?两者兼而有之?谁是你的普通客户?传统上是大型企业。但从一年前开始,我们推出了所谓的 Beamer Cloud。所以我们在 AWS 和 OCI(Oracle Cloud Infrastructure)上提供云服务。这意味着每个人……

你知道,可以用非常低的摩擦力使用它。您使用您的电子邮件打开一个帐户,并且您知道,您可以非常轻松地开始工作,无需代码。- 非常酷。是的,你必须喜欢无需代码并节省时间,对吧?所以 NVIDIA Inception 计划,到目前为止,这如何帮助 Beamer 的成功?- 酷,我不知道从哪里开始。去年我们一直是 Inception 计划的一部分,现在我们已经毕业了。

Inception 计划。所以在一开始,我认为,你知道,拥有 Inception 计划的信封对我来说意义重大,因为你实际上来到一个每个人都来查看新事物的地方。它几乎是由 NVIDIA 主办的。所以每个人都来查看 NVIDIA 和新事物。

然后你就在那里。所以机会令人难以置信。所以这是最初的好处,而且,你知道,帮助我们宣传,并帮助我们向潜在客户介绍。好的。NVIDIA 是一个令人惊叹的生态系统。

它就像一个大型初创公司一样运作。所以,有很多机会向我们走来,以及每个 Inception 成员的方式。这太棒了。现在,你知道,作为 Inception 计划的毕业生,你知道,我们也受益于,例如,

如果我们为新用户提供折扣,则在 Inception 提供所有合作伙伴以获得推广时,我们会获得额外的曝光。所以今天刚刚发布了一个平台,我们也是该公告的一部分。另一个大型平台。

点赞 inception,喜欢它,好的,呃,最后一个问题,如果我们的听众中有人说,哦,等等,我认为我需要 Beamer,你怎么说服他们,你的单句宣传是什么,如果你有很多视频,呃,你想让它更快地从一个地方移动到另一个地方,如果你想节省成本,如果你想拥有更好的用户体验并将它与 AI 结合起来

那就是在 Nvidia GPU 上运行的 Beamer。好的。喜欢它。所以如果你想看到更多关于 Beamer 的信息,请告诉我们。好的。我们在这里还有一家初创公司。好的。到目前为止,你们都在想什么?所以这是三个。我们还有五个要完成。所以对于我们的直播观众来说,如果您中途加入我们,我们有八个,呃,

我们在 Inception Games 中的八位优秀成员。你们正在听到他们的快速宣传。我们完成了三个。我们还有五个要完成。你们,每次,就像,显然我大约在一周半前在 GTC 展会上进行了这些采访。现在我正在重新收听它们,我想,哦,等等,我在想

这么多精彩的问题,我本应该继续追问的。所以有两个公司将进入决赛。所以请务必投票,也请向这些公司提出您的问题。希望能够为我们的两位决赛选手再进行一次简短的采访。好了,让我们继续收听下一轮初创公司的介绍。

因为我正在切换标签,现场直播总是很棘手。所以,如果你们能听到我们的第二个视频,请告诉我。我们开始了。好的。现在让我们来谈谈我们的下一个Inception初创公司。这是PlyOps。Tony,跟我们说说PlyOps吧。当然。PlyOps是一个生成式AI应用解决方案加速器,非常有助于

人们最大限度地利用他们的GPU以及他们在NVIDIA GPU上的投资。好的。那么,告诉我一下,你的客户或平均客户是谁?是的。任何正在使用GPU构建基础设施并希望最大限度地利用这些GPU并降低运营成本的人。

所以,告诉我,也许,你知道,你可以选择一个实际的客户,但是,你知道,在你接触他们之前和之后的好处是什么?你知道,这些公司是否拥有大量数据,他们只是试图弄清楚如何处理这些数据?或者在他们找到你之前和之后,实际情况是什么样的?当然。正如Jensen提到的那样,现在数据最大的驱动力在于,模型训练完成后,你如何

从中提取数据并与之交互。所以这会产生大量通常不会保存的数据,而我们则可以帮助做到这一点。这样做的好处是,由于这些节省下来的资源,可以用来服务新的用户和新的应用程序。所以,这正是人们部署BIOS的原因。

你认为呢,你知道,到目前为止?首先,PlyOps成立多久了?PlyOps已经存在五年多了。我们在过去一年半到两年里一直从事生成式AI业务。所以我们真的加快了这个项目。

它与我们的IP非常匹配,这也与NVIDIA对数据集的设想相符。所以,是的,让我们谈谈这个。所以,你知道,生成式AI,你知道,我们的观众,这正是他们关心的。生成式AI如何改变你在Plymops的工作?完全改变了,100%。就像它现在正在改变世界一样,它正在改变数据中心,人们如何在数据中心部署设备,人们

人们正在使用什么,所有这些都是,我们非常能反映这一点。我们已经完全改变了我们的产品路线图,以适应生成式AI的含义。这意味着与GPU的工作方式高度一致,GPU现在正成为我们世界计算的中心,以及它们现在正在做的所有好事,但这仅仅是它们未来将做的更多事情的开始,这将是

令人难以置信的。所以,你知道,谈谈NVIDIA Inception项目。它如何帮助,你知道,你到目前为止在PlyOps取得的成就?首先,我们非常感谢NVIDIA给我们这个机会,让我们展示我们的解决方案。成为这个社区的一员真是太棒了。这个节目多年来一直很棒……

尤其是在我们现在所处的AI时代。所以,事实上,我们在这里,我们可以与参与者、解决方案提供商、潜在客户以及他们的生活受到NVIDIA所做工作影响的普通人互动,这真是太棒了。你认为最大的问题是什么

现在对于PlyOps解决的日常企业来说,对吧?如果你必须说,这是我们提供的首要解决方案,那是什么?不用你雇佣博士来弄清楚AI是如何工作的。一个简单的即插即用解决方案,将为你提供所需的提升,并避免需要

现在不幸的是,需要将人们提升到他们需要在AI方面达到的水平的服务。

PlyOps的下一步是什么?你希望解决的下一个大问题是什么?对吧?所以也许一年后我会回来问你,你正在为你的客户解决的下一个大问题是什么?对。现在我们展示了大约两个生成式AI应用程序。我认为明年这个时候,我们将展示10个不同的生成式AI应用程序。

你还在为了弄清楚如何利用AI发展你的业务而四处奔波吗?也许你的公司已经研究大型语言模型一年或更长时间了,但仍然无法获得牵引力,也无法在生成式AI上获得投资回报。嗨,我是Jordan Wilson,这个播客的主持人。

像Adobe、微软和NVIDIA这样的公司与我们合作,因为他们信任我们在教育大众了解生成式AI以领先一步方面的专业知识。一些国内最具创新性的公司聘请我们帮助他们制定AI战略,并培训他们数百名员工如何使用生成式AI。因此,无论您是为成千上万的人寻找ChatGPT培训,

还是只需要帮助构建您的前端AI战略,您也可以与我们合作,就像世界上一些最大的公司一样。访问youreverydayai.com/partner与我们的团队联系,或者您可以点击我们网站的合作伙伴部分。我们将帮助您停止在AI领域四处奔波,并帮助您的团队领先一步,为生成式AI建立一条通往投资回报的直线路径。

好的。我们最后一个问题是,对于我们所有的听众来说,也许你,你激起了他们的兴趣,引起了他们的注意。为什么他们应该,你知道,与你合作或与PlyOps合作?很简单,因为我们,呃,

降低你的每个代币成本,提高你的利润率。我们带来,我们让你从你的AI运营和GPU运营中获得更多资金。所以这才是真正推动事物发展的原因。所以,如果你来找我们,我们将帮助你让你的生成式AI数据中心变得更好。

好的。听起来不错,Tony。非常感谢你向我们介绍PlyOps,如果你想从PlyOps团队那里看到更多内容,请在评论和新闻通讯中告诉我们。我们开始了。我们将进入下一个。好的。到目前为止,我非常喜欢这个,你们。

那是PlyOps。我们开始了,下一个。明白了。好的。我现在和来自Glia Cloud的Billy在一起。Billy,告诉我们Glia Cloud是什么。我们是一个视频表面处理过程。我们正在做的是,比如,自动化视频广告的创建。我们主要为LED适配器提供服务,有点像……

想想政府部门和你们地区的旅游部门,或者是一些小型企业,他们销售的是实物,我们帮助他们创建自动广告。想想15到30秒的YouTube预告片,这些是你会在

我认为是新闻、广告的想法,诸如此类的东西。好的。是的,而且,我知道我们在这里的背景中也有一些内容。所以,你知道,这是为了,你知道,那些可能无法获得大型创意团队的公司。所以你正在使用生成式AI视频来帮助他们在网上创建广告。对吗?

绝对正确。我们实际上很早就开始了。我认为大约在2016年。哦,哇。好的。是的,我认为像GBD两次一样。所以当时,我们不得不构建更多的基础设施。所以我在当时正在进行的小型生成式AI周围。我们实际上做了我们自己的视频。所以像渲染引擎一样。当时很多工作都是弄清楚我们如何编写这个。是的。

对。所以,是的,产品是如何变化的?首先,2016年,那是非常早期的日子,我喜欢它。我的意思是,随着生成式AI越来越强大,产品多年来是如何变化的?是的,它肯定对内容方面产生了很大的影响。也许只是一个先兆,因为我们当时对

更了解技术方面的事情。所以我们并没有很高的标准,并不是说不好。他们把我们的视频更多地看作是一种产品。他们只是提升了他们的系统。当然。但在我们同时,我们也在努力让自己领先于曲线。我们有一个非常小的工作组。所以,就像关注最新的动态,关注新的模型是什么。如果你能在大屏幕上看到,那就是我们的一个实验。所以

谈到生成式AI,我们正在努力利用正在发生的事情,比如昨天Warren刚刚宣布的关于Cosmos以及我们如何利用对3D环境的控制。我们很多人实际上都理解3D场景,我们可以保留,比如相机控制。我们可以在第一阶段启动相机控制。我们可以

我会说它像3D精确的车辆。我们把它放入视频到视频模型中,它会保留这些信息。我们可以真正创建更像真人表演的模型

从头开始,这就是我们将要前进的方向,哦,太棒了,所以很快,我知道我们已经谈到了这一点,但是你的平均客户是谁?如果你必须用一句话来说,你解决的那个问题是什么?是的,所以平均客户,我认为传统媒体是一个很好的例子,他们希望通过他们的文章来提升他们的流量,所以我们与一些出版商合作,然后我们为他们创建自动视频,而且

很大一部分是他们的参与率。此外,还有政府部门的旅游部门。这些,我们有一个非常好的案例研究,最终将他们的点击率提高了四倍。好的。哇。好的。所以很快,NVIDIA的Inception项目,它如何帮助你的成功?

在资源方面,它确实非常有帮助,我认为我们实际上是由NVIDIA联系到的,我的两个,来自NVIDIA的Fab Reels。他们告诉我们这个项目,而且很大一部分是参加这个项目,并与许多其他初创公司建立联系,然后分享很多,因为我们都是,我们是技术人员,我们都是这里的家伙。所以我们很大一部分工作就是分享经验。

在这个领域工作就像你不能那样。好的。然后,如果我们观众中的某个人听到你说的话,他们会说,那就是我们。我们需要这个。你会对他们说什么?为什么他们需要Glia Cloud?

我想也许AI对于那些正在考虑这种产品的人来说可能有点令人生畏。但是把我们想象成一个机构。作为一个专注于,比如说,你可以在短时间内创建的视频数量的机构。还要考虑成本。我们的运营成本实际上只有普通人工机构的三分之一。好的。很好。谢谢,Billy。所以,如果你想从Glia Cloud那里了解更多信息,请务必告诉我们。

好的。还有几个。我们开始了。给我三个、两个、一个,Amy。此外,我还必须感谢NVIDIA的Amy帮助我拍摄所有这些。所以,如果你听到我说,你知道,如果你听到有人说,感谢Amy。谢谢。也感谢Danny帮助我们,你知道,找到一些初创公司。我们开始了。Contextual AI。

好的。现在我们和下一个初创公司Contextual AI在一起。John,跟我们说说Contextual AI吧。是的,Contextual AI,我们是RAG领域的全球领导者。我们帮助大型企业和快速发展的团队为客户构建专门的RAG代理。

知识密集型任务。所以任何正在构建RAG的人都应该关注Contextual AI。我们的首席执行官在Meta共同发明了RAG,然后离开Meta创立了Contextual AI。好的。太棒了。你刚刚提到了人们正在谈论的所有流行词,对吧?你知道,代理、RAG。所以也许只是为一些非技术人员解释一下,你知道,为什么他们的公司需要检索增强生成?然后你们是如何做到这一点的?

是的,是的。简单来说,我们希望LLM能够访问当前的相关信息。当然,企业或任何业务的一个主要区别在于它们的数据。因此,能够将这些数据连接到LLM并获得非常可靠的响应,这就是我们擅长的地方。这些可能是非常复杂的任务,例如,我们与高通的客户支持工程团队合作,

其他大型企业任务。我们还处理结构化和非结构化数据,这实际上是一个非常棘手的问题。我们最近在文本到SQL基准测试中名列前茅。是的,这太棒了,对吧?能够,你知道,利用,你知道,结构化和非结构化数据。你知道,告诉我一点,你们平均的,你知道,

客户?只是企业客户吗?是中等规模的吗?你们服务的对象是谁?是的,所以我们通常与大型公司甚至快速发展的团队合作。我们确实提供免费试用版。所以,如果你愿意,你可以在这里进行免费试用。

并扫描该二维码开始试用我们的组件API甚至我们的完整平台。您可以进行30天的免费试用。所以我们真的试图让它对开发人员来说更容易使用,但也与那些大型企业团队合作。我们有前沿部署的工程师可以帮助团队将他们的RAG项目投入生产。所以这才是我们真正发挥作用的地方,那就是将RAG项目投入生产,

如果你正在努力提高质量,那么我们想和你谈谈。所以你已经用一种方式回答了这个问题,但如果你要直接说,你们解决的最大的一个问题是什么,那会是什么?

我认为是我们解决的问题。我的意思是,我认为RAG是一个非常大的问题。所以我希望我们能够为任何正在考虑RAG的团队解决这个问题。但是,当你开始考虑代理并转向更具代理性的体验时,你希望在该代理体验的核心拥有知识。所以这就是我们真正发挥作用的地方,那就是连接数据,连接组织中宝贵的资源到你的LLM。我认为另一件事是

经常被忽视的是,我们实际上是根据反馈和持续的行为进行调整的,所以你的模型会变得更好,你的代理会随着时间的推移而变得更好,所以它不仅仅是一个静态的东西,它是一个会随着时间的推移而改进的东西,我喜欢把它想象成你的机构知识正在被重新编码回,你知道,AI,这就是我将如何谈论它,但我认为对于任何正在考虑RAG或代理的人来说,说到随着时间的推移而改进,如果

如果我们明年进行同样的对话,你们正在寻求解决或改进的下一个大问题是什么?是的,我认为明年,我认为,你知道,这是代理的一年。我们非常关注2025年成为代理的一年。所以我认为这将是我们的重点,并真正思考RAG相对于我们所有人正在走向的这种代理未来是如何工作的。好的,很快。我们在这里的Inception展馆。NVIDIA的Inception项目对Contextual AI意味着什么?

是的,这意义重大。我的意思是,它让我们在这个展馆中露面。所以,你知道,这是一个与同行公司一起的绝佳群体。此外,能够通过NVIDIA团队和博客上的文章进行营销。所以,你知道,对我们来说,我们刚刚在1月份正式发布。所以这对我们进入市场的能力来说是一个巨大的推动。这就是我工作的团队。所以与NVIDIA合作并作为Inception项目的一部分与他们合作真是太好了。

太棒了。最后一个问题。如果你吸引了某人的注意,你对他们的宣传是什么?为什么他们需要查看你们?在其他AI像你的实习生一样的地方,我们就像你最好的分析师或你最好的研究员。所以这就是知识密集型任务发挥作用的地方。这就是我们真正为客户处理非常特定领域知识的地方。

难题,所以正如我的首席执行官所说,我们希望你雄心勃勃,考虑那些难题,那些你希望用AI解决的真正具有高投资回报率的问题,并将这些问题带给我们,这就是我们将擅长的地方。好的,非常感谢你,John。所以,如果你想了解更多关于Contextual AI的信息,请告诉我们,谢谢,准备好迎接下一个吧。好的,你们,六个完成了,我们还有两个要完成,再次只有两个将进入决赛,所以你可以

通过在LinkedIn或YouTube上的直播中留下公司名称的标签来投票,也可以在4月4日星期五的新闻通讯中投票。好的,我们开始了。我们最后的两个。

再次,这是我们令人敬畏的八个Inception游戏。只有两个将继续前进,他们将回答更多你的问题,我们将在下周确定一个获胜者。好的,我们开始了。我们还有最后两个宣传,这里有一些很棒的。再次,直播观众,如果你能告诉我我们是否能听到这个最后一组的音频。还有两个很棒的Inception初创公司。我们开始了。

好的。现在我和来自Democratize的Jack在一起。Jack,你能告诉我们一些关于你公司的情况吗?好的。所以Democratize实际上也是一家AI公司,但A代表服装智能。所以我们确实提供了人体扫描和纺织AI,以将人体和纺织品变成数字孪生体。然后我们使用这些数字孪生体来创建你个性化的服装和产品。

现在我们专注于紫色服装,所以我们帮助所有职业运动员为他们创造真正精确和量身定制的服装,以增强他们的运动表现。非常酷,我喜欢它,所以……

除了职业运动员之外,Democratize的其他客户或客户是谁?实际上,这是一个新的主题。以前,我们是一家科技公司,一家时尚科技公司。所以我们的大部分客户都来自时尚品牌或时尚供应链。所以我们最大的客户是像Under Armour这样的公司。他们使用我们的纺织解决方案来设计他们拥有的所有材料,然后

并使用这种材料进行数字设计工作流程。所以以前我们的客户主要是时尚品牌

来自供应链,如服装供应链或纺织供应链。而现在对于这个新项目,我们实际上正在与一位自行车时尚运动员合作。所以我们正在为这位运动员制作非常量身定制和非常精确的自行车骑行服。非常酷。你认为最大的问题是什么

Democratize解决的问题。所以我们试图重新设计这个帝国生态系统,对吧?因为现在,由于快时尚,人们喜欢新事物。所以它实际上导致了这个行业的过度生产问题。所以它很……

我不知道,这是一个巨大的问题,但没有人真正想要解决这个问题。所以通过利用AI和所有动力,我们必须尝试重新设计这个过程。所以,如果你是消费者,如果你说,好吧,你下了订单,他们可以在五天内拿到量身定制的

衣服。你为什么不这样做呢?因为你不需要关心任何尺寸。你只需要告诉我,哦,你想要修身款,你想要宽松款,然后告诉我你的尺寸。所以如果我们能够构建这个过程,那么我们就可以

重生整个生态系统,对吧?你决定你想买这件衣服,我们为你量身定制,然后分发给你。所以我们在你设法减少所有过度生产问题后进行生产。是的,在Inception项目中这里变得很吵闹。我正要打开,但也许很快,告诉我一些关于NVIDIA Inception项目到目前为止对你的公司意味着什么的信息。

我认为他们正在寻找许多AI新兴企业,然后我们非常,正如你所理解的,我们非常专注于时尚技术。这对他们来说是一个非常利基的领域,他们喜欢这种垂直端到端解决方案。所以我认为当他们听到我们的宣传时,他们非常喜欢这个领域,而且它也与可持续产品有关。

解决这类问题。所以我认为他们给了我们很多资源来使用他们的XBK软件来帮助构建这些数字孪生体和应用程序模型。所以除了,你知道,也许还有下一个迭代?你是否希望在未来将这个概念带到更大或更广泛的市场?是的,所以……

正如我提到的,我们刚刚转向B2C方向。所以我们将推出我们的第一个紫色概念。我们将在这个年底发布我们的第一个系列。然后明年,我们将继续扩展到不同类型的服装系列。

就像现在我们都在骑自行车一样,也许下一个是跑步,是的,所以逐渐扩展整个系列。非常酷。好的。所以如果我们的听众或观众听到这个,他们会说,等等,我需要Democratize。你有什么快速的宣传来让他们加入?好问题。好的。所以我认为我们只是试图介绍一种购买衣服的新方式。

所以我们给消费者很多选择,让他们更可持续,并选择适合自己的尺寸。你是品牌,你不是试图适应品牌的衣服,而是你就是品牌。所以我们为你设计。你可以决定你想穿什么,你不需要关心所有产品的尺寸。好的。Jack,谢谢你。如果你想从Democratize那里了解更多信息,请告诉我们。好的。我们的最后一个。

好的。现在我们和来自Illumix的Ina在一起。告诉我们一些关于Illumix的情况。Illumix是为商业用户和企业提供自助式数据分析访问服务的平台。想想银行、制药公司、金融服务公司。他们都希望将商业智能作为他们的日常属性。Illumix能够在不到七天的时间内实现这一点,并节省80%的成本。好的。

好的,所以这是关于代币优化,或者像实际的,好处是什么?它只是更有效的代币化。让我们一起了解一下它是什么样的。Illumix最令人兴奋的好处实际上是信任。所以从我们的角度来看,商业用户很难真正理解生成式答案,尤其是在它是黑盒并且基于此做出决策的情况下。

所以Illumix所做的也是处理底层数据的质量,确保进入生成式AI的数据具有高质量和兼容性。另一方面,它提供了关于答案的完整可解释性,因此任何用户都可以理解如何解释问题,哪些数据被映射,以及使用了什么逻辑。这就像从黑盒中最终获得的。太棒了。带我了解一下,你的平台的平均客户或客户是谁?

买家将是财富100强公司的首席数据官。此外,最近我们看到许多来自硅谷的巨头也对该解决方案非常兴奋。但用户是平均的支持中心、营销或产品分析师。所以基本上,任何企业或任何组织中的任何商业用户都可以提出与数据相关的问题,并获得解释和无幻觉的答案。

这很棒。所以它本质上只是为你在生成式系统中获得的答案提供了更多信心。这是一个全文本解决方案。所以我们处理数据质量,我们处理治理和信任,我们还处理你想要使用的系统中的中断。所以Illumix不是一个新的界面。我们已经嵌入到你的CRM、你的Power BI中。

你的Slack或你的Teams,无论你已经在使用什么,我们都会立即提供这些答案。非常酷。谈谈NVIDIA Inception项目。这如何帮助你的组织?

NVIDIA Inception项目到目前为止非常令人兴奋。所以我们昨天刚刚发布了新闻稿,介绍了我们如何使用NVIDIA NIMS和其他底层技术来为这些企业扩展规模,正如我们所看到的。现在我们的系统拥有数十万个表和数百万种方式,除了为这些大型公司运行之外,没有什么比NVIDIA能够让我们在七天内完成设置的了。

太棒了。然后,所以如果我们的听众或观众听到这个,他们会说,等等,我需要这个确切的东西。你有什么快速的宣传来让他们注册你的平台?

如果你的系统中有沉默的数据源,你有你的SAP、你的BI工具、你的Azure,并且你想要一个你可以信任的生成式AI,请联系Illumix,我们将以80%的成本在七天内实现这一点。太棒了。很棒的宣传。好的。所以如果你想了解更多关于Illumix的信息,请告诉我们,让我们深入了解另一个初创公司。哇。好的。就是这样。这就是我们令人敬畏的八个初创公司。太棒了。

有很多很棒的初创公司,对吧?说实话,我希望我有更多的时间,

呃,你知道,在NVIDIA GTC大会上。呃,如果你一直在收听这个节目,你知道,我已经对一些AI领域最聪明的人进行了六次采访,他们来自NVIDIA和其他公司。呃,所以也许明年,如果你喜欢这种形式,如果你,呃,你知道,听到了你喜欢的某些内容,也许我们将把参赛人数从八个扩大到16个,用于Inception游戏,但这结束了,你们。所以,呃,

一些反复出现的问题。我将回顾一下直播观众提出的所有问题。而且,对于我们的两位决赛选手,我一定会向他们提出一些这些问题的变体,他们将回到下一轮,也就是决赛。所以我们到了。我们有八位令人敬畏的 Inception Games 决赛选手。

是的,出现了一些问题。我们将在新闻通讯中进行回顾。好的。所以,你知道,如果你坐在那里用铅笔记下他们都在做什么的笔记。我们做到了。这就是新闻通讯的作用。这就是为什么我一直说我们在播客和直播中学习,然后在新闻通讯中利用它,对吧?为了发展我们的公司和职业生涯。所以,你知道,也许,也许,

你最喜欢的来自 Inception 计划的创业公司不会是进入决赛的那家公司。没关系,因为我们将在新闻通讯中提供所有创业公司的链接。所以你可以去了解一下,也许他们会解决你公司的一个巨大痛点。

所以提醒一下,你知道,因为很多人都在说,嘿,我需要在最后快速回顾一下。好吧。我不会再推销它们了。但提醒一下,我们有 DeepChex、Expander AI、Beamer、PlyOps。

GLEA Cloud、Contextual AI、Democratize 和 Illumex。所以确保你投两票。明智地使用它们,对吧?所以也许你在两者之间犹豫不决。你可以在直播中投票给一家公司,然后在新闻通讯中投票给另一家公司。你也可以在直播中投票给同一家公司一次,在新闻通讯中也投票一次。但我们只计算直播和新闻通讯中的一票。无论如何,你只能投票一次。所以

如果你一直在犹豫要不要投票,现在就投吧。再说一次,对于播客听众来说,也许你想投两票。也许你不想只在新闻通讯中投票一次。我们总是将今天的播客节目说明中的直播链接放在其中。你没有太多时间。我们说投票今天结束。

美国中部时间周日晚上 11:59。所以在你从 Inception Games 的八强中选出最后的两强之前,你还有超过 48 个小时的时间。我们将把他们带给你们所有人来回答你们的问题。所以我等不及了。我希望这是一个有趣的环节,各位。就像这是我们第一次做这样的事情一样。你知道,实际上这很有趣。

去年在 GTC,当我与 NVIDIA 合作时,我浏览了 GTC 会议的 Inception 区域,我想,等等,我们的观众需要听到更多关于这些创业公司的一些信息,因为我可以告诉你,我可以告诉你,Inception 计划中已经有许多创业公司成为了名副其实的知名公司。例如,你知道 11 Labs,文本转语音领域的领导者,

他们在 Inception 计划中,对吧?所以这就是未来最大的 AI 参与者今天开始的地方。所以我几乎可以保证,几年后,许多公司,也许你第一次听说过它们,但我们刚才谈到的许多公司,我认为它们将继续发展壮大,继续改变我们所有人的经营方式。我希望这是一个有趣的环节。再次感谢……

我们在 Inception 计划中的合作伙伴 NVIDIA。这是一个很棒的环节。我喜欢创业公司。我喜欢人工智能。我喜欢,你知道,那种,你知道,这种篮球赛的格式,你知道,括号和比赛等等。所以一定要投票,访问 youreverydayai.com。如果你想注册新闻通讯,只是为了投票,

你可以在那里这样做。所以请务必查看 4 月 4 日的新闻通讯。非常感谢您的收听。希望稍后能再次见到您,收听更多 Everyday AI 节目。谢谢各位。

这就是今天 Everyday AI 节目的全部内容。感谢您的收听。如果您喜欢本期节目,请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。要了解更多人工智能的魅力,请访问 youreverydayai.com 并注册我们的每日新闻通讯,这样您就不会落后。去打破一些障碍,我们下次再见。