AI 应用更新，赋能行业发展

“星耀” 智能营销平台：精准营销再升级

1 月 5 日，备受瞩目的 “星耀” 智能营销平台发布重大升级版本。作为基于 AI 技术的精准营销解决方案，此次更新引入先进的用户行为预测模型。通过对海量用户数据的深度挖掘与分析，该模型能精准洞察用户的购买倾向和兴趣偏好。这使得企业能够依据这些精确预测，定制高度个性化的营销活动，显著提升营销转化率。在电商场景中，平台依据用户的浏览历史和购买记录，为用户精准推荐心仪商品，极大地激发了用户的购买意愿。此外，平台优化的营销活动自动化执行功能，可依据预设规则和条件，实时调整营销策略与投放渠道，有效节省企业的人力与时间成本，助力企业在激烈的市场竞争中抢占先机。

“睿教通” 智能教育平台：助力教育质量提升

同样在 1 月 5 日，“睿教通” 智能教育平台迎来重要更新。该平台致力于借助 AI 技术优化教育教学质量。此次更新强化了智能辅导功能，通过对学生作业、考试等数据的深入分析，精准定位学生的知识薄弱点，并为其量身定制个性化学习计划和辅导内容。以数学学习困难的学生为例，平台依据学生的具体知识点掌握情况，推送相关视频讲解、练习题及专项测试，帮助学生逐步提升数学成绩。同时，新增的教师教学辅助功能，为教师提供教学资源推荐和课堂管理建议，全方位助力教师提升教学效果，推动教育教学向智能化、个性化迈进。

“智护家” 智能养老监护系统：守护老人健康生活

1 月 5 日，“智护家” 智能养老监护系统完成功能升级。该系统运用 AI 技术，为老年人提供全面的健康监护和生活保障。此次更新新增智能睡眠监测功能，通过传感器与 AI 算法，实时监测老人的睡眠质量，涵盖睡眠时间、睡眠阶段、翻身次数等关键信息。一旦发现睡眠异常，系统即刻向监护人发送预警信息，以便及时干预。此外，系统优化的跌倒检测功能，大幅提高了检测的准确性与及时性。在老人发生跌倒时，系统迅速发出警报，并将位置信息传达给监护人，为老人的生命安全提供坚实保障。

AI 框架更新，夯实技术基石

Keras 4.0：性能与易用性双提升

深度学习框架 Keras 于 1 月 5 日发布 4.0 版本，在性能和易用性方面实现显著突破。性能层面，Keras 4.0 采用全新计算优化算法，大幅提升模型训练速度。针对大规模数据集，训练时间相较于旧版本缩短约 40%，同时对硬件资源的利用更为高效，能更好适配 GPU、TPU 等不同计算设备。易用性方面，Keras 4.0 进一步简化模型构建与训练流程，提供简洁直观的 API。开发者仅需少量代码即可实现复杂神经网络模型，降低开发难度与成本。此外，该版本还增加对多种新型神经网络架构的支持，为开发者提供更广阔的创新空间。

MXNet 2.5：优化分布式训练与模型部署

1 月 5 日，MXNet 2.5 版本正式登场。此版本聚焦分布式训练和模型部署的优化。在分布式训练方面，MXNet 2.5 增强对多机多卡环境的支持，优化数据并行和模型并行策略，显著提升分布式训练的效率与稳定性，助力开发者在大规模集群上快速训练超大规模神经网络模型。模型部署方面，MXNet 2.5 提供丰富的部署选项，支持将模型部署到云端、边缘设备和移动端等多种平台。同时，框架优化了模型的序列化和反序列化过程，减少部署时间和资源消耗，为 AI 模型的广泛应用提供了有力支持。