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Technologie

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Gen X

Technologie

Développement du nouveau XGen : les grands modèles de langage fondamentaux de Salesforce

Rencontrez Shafiq Rayhan Joty, directeur chez Salesforce AI Research. Shafiq codirige le développement de XGen, une série de grands modèles de langage (LLM) révolutionnaires de différentes tailles.

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Technologie

Nouveaux outils d’automatisation : bloquez instantanément des centaines de menaces futures

Rencontrez Yogi Kapur, directeur principal de l’équipe mondiale de réponse aux incidents de sécurité informatique (CSIRT) de Salesforce. Basé à Hyderabad, en Inde, Yogi dirige son équipe d’analystes en cybersécurité pour répondre à d’innombrables alertes contenant des menaces malveillantes.

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Technologie

Enrichissement et automatisation des données : aider la sécurité Salesforce à relever le défi de l’identification des menaces

Rencontrez Matt Saunders, membre principal de l’équipe technique de Salesforce, qui soutient l’équipe de détection et de réponse de l’apprentissage automatique. Dans le cadre de ses fonctions, Matt se concentre sur la protection du réseau de Salesforce en détectant les menaces dangereuses à leur source.

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Technologie

Comment Einstein façonne-t-il l’avenir du développement Salesforce et libère-t-il la productivité des développeurs ?

Rencontrez Yingbo Zhou, directeur principal de la recherche chez Salesforce AI Research, où il dirige l’équipe chargée de développer le modèle pour Einstein for Developers.

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Technologie

Quel est le secret de Slack pour améliorer l’accessibilité afin d’autonomiser les gens ?

Rencontrez Sommer Panage, responsable senior de l’ingénierie logicielle pour Slack chez Salesforce, où elle se concentre sur les initiatives d’accessibilité. Sommer et son équipe optimisent l’accessibilité de Slack sur les plateformes mobiles et de bureau, offrant ainsi une expérience inclusive et conviviale aux clients de Slack.

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Technologie

Comment Apache Spark Windowing peut-il booster vos performances et simplifier le codage ?

Les balances de données de Salesforce Einstein génèrent des téraoctets de données chaque jour pour entraîner, tester et observer des modèles d’IA. En n’utilisant qu’une seule machine, ce processus fastidieux peut prendre des jours ou des semaines.

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