B2B ad examples

"Every founder in AI should work with Crusoe. They move as fast as a small startup but provide the robust scaled infrastructure necessary to serve a real-time model to hundreds of thousands of happy users.” Oliver Cameron CEO, Odyssey

How will AI shape value creation strategies? Backwell will host a private presentation in Paris and bring together a selected group of investment and industry professionals to discuss how AI can be applied to established businesses to improve operational performance, productivity, and long-term value creation. The event will include a presentation followed by networking and refreshments. If you want to join, please register to request a slot via the link: https://lnkd.in/ddjHefVC

Predict what matters. Learn more at: https://lnkd.in/dCWZAM9M

Test AI in production without buying hardware, with no commitment, and no unpleasant surprises on your bill. Get 10 free requests per day to get started, then pay only for what you use. ✅ Best open-weight models ✅ Free playground ✅ Deployment in under 3 minutes ▶ Sign up and try our console for free.

Test AI in production without buying hardware, with no commitment, and no unpleasant surprises on your bill. Get 10 free requests per day to get started, then pay only for what you use. ✅ Best open-weight models ✅ Free playground ✅ Deployment in under 3 minutes ▶ Sign up and try our console for free.

Built for the people who own the call: sensor makers, integrators, and the operators making decisions when the cost of being late is measured in lives and mission outcomes. Axonis brings the opportunity of AI to sensor networks with the discipline a safety-critical system demands. Read the playbook the FierceSensors Texas flooding solution was built on.

Generate intelligence across classified and coalition environments without moving, copying, or exposing it. Classification controls hold. Sovereignty holds. The model travels to the data; the data stays where it lives. This is the architecture that ran in DoD and intelligence programs before the enterprise market knew to ask for it.

KI für Normen und Regulatory Compliance: Was geht heute wirklich? Eine neue Produktvariante geht in die Entwicklung, das Kundenlastenheft liegt auf dem Tisch. Welche Normen gelten dafür, und welche Abschnitte davon betreffen uns wirklich? Die Antwort steckt in hunderten Seiten Regelwerk, und sie herauszuarbeiten ist Fleißarbeit, bei der kleine Fehler große Wirkung haben. Genau für solche Aufgaben ist KI gemacht. Aber mit einem Sprachmodell und einem Chatfenster ist es nicht getan. Unser neuer Artikel beleuchtet das Thema aus unserer praktischen Erfahrung mit Med-Tech, Maschinenbau, Chemie und Automotive: ➡️ Sechs Anwendungen, die heute in regulierten Unternehmen produktiv laufen ➡️ Drei Voraussetzungen, ohne die KI im Regulatory-Umfeld nur ein interaktives Lexikon bleibt ➡️ Wo heute die Grenzen sind und was Regulatory-Teams von der KI erwarten können ➡️ Was für die Validierung von KI im regulatorischen Umfeld gilt ➡️ Wie der Einstieg gelingt und was sich dabei messen lässt Für QM- und Regulatory-Teams, die KI nicht ausprobieren, sondern einsetzen wollen. Den Link zum Artikel gibt’s im ersten Kommentar.

„KI-gestützte Suche“ und „KI-Wissensmanagement“ werden für Industrieunternehmen oft viel zu kurz gedacht. „Mal eben das Datenblatt finden“ ist ein netter Anfang. Aber es ist nicht das, was eine KI leisten kann, wenn sie an die Daten eines Unternehmens angeschlossen ist. Ein praktisches Beispiel aus unserem KI-Projekt mit einem mittelständischen Maschinenbauer im regulierten Umfeld: Im Lastenheft steht eine Anforderung, ihr Ursprung liegt in der FMEA. Ob sie erfüllt ist, belegt ein Prüfbericht im CAQ. Wie sie umgesetzt werden soll, beschreibt ein Konzept im DMS. Vier Dokumente, drei Systeme, eine Anforderung. Alles ist miteinander verknüpft. - Ändert sich die Anforderung, gilt der Prüfbericht möglicherweise nicht mehr. Dann muss der Versuch wiederholt werden. - Wird das Risiko in der FMEA neu bewertet, ist die Anforderung vielleicht obsolet. Oder zu schwach. Im regulierten Umfeld hat das einen Namen: Nachverfolgbarkeit. Wer etwas ändert, muss eine Impact-Analyse machen und klären, was sonst noch betroffen ist. In der Praxis heißt das oft: Excel-Matrizen, manuell gepflegte Links im RMS und vor allem: viel Erfahrungswissen in den Köpfen. Sind die Abhängigkeiten unklar, entsteht schnell Chaos. Im Worst Case bedeutet das eine gescheiterte Abnahme. Eine bessere Suche („Chat with your company docs“ 🥴) ändert daran nichts. Weil sie prozessual nicht greift. Was hilft, ist eine KI, die weiß, was ein Lastenheft, eine FMEA und ein Prüfbericht ist, die Verbindungen über Systemgrenzen hinweg selbst herstellt und aktuell hält und proaktiv meldet: „Achtung, hier musst du dir etwas anschauen!“ RAG, Embeddings und Vektorsuche sind dafür die Grundlage. Aber es sind generische Basistechnologien. Mehrwert entsteht da, wo KI wirklich auf die Fachwelt zugeschnitten ist. Wir tun viel zu oft so, als wäre RAG bereits ein Meilenstein für Unternehmen. Wie immer entstehen gute Lösungen aber erst dann, wenn Technologie tief mit realem Fachwissen verknüpft wird. Genau das machen wir mit KogniLink: ein intelligenter Layer für regulierte Industrien & Fertigung, der Datenwelt und Sprachmodell verbindet und Dokumente vernetzt, überwacht und prüft. Bei voller Souveränität im eigenen Rechenzentrum. Fazit: KI muss viel stärker mit der fachlichen Realität verzahnt werden, als das heute oft gelebt wird. Agreed?

Scaling AI should not cost you model choice or budget control. Join Anaconda Scale 2026 and see how teams get to production.

Your agent works in the demo. Production is where the harder questions show up. Where does it run? What can it access? How do you control model choice and cost? At Anaconda Scale 2026, customers and Anaconda leaders will share the patterns they use to move AI workflows into production. Join us live on October 15 or register to receive the recording.

Get the latest jobs and industry news

Real-world data can’t cover every condition. AILiveSim helps AI and R&D teams generate synchronized, labeled multi-sensor data to test edge cases, improve reliability, and accelerate development.

We're growing the team in Gdansk. Now, Piotr Kaminski, Amazon RING Software Development Manager is hiring mid and senior embedded engineers in Gdańsk. What you would own: → Firmware for Ring cameras and doorbells, shipped worldwide → Real hardware, real constraints, from silicon bring-up to features customers touch every day → End to end ownership, with a team in Poland that owns its products, not a slice of them And where we have an edge: firmware meets AI. Agents are already part of how we bring up hardware, generate tests, review code, and debug on real devices. Turn these tools into a daily advantage and you'll have room to run. Your code gets reviewed by AI agents, senior engineers, and the occasional 3 AM racoon on someone’s porch an ocean away. If you write C/C++ close to the metal and want your code running on devices used by millions, this is the place. Apply here: ➡️ https://lnkd.in/dUiWjEy6 ➡️ https://lnkd.in/dxBTW2qt Not for you? Share it with someone who writes firmware. #Hiring #TechJobs #AIjobs #EdgeAI #EmbeddedSystems #AmazonDevPL

Manual credential checks were built for yesterday. Leaders need visibility, speed and confidence across credentials, candidates and teams.

What's the hardest part of driving AI innovation at Amazon's scale? For Rocco Bräuniger, it isn't running out of ideas. It's choosing between them. ▶️ Watch the new Amazon Stage episode on YouTube: https://lnkd.in/dBnZ2rik After 20 years at Amazon, what still energizes Rocco is teams that show up with more good AI ideas than anyone can build. The obvious ones make you ask why no one thought of them sooner. Then you have 20, 30, 50 on the table, and you can't ship them all at once. AI removes some constraints, but not the need to prioritize. When building gets faster, choosing what to build gets harder. Maciek Tegi Tęgi hosts the full conversation: 20 years of scaling Amazon, the most expensive lesson of Rocco's career, and how Alexa was born in Gdańsk. Also on Spotify and Amazon Music. #AmazonStage #InventTheAnswer #HereAtDevices #Ring #Blink #Sidewalk #RBKS #Alexa #AmazonDevPL #GenAI #AI

We celebrate Alpic 1 year anniversary with a customer week. Day 1 - NOVASOL Travel booking is about to move to 100% agentic and offering an MCP is now a must. Find your next vacation rental house with NOVASOL (part of Awaze). Congrats Sebastian Florian and the whole Awaze team.

Well that escalated quickly 🤣🤣 ! Muse going absolutely rogue 1 min after I installed it on a new phone. AGI is here, and apparently it has its own agenda 🤣 Muse is an incredible product. Slightly unhinged. Meta, please don’t fix it too quickly.

"Securing GPUs and making them usable for AI services are two completely different engineering challenges." Following Kitae Yoo’s presentation at KCD x Ceph x OpenInfra Day Korea 2026, the AIEEV Dev Team has published a new technical deep dive exploring why owned GPU/NPU hardware often sits idle—and how to turn scattered compute into production-ready inference capacity. In the field, developers often find GPUs in workstations, lab servers, or edge boxes. However, driver mismatches, missing SDKs, and network restrictions often prevent them from loading models when needed. Here is how AIEEV transforms fragmented compute resources into a unified execution pool for real world AI inference: 1️⃣ Verification Before Registration: Rather than adding devices immediately upon discovery, AIEEV's proprietary agent inspects the runtime environment and validates it against actual workloads. Only verified machines join the active serving pool. 2️⃣ Strategic Role Division (Kubernetes + Ray): We leverage Kubernetes for central control plane stability while orchestrating dynamic AI workload scaling across heterogeneous nodes using Ray Serve. 3️⃣ Solving Real World Production Bottlenecks: Operating across distributed, non-datacenter environments introduces challenges from power/cooling constraints to node-level fault tolerance. The post details how we overcome these operational bottlenecks in live production. How is your team handling GPU utilization and cold starts in distributed environments? We’d love to hear your thoughts and operational experiences. Read the full technical blog post — link in the comments below! 👇 #AIEEV #AIInfrastructure #GPU

Get the latest jobs and industry news

Discover Reinforcement Learning and how to improve your models

📚 Do you want to transform your valuable content into personalized learnings? Connect your existing content to AI-powered learning experiences—without replacing the content, systems or publishing model you've already built. See how learningOS works. 👉 Book a discovery call today!

Lär dig bygga AI-agenter. Under vår 2-dagarskurs lär du dig designa, bygga och kvalitetssäkra AI-agenter för dina och organisationen arbetsflöden. Du identifierar processer med högst potential och bygger fungerande agenter redan under kursen. Du lämnar kursen med praktisk erfarenhet, ett strukturerat arbetssätt och ett eget projekt att fortsätta utveckla. Plattformsoberoende kunskap som funkar oavsett vilka verktyg ni väljer. Team från ledande organisationer har redan gått kursen.