企业越来越多地从直接销售产品转变为以服务形式销售产品。

5月21日，2018微软人工智能大会（Microsoft AI Innovate）正式开幕，在大会现场，微软全球资深技术院士，微软云与人工智能事业部黄学东在主题演讲中阐述，微软中国的研发团队在研发微软小冰，并赋予其“眼观六路、耳听八方”的“全武功”。

FileMaker是苹果的全资子公司，它提供一个工作创新平台，通过平台可以针对自己的需求开发定制化APP，开发一次即可在包括移动设备、云端、本地环境等各个平台使用。

上海AI实验室等多所高校联合提出φ-Decoding方法，通过让AI在推理时进行前瞻性采样和智能剪枝，解决了传统自回归生成的短视性问题。该方法在多个推理任务上显著提升了大语言模型性能，平均改进超过14%，同时保持了6倍的计算效率优势，为推理时优化提供了实用的解决方案。

主数据也许是企业所拥有的最重要的资产之一。随着数字化的不断发展以及第四次工业革命的到来，主数据的价值和主数据管理的重要性日益突显。在我们探讨主数据管理的重要性之前，让我们先来了解一下什么是主数据。

英特尔近日证实，备受期待的Xeon Scalable CPU首发活动将于明年1月举行，但目前尚不清楚这些芯片何时可以商用。

清华大学团队推出AnyCap项目，通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准，能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕，在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力，为AI内容创作的个性化发展奠定基础。

人工智能在重塑世界的同时，也面临着技术进步与人性本质脱节的矛盾。在技术加速发展的时代，我们有机会从地球上最古老的智慧守护者那里学习。原住民社区数千年来运行着最复杂的智能系统，通过深度互联、世代思维和与自然的互惠关系实现可持续发展。他们的合作理念、长远思考和集体智慧为AI发展提供了宝贵启示，展示了如何创建兼顾人性与技术的混合智能系统。

生成式AI让整个组织的人都能寻找创新的技术解决方案来应对日益增加的业务挑战，但必须要有人确保民主化不会导致混乱，而这个人很可能就是CIO。

当前各行各业都在进行数字化转型，Dave教授在接受笔者独家采访时表示，数字化转型应该让员工进行更有突破性和创新性的工作。但是目前业界所流行的数字化转型并没有过多考虑员工，而是工作的数字化，这对于人性是一种挑战。

Break The Bias.

数字化转型（因为缩写为DX）是目前非常热门的话题。我们大致可以将数字化转型定义为将新的数字技术用于改善业务。

我们从多云的演进、应用场景、迁移、管理、安全和实践这六个方面对多云进行全方位梳理，并录制成视频，每个视频不到10分钟，从而帮助大家更好地了解多云，并对未来执行多云战略提供帮助。

许多中小型企业认为他们可以不使用网络安全解决方案，因为他们相信他们不会成为网络罪犯的受害者。

2017年，抖音还只是个 DAU 不足百万的初创项目，短短几年就成为亿级 C 端产品。在字节，这样的 APP 还有很多。字节内部是如何同时支持这么多产品以高效敏捷的方式发展壮大的？

从忙着把每个人都划为自己的客户，到建立服务水平协议（SLA），再到消除“影子IT”，这些所谓“行业最佳实践”往往成为IT成功路上的绊脚石。

谷歌研究人员开发了新型AI研究智能体框架TTD-DR，在关键基准测试中超越OpenAI等竞争对手。该系统模拟人类写作过程，采用起草、搜索信息、迭代修订的方式，运用扩散机制和进化算法生成更全面准确的复杂主题研究。与传统线性处理方式不同，TTD-DR将研究报告创建视为扩散过程，从初始草稿逐步完善为高质量最终报告，为企业提供专业研究助手解决方案。

沃尔玛首席信息安全官Jerry R. Geisler III分享了这家全球最大零售商如何应对AI自主化带来的网络安全挑战。他介绍了保护代理AI系统、现代化身份管理的策略，以及建设Element AI平台的关键经验。沃尔玛采用"初创思维"重构身份访问管理系统，在谷歌云、Azure和私有云环境中实施零信任架构，通过集中化AI平台实现"治理中的速度"，在可信安全框架内推动AI创新快速发展。

这项由清华大学等多所高校联合完成的研究首次系统性地解析了AI系统如何同时具备知识检索和深度推理能力。研究团队通过分析200多篇论文，揭示了从简单检索到协同推理的技术演进路径，并建立了全面的评估框架。这种"协同RAG推理系统"能够像人类研究者一样主动搜索信息、分析问题，为AI向真正智能助手的转变奠定了基础。

近日，在以“新ICT，激发数字化金融新转型”为主题的华为全球金融峰会上。《Bank3.0》作者、Moven银行创始人布莱特 . 金（Brett King）为我们描绘了一幅从传统银行到智慧银行、数字银行，以及未来银行4.0时代的演进蓝图。