打好基础可谓是企业成功的关键因素，而技术正作为数字化转型的“累土”发挥着重要作用，企业纷纷开始通过技术构建起数字化转型的底座。

从分析和AI入手推进公司转型.

本文介绍了利用ChatGPT帮助实现2025年新年目标的5个技巧。通过设定SMART目标、制定习惯追踪器、获取个人激励、优化时间管理以及定期评估进展,这些方法可以显著提高目标实现的成功率。文章为每个技巧提供了详细的ChatGPT提示语,帮助用户制定切实可行的计划并保持动力。

要想将这项技术真正应用于AI，我们还有很长的路要走。但我相信，底层技术的创新必须坚持长期主义，长时间地专注于一个方向与赛道。

近期，太空数据中心概念引发热议。虽然目前规模有限，但已有多个项目展示了地球大气层外的可行性。这些项目包括Red Hat与Axiom Space合作的国际空间站数据中心单元，以及Lonestar Data Holdings的月球数据中心。尽管面临诸多挑战，太空数据中心有望提高可持续性，并为灾难恢复等应用开辟新途径。

ImgEdit是北京大学与兔小贝AI联合推出的图像编辑框架，解决了开源编辑模型落后于商业产品的问题。该框架包含120万对高质量编辑图像对，涵盖13种编辑类型和11万个多轮交互样本。通过融合视觉语言模型、检测模型和分割模型的多阶段流程，ImgEdit确保了数据的高质量性。研究团队基于此数据集训练了ImgEdit-E1模型，并提出ImgEdit-Bench评估基准，从指令遵循、编辑质量和细节保留三个维度全面评估模型性能。实验结果显示，ImgEdit-E1在多个任务上超越现有开源模型，推动了图像编辑技术的进步。

贝壳找房开发的AM-Thinking-v1是一个32B参数的推理优化语言模型，完全基于开源数据训练。该模型在数学推理和代码生成任务上表现出色，AIME2024得分85.3，超越了671B的DeepSeek-R1，证明了通过精心设计的训练流程，中等规模密集模型也能达到超大模型的推理能力。

只有充分配合人类增强与清晰深刻的协作方式，AI技术才能在供应链中取得成功。

Monarch成立于2018年。此番推出MK-V Founder为该公司两年的开发冲刺画上了句号。这款拖拉机搭载了节能的NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台、摄像头以及GPS，旨在提高粮食生产产量和减少全球碳排放。

戴尔易安信PowerStore采用英特尔(R)至强(R)可扩展处理器,该处理器可以优化工作负载,可靠性强,还有高计算力、高稳定性和高效敏捷性，不仅帮助PowerStore轻松满足既定工作负载，也可以为数字化变革做好准备。

随着对边缘计算的投资不断加大，CIO与IT领导者们该如何更好地制定业务案例？专家就此给出了一点参考提示与策略指引。

Unbabel团队开发的TOWER+模型系列实现了翻译专业性与通用AI能力的完美平衡。通过创新的四步训练方法，即使2B参数的小模型也能在翻译质量上匹敌70B大模型，同时具备出色的对话和指令跟随能力。研究还创建了IF-MT基准来评估复杂翻译场景下的综合能力，为AI模型的专业化发展提供了重要参考。

毫无疑问，GPT 的出现以日新月异的速度改写了软件开发的工作方式。

可持续制造并不是一个新的概念，但它在塑造工业运营方面正发挥着更大的作用。这种压力在很大程度上来自于客户，他们将可持续发展纳入他们的采购决策。

Graid公司专注于英伟达GPU驱动的RAID卡技术，推出包括企业级和工作站版本在内的SupremeRAID产品线。该公司2024年营收翻倍，出货约5000张卡片，预计2025年增长60%。产品路线图涵盖桌面简化版、AI版本、HPC版本等五个组件，支持NVMe RAID并提供企业级数据保护。AI版本支持GPUDirect直接传输，HPC版本针对BeeGFS等环境优化。

维谛技术（Vertiv）提出的零碳排、零损耗、零浪费和零用水——“四零”算力基础设施，分别对应到数据中心几个非常关键的指标，包含了CUE碳排放指标、PUE电源的利用指标、IUE基础设施利用指标，以及WUE水耗指标。

自从三年多前Lookman Fazal在美国新泽西捷运（NJ Transit）担任技术高管的职位以来，该公司的数字基础设施已经取得了长足的发展。

National Grid云转型目前完成了大约三分之一，重点首先放在了把客户数据和员工数据迁移到云端，以获取最大的业务价值。公司将把现场数据从7000名现场工作人员那里迁移到云端，为消费者和企业提供服务。

如果没有文化层面的变革，数字化转型只能是一句空话。只有取得良好平衡，才能切实获得回报。

文章介绍了搜索方式由传统 SEO 向基于 AI 的 GEO 转变，强调企业需优化内容和标签策略以便在 AI 生成的答案中获得曝光，避免流量下滑。