过去七年中，基于机器学习的AI工具几乎完全自动化了地震学的基础任务——地震检测。AI模型能够检测到比人工分析师更小的地震，特别是在城市等嘈杂环境中。斯坦福团队开发的地震变换器等模型使用一维卷积和注意力机制，在包含120万个人工标记样本的数据集上训练。这些工具通常能发现比传统方法多10倍以上的地震，为火山结构成像和地质研究提供了更全面的地震目录。

最重要的是，精明的企业领导者已经认识到他们需要做到“攻守兼备”。他们面临的关键问题是：“如何在通过数字创新推动业务增长的同时，通过优化成本提高盈利能力？”

LibreOffice 25.8版本以"更智能、更快速、更可靠"为特色正式发布。新版本在多个方面实现性能优化，包括启动速度、文档滚动和文件打开速度的显著提升。该版本增强了对微软Office文档格式的兼容性，改进了连字符处理和字体兼容性，Calc表格组件新增十多个函数以更好支持Excel文件导入。值得注意的是，LibreOffice 25.8首次支持PDF 2.0格式导出，并具备PDF数字加密和签名功能。新版本提高了系统要求，不再支持Windows 7/8系列和32位系统。

NVIDIA多年来一直在与部分全球领先的金融机构共同开发和执行各种发展迅速的AI策略，在过去三年间询问了他们最关心的是什么。

AVEVA致力于推动企业的数字化进程，帮助他们加快数字技术的应用，实现数字孪生体的价值，并建立数字化团队。

2023年，“AI王者”的桂冠将花落谁家？

Edmunds这家汽车信息服务公司开始利用生成式AI和其他机器学习功能，但首先必须重塑他们的数据处理、数据仓库和数据科学基础设施。

本文探讨了IT行业,特别是网络领域面临的人才断层问题。随着90年代培养的网络工程师逐渐退休,新一代IT人才更熟悉云技术而非传统网络知识。文章呼吁企业应采取战略性措施,通过现代化运营模式和工具,为新一代IT人才创造友好的工作环境,以应对这一挑战。

在信息安全与网络安全上，也曾经历过两次降维打击一般的技术革新。下面我们不妨回顾一下这两次安全降维打击的效果，并展望一下，现如今又可以采用什么降维打击的技术手段保障企业的数据安全。

法律行业正面临 AI 驱动的转折点。LexisNexis 推出的 AI 法律助手 Protégé，旨在为全球律所提供高效、精准和个性化的法律工作流程。LexisNexis 利用其独特的内容库和技术基础设施，开发出针对法律领域的 AI 模型。尽管行业仍存在疑虑，但 LexisNexis 强调安全性和合规性，并警告称不采用 AI 将落后于竞争对手。

本次研讨会邀请了数世咨询创始人李少鹏、绿盟科技集团副总裁曹嘉、杭州亮通网络工程有限公司总经理毛星宇一道，共同交流云化时代下客户需求的变化，探讨如何以客户的需求为根本，弹性的运营之道来帮助企业高效、安全的数字化转型，以及解决客户面临的安全问题

Doti AI推出创新平台，通过安全、主动的AI技术整合企业内部知识，解决信息碎片化问题。该公司获得700万美元种子轮融资，旨在提高团队效率、知识检索和决策能力，同时确保企业级安全性。Doti AI的AutoPilot功能可主动识别用户需求，无需明确提示即可提供答案，大幅提升用户采用率。

5月13日连续九年被Gartner评为“APM魔力象限领导者”的Dynatrace在北京举办了“中国业务发展与产品策略媒体沟通会”，会上大中华区总经理琚伟先生在向大家分享了如何利用Dynatrace一体化平台，构建自主的企业云软件智能平台

每个人都想知道，互联网之后的一个大趋势是什么？《连线（Wired）》杂志创始主编、著名畅销书作家、科技思想家凯文·凯利（Kevin Kelly）对未来25年的产业发展给出了自己的预测，这个答案是——The Mesh。

横向扩展文件存储厂商Qumulo与思科合作，在UCS服务器上运行其统一数据平台，并集成Splunk可观测性功能用于流处理和清理机器数据。该合作旨在将数十亿文件和PB到EB级非结构化数据整合到单一全局一致的网络附加命名空间中，消除数十年的孤立数据，为AI系统提供完整即时的信息访问以构建更准确的模型。

SCB 10X团队开发了FinCoT方法，通过将金融专家推理流程嵌入AI提示中，显著提升了大语言模型在金融任务上的表现。该方法在CFA考试题目上将准确率从63.2%提升至80.5%，同时将输出长度减少8倍，为AI在专业金融领域的应用提供了新思路。

为什么说Unity第二曲线的关键点在中国？

在这次骁龙峰会期间，赵明接受了科技行者的采访，分享了他更多对于AI大模型、PC市场、生态合作、荣耀发展的思考。

随着生成式人工智能进入主流视野，各行各业都在尝试利用它来提高效率并提供新的产品和服务。虽然人们普遍关注AI数据中心和边缘基础设施，但大型机在AI时代仍然扮演着重要角色。IBM最新推出的Z17大型机就是一个很好的例子，它专为AI时代设计，可以支持预测性和生成式AI工作负载，特别适合金融交易、欺诈检测等高安全性要求的场景。

本文介绍了企业如何通过强化数据基础设施、治理、合规、风险管理与人才培训，加速实现 AI 应用。专家建议聘请拥有丰富实践经验的顾问，并注重安全防护与文化变革，以有效克服 AI 推广挑战。