虚拟复制品使开发人员能够轻松、经济地设计和测试产品。

虽然没有一种方法可以保证所有创新，但CIO和他们的IT部门采用一些策略来驱动那种可以改变业务的独创性。以下就是那些具有创新性的CIO们在改变业务方面采取的六项关键措施，要么拥抱这些创新，要么就会被淘汰。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Red Hat 推出的 AI 推理服务器基于 vLLM 与 Neural Magic 技术，通过压缩模型和优化 GPU 内存管理，实现生成式 AI 快速推理和混合云部署。

在人人都追逐最前先进科技的硅谷，Cepton却选择沉下心来研究市场的切实需求，全心扑在ADAS（高级驾驶辅助系统）领域。

11月2日，普元云计算产品线总经理刘相受邀出席DevOps国际峰会（DOIS）2018·深圳站，在DevOps行业实践及解决方案专场分享《构建企业DevOps度量体系——DevOps驱动价值的交付》。

过去三十年，芬兰赫尔辛基使用计算机辅助设计(CAD)、3D城市地图、以及全尺寸数字孪生等。而现在，赫尔辛基使用数字孪生来减少碳排放、改善城市服务、促进创新增长。

目前全球基础软件行业有两个重要的趋势：一方面是“软件现在吞噬一切”，每一家公司都正在变成软件公司；另一方面是“开源也在吞噬一切”，越来越多的公司也都在拥抱开源，并使用开源软件。

SCIENCEBOARD是一项开创性研究，旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试，涵盖生物化学、天文学等六个科学领域，并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明，即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%，远低于人类表现，揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。

本文介绍了 Anthropic 开源的电路追踪工具，通过生成归因图和介入实验全面揭示大语言模型内部机制，助力企业高效调试和优化。

微软推出了新一代高效 AI 模型 Phi-4，可同时处理文本、图像和语音，且计算资源需求大幅降低。其中 Phi-4-Multimodal 仅有 56 亿参数，Phi-4-Mini 仅有 38 亿参数，性能却超越同等规模竞品，甚至在某些任务上媲美两倍大小的模型。这一突破性进展为开发者提供了先进的 AI 能力，有望推动边缘计算和普及 AI 应用。

能源和材料消费的不断增加对气候变化产生了巨大的影响，这使得整个工程建设行业和制造业都面临着日益迫切的可持续发展需求。

英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。

京东的基础架构一直在不断完善，主要分为计算、存储、中间件、共享等，京东还有着自己的研发体系，未来所有的创新也都将从业务需求出发。

“50年后，我会在哪里？”

2017 年AWS re:Invent上发布了三款AI服务，其中一款就是Amazon SageMaker，这也是当年最有具有战略意义的产品发布，其将机器学习从面向开发人员的基础能力开放阶段推向面向包括数据科学家等多类角色的端到端快速应用构建阶段。

“我们现在实现了比以前快 90% 的速度恢复我们的数字平台，这有助于我们把长时间停机的风险降到最低--让我们避免因错失销售机会而损失数百万美元。”—— 金地集团高级IT经理韩先生

作为资深开发者，已经使用了好几代NVIDIA Jetson产品的林锐说：“Jetson系列有多个不同型号的设备，适用于不同的应用场景和需求。因此，在选择Jetson设备时，需要根据自己的需求选择合适的设备。”

流行病的突然来袭不同于一般情况的企业业务中断。与网络攻击或自然灾害不同，它可以影响全球的运营活动长达数月，并且直接威胁到劳动力。

稳定的供电电压对于自动驾驶安全正常运行至关重要。