IBM日前放出话来，说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的TensorFlow快而已，而是快了整整46倍。

随着企业部署智能自动化以完成更高级的工作，格局开始发生改变，智能机器肩负的任务不断增加，从简单的行政管理任务扩展到企业范围工作和专家工作。

Arvest是一家在美国阿肯色州、堪萨斯州、密苏里州和俄克拉荷马州运营的区域性银行，2021年该银行聘请Laura Merling担任首席转型和运营官，她上任之后决定改变的第一件事就是数字化转型计划。

通过王忠的分享和交流，可以看到戴尔易安信形成一个健全的渠道组织。

当这家南非工程与采矿承包商因全面云迁移而身陷泥潭之际，Murray & Roberts公司CIO Hilton Currie给出了艰难却卓实的建议——重返传统IT堆栈。

一劳永逸，不必时时评估压力，不必投入前期调研，至少节省几十万优化分析费用及应用重新规划的费用。

随着企业规模的拓展，企业总部与分支机构间的信息沟通却变得越来越有难度。一线城市之间的网络传输质量还可以保障，但二、三线城市或边远郊区的网络传输就不容乐观了,有什么解决方案？还得用4G！但是要再加一个“小盒子”思杰的NetScaler SD-WAN。

有持续的迹象表明，SAP最近的处境不太好。

Frost & Sullivan于2020年9月28日发布的最新报告《由COVID-19引起的产业重塑》，确定了新冠疫情冲击之下全球形成的九大趋势。

什么是完全体形态的智能终端？

众所周知，人类社会正在经历从信息技术到数字技术，从信息时代到大数据时代的转变。ICT产业聚合恰逢其势，迅猛生长。

这篇文章为探讨未来一年影响 CAD 发展的趋势奠定了基础，适应、创新和可持续发展将成为推动设计过程向前发展的动力。

人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。

人工智能的兴起正重塑数字化转型的内涵。2025年,CIO需要重点关注培养变革型领导力、提升员工AI能力、加强数据和AI治理、增强安全意识等方面。同时,应谨慎投资缺乏商业驱动的AI创新项目,避免简单的应用迁移和自动化,摒弃员工能自主跟上AI发展的期望。未来数字化转型将更注重商业价值实现、用户体验提升和组织文化变革,而非单纯的技术升级。

CES 2024消费电子展上不乏各种各样的AI产品。在过去的一年里，炊具、运动相机、鞋子甚至皮肤护理都成为了AI驱动的产品。

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

数据是数字经济的核心生产资料,人才是数字经济的第一资源,首席数据官在推动数字经济发展方面扮演重要角色。北京市充分立足本地资源禀赋,高起点推进企业首席数据官制度构建。

浙江大学研究团队推出ReCode框架，通过强化学习解决AI编程助手使用过时API接口的问题。该方法让7B参数模型在特定任务上超越32B大模型，同时保持通用编程能力基本不变。ReCode收集约2000个真实API更新案例进行训练，在CodeUpdateArena测试集上取得显著提升，为AI适应动态技术环境提供了有效解决方案。

瑞士EPFL和ETH研究团队发布MARBLE基准测试，专门评估AI的复杂空间推理能力。测试包含Portal游戏启发的M-Portal和3D拼图M-Cube两大任务，要求AI进行多步骤规划和3D空间组装。结果显示包括GPT-4o在内的12个顶级多模态AI模型几乎全部失败，在最难任务上准确率接近0%，暴露了当前AI在真正智能推理方面的重大缺陷。

“数字经济”是指数字化设备、数字化服务，以及数字化技术所产生的新的交互和业务场景。