我们预测，企业机构在2020年将发挥创新力，朝着更智能、更简单、更安全且更注重成本的DevOps计划迈进。

混合云并不是公有云与私有云的简单组合，而是将这两者进行了有效整合，实现了任务的统一调度和编排。

作为一种新型数据安全策略，数据令牌化能帮助企业在完全遵循数据法规的同时，继续保持高效、安全运营。

自2022年末ChatGPT推出以来，专家们一直在讨论人工智能语言模型将如何影响世界。几年后，情况逐渐明朗。根据斯坦福大学领导的新研究，分析了跨多个行业的超过3亿条文本样本，发现人工智能语言模型现在在各行业的专业沟通中提供了高达四分之一的写作支持，尤其是在美国教育水平较低的地区影响显著。

随着行业的快速变迁,汽车制造商不能再继续依赖传统的人才招聘方式。

AI代理和副驾驶已开始改变员工与ERP系统的交互方式，大幅减少重复性任务。专家认为AI正在流程自动化、预测分析、决策支持、用户体验和自适应学习五个领域重塑ERP系统。SAP、Oracle、微软等厂商已将生成式AI集成到产品中，帮助企业减少高达20%的ERP相关人工操作。AI不是要替代传统ERP系统，而是缓解依赖人工的部分压力，让ERP从静态记录系统转变为动态智能系统。

这家制服生产商的订单需求也在上升，全部三条业务线（即面向消费者、面向企业和面向批发商）均经历了两位数的增长。

中科曙光数据工程服务解决方案围绕用户数据提供专业全流程数据服务，帮助用户完成数据采集、数据规范、数据智能分析，生成数据资源目录、构建知识图谱，设计可视化主题，支撑业务应用，发挥数据价值，展示数据魅力。

笔者采访了车队管理公司Maven（Machines）的首席执行官Avi Geller，他也是一位麻省理工学院（MIT）的校友，他对于变化和机遇的见解极为精道，在人工智能实施中，他谈到的内容可以说是“煤矿中的金丝雀”（注：比喻危险征兆）。

企业应该知道该怎么做才能确保他们使用的是经过适当许可的代码，如何检查漏洞，如何保持所有内容都已经修补并保持最新状态。

近期各大新闻媒体皆在高度关注Meltdown与Spectre安全漏洞对Windows PC设备造成的影响，但可以想见，二者带来的真正隐患其实在于对服务器以及云带来的冲击。

这项由复旦、港科大等多校联合完成的研究首次系统性地解决了大型AI模型在识别场景文字时产生"语义幻觉"的问题。研究团队发现AI模型常将视觉上模糊的文字"脑补"成有意义但错误的词汇，并开发了包含ZoomText定位策略和接地层修正机制的训练无关解决方案，在多个基准测试中实现显著性能提升，为提高AI视觉系统可靠性提供了重要突破。

最近，美国加州大学圣迭戈分校生物工程与医学教授Trey Ideker与他的研究团队一起，开发了一种"可见"的神经网络，试图观察AI系统的运作方式。

HPE与IronYun展开合作，后者是利用Nvidia GPU专门为零售商打造AI应用视觉的先驱。

这篇研究探索了大型语言模型（LLM）中回溯思考对推理能力的影响，以及监督微调（SFT）与强化学习（RL）的相互作用。杜克大学的研究团队发现，任务难度与最优回溯次数成正比：简单任务（如Arc 1D）适合零回溯，中等难度任务（如Countdown）需要一次回溯，而复杂任务（如Sudoku）则需要五次回溯。研究还揭示，训练数据的结构比内容正确性更重要，且简短思考链也能为RL提供有效起点。这些发现为优化AI推理能力提供了实用指导。

不得不承认，数字化在为企业提质降本增效的同时，也进一步放大了企业面临的网络风险，使企业网络安全面临“内忧外患”。

过去十年，云计算为创新和创业提供了前所未有的便利，未来十年，生成式AI让我们有机会一起重塑各行各业，在这个特殊的时间点，What Will You Build？

Korl 利用 OpenAI、Gemini 及 Anthropic 等模型，从 Salesforce、Jira、Google Docs 等多个平台整合数据，自动生成定制化客户沟通材料，如幻灯片、演讲稿及季度业务回顾，同时保证数据安全性，并提升运营效率。

数据安全工作的重要性自然不言而喻，那么，各级政府单位的数据安全工作具体该怎么开展呢？对此，深信服结合思路与实践两个方面分享了几点建议。

美国卫生与人类服务部（HHS）是个规模庞大的机构，对美国GDP的影响超过1.1万亿美元。目前，HHS正在借助AI与区块链技术寻求能够降低成本的洞察和见解，并借此更加高效地保护人类健康乃至挽救生命。