卓越服务至关重要，需要一种新的思维方式，并强调不同的技能、使命和指标——在这些方面，很多IT领导者仍然会感到很棘手。

在未来三到五年内，大家就会看到我们目前所做的一切初步转化为成果。而可能在此之前，晶圆代工厂的业务调整就已经能反映出RISC-V的进步速度。

本文将以产供销一体化为切入点，重点探讨APS高级计划排程系统在企业供应链管理与生产制造体系变革中所发挥的作用，通过拉通企业需求端到供应端的全业务价值链，引导制造企业有序推进数字化转型和智能化升级。

基金管理公司Man Group PLC的首席执行官Luke Ellis说，“如果计算力和数据生成以目前的速度持续增长，那么，25年后99％的投资管理将涉及机器学习。”

凭借其卓越的数据处理能力，深度学习使得计算机能够实现多种过去仅为人类所独有的认知智能。通常而言，深度神经网络的训练过程极其复杂，通常需要进行大量的并行计算。

想象一下这个场景：你想要创建一幅有趣的图片，先画一片森林，然后在森林中放一个乐高小人，再放一辆吉普车，最后添加一只坐着的小狗。听起来很简单，对吧？但使用当前的AI图像编辑工具，这个任务却出奇地困难。

1997年,国际象棋冠军卡斯帕罗夫,输给了“深蓝”,一台电脑。于是有人恐惧于“机器至上”的终局。

与很多创业公司一样,在过去十几年,纷享销客始终在中国SaaS产业摸爬滚打。

本文探讨了生成式 AI 和大型语言模型对人们思维的影响。作者提醒读者,不要过度沉迷于 AI,让它主宰自己的生活。文章通过几个例子说明了人们如何过度依赖 AI,将其视为伴侣,或试图模仿 AI 思维。作者呼吁人们理性看待 AI,不要被其"魔力"所迷惑,而应该充分利用自己的思维能力。

AI——以及如何从中创造现实、值得信赖的价值——已经颠覆了IT议程，但管理不断深化的供应商名册、确保企业安全以及培养人才也开始重塑CIO的议程。

面向数据挑战，浪潮此次提出“云存智用 运筹新数据”的核心理念，以新一代G5存储平台为用户提供更加先进、智能、端到端的解决方案，致力驱动行业蜕变，与客户共谋存储的最优解。

业务与IT的协调和协作从未变得如此重要。以下十几个最佳实践可以帮助CIO们赢得（并保持）来自业务同事的支持。

伴随着智算时代的到来，生成式AI的发展对算力的需求爆发增长。随着模型参数量越来越大，大规模AI计算进入万卡时代，面临计算能力不足、训练成本高等问题。原因之一就是传统网络效率低下，导致多节点间的通信效率低。在训练基础模型中，网络通信往往占到20%到40%的时间，在进行梯度和参数同步时，浪费了宝贵的算力资源。

与“古新世-始新世大升温（PETM）”的碳排放速率相比，人类活动目前的排放速率要快上一个数量级。

当下数字化转型企业面临的挑战和机遇，戴尔科技集团分享了服务业务的创新和能力。

访深圳市江波龙电子股份有限公司董事长、总经理 蔡华波

加速业务变革已经成为IT的当务之急，但并非所有CIO都会把自己和团队定位为推动整个业务转型的力量。

企业财务数字化缘何被国务院、财政部频频“点名”？在数字化转型当下，企业如何下第一步棋？数据中台如何当好管理会计的“首席赋能官”？IPA将“取代”RPA成为财务领域的新宠？未来的TA既是业务人员也是财务人员？

在Create 2024百度AI开发者大会上，李彦宏宣布推出三款AI开发工具：AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder，并强调自然语言将成为新的编程语言。文心大模型用户数突破2亿，百度在AI原生应用开发方面提出MoE、小模型和智能体三大思路。

「 在过往采访中，我经常会从国内程序员口中听到“硅谷”这个词，有人羡慕硅谷程序员的高工资，将湾区程序员描述成开着保时捷的精英模样。有人将硅谷作为国内事业达到天花板后，事业再上一步的归宿。有人将硅谷视为IT人心中的圣地，那里充满自由与创新。」