对于任何一个物联网项目来说，都是“万事开头难”。

AI项目的失败往往跟大麻烦无关，而是由一个个微小细节所决定。面对种种激动人心的可能性，企业在最初启动AI项目时往往信心满满。但具体实施过程中的现实问题很容易熄灭这份热情，导致AI项目被搁置甚至最终失败。

“都是被逼的，在成本和技术的双重压力下，我们不得不对现有的IT系统进行调整和优化，最终从传统IT架构走上了开源的、分布式架构。”面对至顶网记者，中国铁路信息技术中心技术支持部部长高明星坦言。

AIRI研究院提出SONAR-LLM，这是一种革命性的AI语言模型，它像人类一样先用抽象概念思考完整句子，再转换成具体词语输出。相比传统逐词生成的方法，SONAR-LLM在处理长文本时效率显著提升，当文档超过4096词时计算优势明显。实验显示它在摘要等任务中表现优异，特别是需要抽象化能力的场景，同时保持了训练的稳定性。

杜克大学的科学家们在《自然：机器智能》提出了“概念白化（concept whitening）”技术，其将可解释性引入深度学习模型，而不再由模型自主在数百万训练得出的参数中寻找答案。

在近日举行的2018 ThoughtWorks技术雷达峰会上，ThoughtWorks数据和人工智能总监史凯与微软中国区CTO黎江分享了如何通过构建数据驱动的技术架构来实现数据驱动的运营和转型。

深信服表示，安全GPT技术应用首秀，仅仅是一个开端。 秉持AI First的发展战略，深信服将持续投入AI大模型研发，不断完善安全GPT，力争做到领跑整个行业。

3月11日，亚马逊云科技在Amazon Bedrock又上线了，完全托管的满血版DeepSeek-R1，企业部署将更加简单。

模型上下文协议(MCP)自2024年末由Anthropic推出以来成为AI集成领域热议话题。本文探讨开发者在生产环境中采用MCP时面临的五个核心问题：为何选择MCP而非其他方案、本地与远程部署的权衡、安全性保障、长期投资价值，以及AI协议竞争格局。MCP通过标准化工具集成解决了架构问题，但在多智能体和自主任务处理方面仍有局限。

近日，戴尔科技集团董事长兼首席执行官迈克尔·戴尔接受科技媒体CRN的专访，谈论公司在服务器、存储、PC以及容器等方面的发展战略，面对即将到来的2020年，迈克尔·戴尔表示：“对公司的创新战略以及2020年的销售势头感到‘非常兴奋’。”

生成式 AI 正在各行各业广泛应用。从客户服务到药物研发,从营销支持到网络安全,生成式 AI 正在改变企业的运营方式。它不仅可以提高效率,还能开启创新机遇。虽然目前应用场景有限,但随着技术进步和用户创意,未来将会涌现更多应用。企业需要审慎评估投资回报,选择合适的应用场景,以充分发挥生成式 AI 的潜力。

OpenAI推出ChatGPT Agent，标志着人工智能进入数字劳动力时代。与传统AI不同，智能体AI具备真正的"自主性"，能够设定目标、做出决策并执行复杂任务。市场规模将从2024年的50亿美元增长至2030年的500亿美元。目前已涌现七类数字工作者：业务任务、对话服务、研究分析、开发编程等智能体，它们正在重塑消费者体验和企业运营模式。

通过数字孪生、人工智能（AI）与预测分析技术，印地车迷可以沉浸式体验NTT印地锦标赛。

不过，亲爱的读者，李枫不能再等，您也无需再等：微软中国正在双十一大促，Office 365商业协作版在双十一结束前购买，每用户每月仅需要16元。

拥抱容器，企业要迎接真正的「现代」架构，摆正心态。

针对Facebook公司Libra项目的反对之声正此起彼伏。日前，众议院金融服务委员会已经致函Mark Zuckerberg、Sheryl Sandberg以及Calibra公司首席执行官David Marcus，要求暂停开发Libra项目以及Facebook为此设计的数字钱包Calibra。

Meta CEO扎克伯格宣称未来的设备是AI智能眼镜，焦点正从VR头显转向面部眼镜。苹果、谷歌、三星等巨头都看好AR未来。作为AR/VR设备评测师，作者认为目前Meta Quest系列仍是最佳选择，但2025年硬件格局将发生巨变。三星谷歌的Project Moohan混合现实设备即将发布，Meta可能推出带显示屏的高端智能眼镜和神经输入腕带，苹果Vision Pro将升级M芯片并支持控制器，Valve传闻中的新VR头显可能重新定义游戏空间。

“数据空间”这一概念在制造业却依然鲜有人关注，大部分制造业从业者不清楚数据空间与制造业有何关联，以及其与近几年企业专注的数字化转型又有何关系。

永不停歇的顾客价值创新是营销永远的主题，在这个过程中数智化正在发挥不可获取的作用。在个性化消费时代，服务企业数智化的用友正通过一系列的数字营销服务，助力企业营销增长与商业创新。

小米LLM-Core团队开源了两款强大的视觉语言模型MiMo-VL-7B-SFT和MiMo-VL-7B-RL，在通用视觉理解和多模态推理领域创下新纪录。仅有7B参数的MiMo-VL-7B-RL在40项评测中的35项上超越Qwen2.5-VL-7B，在OlympiadBench上达到59.4分，超越了参数量达78B的模型。研究采用四阶段预训练与混合在线策略强化学习相结合的方法，处理了2.4万亿个标记。研究发现，预训练阶段纳入高质量推理数据至关重要，而混合强化学习虽提升性能但存在多任务同步优化挑战。