人工智能正在各个领域蓬勃发展,引发广泛讨论。本文探讨了人工智能与人类智能结合形成的混合智能,提出了四种利用混合智能的实用方法。通过结合AI的数据处理能力和人类的创造力与判断力,混合智能可以在商业决策、创新、客户体验和负责任的AI开发等方面发挥重要作用,为个人和社会带来新的机遇。

本帖论述了如何应对 AI 安全挑战，强调需采用专为 AI 设计的安全工具，实现实时监控、细粒度控制和数据保护，借鉴云安全框架演进经验。

在外部环境充满了不确定变化的当下，企业想要更从容、主动地适应这些变化，就要足够灵活、敏捷的系统为企业创新提供支撑。而开源恰恰是最好的方式。

9个月前，思科启动了卓越行业解决方案中心CoE（Center of Excellence），CoE希望以最先进的行业应用需求为中心，将合作伙伴的行业优秀解决方案和思科先进技术结合起来，为行业用户呈现最佳业务实践，为合作各方创造新的商业机会。

近期，阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。

尽管用数字化模型表达现实物体已经不是新鲜事，但数字孪生与传统数字模型之间仍有巨大区别——就是要与实体始终保持“孪生”关系。

多模态大型语言模型（MLLM）通过在大型语言模型（LLM）中集成视觉编码器，在多模态任务中取得了有希望的结果。然而，大型模型的大小和广泛的训练数据带来了显著的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128个H800 GPU训练了18小时。

区块链的出现将为我们创建一个更值得信赖、更可靠和更透明的互联网环境。

海外市场正在成为国内云厂商的必争之地。

而随着成规模企业继续引入更多API，再考虑到市场对于API及DevOps需求的持续飙升，相信同样的创新悖论将困扰到越来越多API组织。预计到2023年，全球API管理市场体量将由2018年的12亿美元增长至51亿美元，年均复合增长率达32.9%。

在混合环境中，企业通常缺乏对业务绩效和内部流程的单一清晰概述。对于每次查询，他们都必须手动定位和提取不同来源的数据，并对其进行处理以生成有意义的业务见解。这个过程既费时又麻烦。

近日,2021中国汽车供应链峰会暨第六届铃轩奖盛典在武汉中国车谷落下帷幕。

PTC今日宣布收购产品和软件变型管理解决方案的领先供应商 pure-systems。

西门子数字工业软件近日宣布，已与英特尔代工合作，为该厂的嵌入式多芯片互连桥接器 方法开发全面的工作流程，实现异构芯片的封装内高密度互连。

在AI界，对于如何进一步推动AI的发展，存在两种主要观点。第一种观点认为，计算能力是AI进步的唯一瓶颈。另一种观点却认为，数据才是关键。

“技术可以在医疗保健领域解决众多问题，企业家的唯一任务，就是找出可行的商业模式。”

通常而言，RAG 赋予了语言模型获取和处理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知识范畴内。通过将语言模型与信息检索系统结合，RAG 允许模型动态地从互联网、知识库或其他外部来源检索相关内容，并将这些内容融合到生成的响应中。这一机制确保了生成的答复不仅贴近真实世界，内容更加翔实可信，从而显著提升了语言模型在处理复杂问题时的表现。

高通和诺基亚贝尔实验室成功展示了多厂商AI模型在无线网络中的互操作性。通过序列学习技术，他们实现了编码器和解码器模型的无缝协作，提高了网络效率和用户体验。这项突破性成果为AI在无线通信领域的应用开辟了新的可能性，有望显著提升网络容量、可靠性和能源效率。

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。

近年来，大数据分析已成为数字业务的核心，这是将数据转化为推动差异化运营和客户体验的业务价值基础。