2018年1月23日，红帽联合至顶网在上海举办了“Ansible Automates”大会，本地大会以“智能 自动 规范——迎接自动化运维新时代”为主题。大会上，红帽首席方案架构师张家驹对Ansible产品进行了深度解析。

戴尔今天公布了史上表现最好的第三季度业绩，主要得益于市场对个人电脑和数据中心基础设施的强劲需求。

自2009年成立以来，除因疫情中断3年之外，FOSSASIA Summit已累计举办11年。作为亚洲年度开源技术旗舰活动，FOSSASIA Summit吸引着全球开源爱好者和社区的参加。

7月30日，北京元年科技股份有限公司联合中关村数字产业联盟和《管理会计研究》在2022全球数字经济大会——全国企业数字化转型高峰论坛上发布《成就数据驱动型企业 中国企业数字化转型白皮书》。

也许是因为全球新冠肺炎疫情的推动，也许是得益于计算能力的不断提高。无论是什么原因，人工智能和机器学习已经成了很多大型企业的重要信息技术资产。

Index Engines获得一项新专利，可对AI/ML模型进行针对真实攻击模式的持续训练。该公司的CyberSense产品利用AI和机器学习分析检测非结构化数据内容随时间的变化，以识别可疑行为和勒索软件相关损坏。其研发实验室开发了软件，在受控洁净室环境中自动摄取和行为分析勒索软件变体，训练AI模型应对真实攻击模式。企业战略集团验证该方法检测勒索软件损坏的有效率达99.99%。

：出版行业数字化转型过程中，很多互联网技术被广泛应用，在业务模式、内容形态、发布和渠道等各方面发生了巨大变化。一方面，网上购物、电子支付的出现转变了出版业的传统营销策略

科学家们从未停止过对大脑秘境的探索,脑机接口已成为当前脑科学和人工智能领域最活跃的研究方向。

高通AI研究院开发出CSD-VAR技术，能够从单张图片中精确分离内容与风格，实现灵活的视觉创作。该技术针对视觉自回归模型设计，通过尺度感知优化、SVD修正和增强记忆机制三大创新，有效解决了传统方法的内容泄漏问题。同时构建了CSD-100专业评估数据集，在多项指标上超越现有方法，为数字艺术创作和个性化图像生成开辟了新可能。

当下，零售商正面临与几年之前截然不同的经济环境与地缘政治挑战。以当前的红海危机为例，据摩根大通介绍，全球30%的集装箱须经过苏伊士运河，而当地发生的运输延误正在破坏全球供应链的正常运转。

如今，小到一个首饰，大到一个集装箱，可能都会涉及到定制。在这种模式下，用户不再只存在于产品交付的终端，还会成为产品设计的参与者，一起推动产品研发、加快产品迭代——而这，将在极大程度上颠覆传统制造。

在沙特阿拉伯举办的 Leap 2025 大会上，人工智能成为焦点。会议探讨了从企业 AI 应用到智能代理开发等关键问题，同时也关注 AI 对社会的影响。专家们强调了 AI 的巨大潜力，但也警告其可能对社会结构造成威胁，呼吁积极应对 AI 带来的挑战，确保其成为促进社会发展的积极力量。

开源、高效、可定制的私人ChatGPT。

从整体移动互联网环境看，由于存在应用市场个数繁多隐晦、市场及渠道没有有效性验证、应用上线标准不统一等问题，导致移动应用质量参差不齐、来源难以追溯，这一系列问题给监管部门提出了挑战。

OpenAI 正在开发一款新的"开放权重"AI 语言模型，具有推理能力。这种模型介于开源和闭源之间，允许用户查看和修改模型的权重，但不公开底层代码。它可能与 Meta 的 Llama 等开源模型竞争，为企业提供更经济、可定制的 AI 工具。OpenAI 目前正征集开发者反馈，以提高模型的实用性。

Madoc Batters 作为 Warner Leisure Hotels 的云计算和 IT 安全主管，正带领这家英国连锁酒店进行数字化转型。他们正将业务迁移至云端，为长期创新奠定基础。Batters 擅长推动企业技术进步，目前正完成将约 100 个应用和服务从本地迁移到 AWS 和 Azure 云平台的工作。他还着重建立了内部安全实践，采用以 Microsoft 为中心的安全策略，并实施了新的网络方法来支持云转型。

本文探讨在处理海量遥测数据的电商平台中，如何构建AI驱动的可观测性系统。作者提出利用模型上下文协议(MCP)解决数据碎片化问题，通过三层架构设计：上下文丰富的数据生成层、MCP服务器数据访问层、AI驱动分析引擎层，实现从日志、指标、链路追踪中自动提取洞察。该方案可显著降低异常检测时间，提升根因分析效率，减少告警噪音，为工程团队提供主动式而非被动式的系统监控能力。

北京首位AI公务员——小亦上线，提供智能化咨询互动、精准化办事服务等政务服务。中国移动也推出了基于大模型的政务应用，提升服务智能化水平。AI公务员通过整合政务资源，实现信息共享和业务协同，提高政府服务能力和管理水平。尽管AI公务员不能完全替代人类公务员，但它是对公务员生产力的减负，实现双方相辅相成。

苹果这次似乎出现了一定失误：把企业级产品摆到了消费者面前；没有提供更便宜的版本。

尽管人工智能可以自动完成非常耗时的发布任务，并且帮助预测人们想要阅读的内容，但它仍然无法很好地完成写作——至少到目前为止，还不行。