复杂的生存环境对企业的网络弹性和数据保护造成了严重的影响，带来了难以承受的巨大风险。

Oracle在其拉斯维加斯AI世界大会上发布大量AI功能，涵盖云基础设施、应用和数据分析。专家指出，尽管Oracle全面拥抱AI，但用户的采用路径仍不明确。公司扩展了Fusion云应用的AI代理工作室，支持OpenAI等第三方LLM提供商，并推出代理市场。然而，客户在数据质量和治理方面面临挑战，需要制定完善的数据策略才能实现AI的商业价值。

IBM中国昨日宣布，IBM已经将其软件组合转化为云原生，并对其进行优化，使之在红帽OpenShift上运行。而首批转型成果——IBM Cloud Paks产品组合——正式亮相中国市场。IBM中国当天还与神州数码集团股份有限公司签署合作协议。

网络犯罪分子利用无线网络平台作为其开展恶意活动的主要工具之一，不断变换攻击花样且技术愈加复杂。Check Point Software 提供了一些安全上网的最佳建议

在今年的开放计算项目峰会上，英伟达宣布Meta和Oracle将采用其Spectrum-X以太网平台，这是专为AI工作负载打造的系统，可将数百万GPU连接成统一架构。该平台专门为大规模AI工作负载设计，声称网络性能比传统以太网提升1.6倍。Meta将其集成到开放交换系统中，Oracle则用它构建千兆级AI工厂，标志着网络已成为AI时代的新操作系统。

在重塑出租车业务之后，Uber开始着手重塑出租车本体。

这定价确实不算便宜！

作为CIO，你所做的很多事情都是设计东西，这个时候你就不会去监督其他设计东西的人，或者，这个时候你就不会去确定每个人设计的东西是否按照应有的方式组合在一起。

微软收购了教育市场视频讨论软件和服务的制造商Flipgrid Inc.，但并未公开收购金额。

正所谓人红是非多，存储领域也是一样，坊间一直流传着关于分布式存储的各种流言蜚语。好事的笔者今天就来探寻一番，揭开谎言背后的真相。

“不是任何一朵云都能撑住这个流量。如果说中国有两朵云，一朵是阿里云，一朵是其他云。”11月11日晚，阿里巴巴集团CTO张建锋表示，“阿里云不一样，10年前我们从第一行代码写起，构建了中国唯一自研的云操作系统飞天。”

新思科技近期发布了《金融服务业软件安全状况》报告。数据安全中心Ponemon Institute对金融服务行业当前的软件安全实践进行了独立调查。

前沿模型代表了最先进的AI系统，具有多模态、零样本学习和智能体行为等关键特征。OpenAI的GPT-4o和谷歌的Gemini 1.5等为典型代表。专家指出，这些模型需要大量资源投入，在质量与成本之间寻求平衡。基准测试虽然重要但存在局限性。未来发展方向包括AI智能体、跨学科技术和非Transformer架构。预计十年内，前沿模型将成为无处不在的后台智能体，通过语音、视觉和情感等多种方式与人类自然交互。

Meta研究团队推出MetaEmbed技术，通过创新的"元标记"设计解决了AI搜索中速度与精度难以兼得的问题。该技术将内容分层组织成多个智能向量，用户可根据需求灵活选择搜索精度。在大规模测试中，MetaEmbed显著超越现有方法，为多模态内容检索提供了新的解决方案。

这项由谷歌联合22所顶尖院校开发的研究首次推出了多语言多模态金融AI评测基准MultiFinBen，测试AI在五种语言和三种信息模态下的金融任务处理能力。结果显示即使最强的GPT-4o也只达到50.67%准确率，在多语言任务上仅7.50%，揭示了当前AI技术在实际金融应用中的严重不足，为行业发展指明了改进方向。

中国AI公司DeepSeek的突破性成果引发美国科技界震动,同时也让一批美国AI芯片初创公司看到了新机遇。这些公司认为,DeepSeek证明了更低成本、更高效的AI模型训练是可能的,这将促使AI应用大规模普及,从而为专注于AI推理的芯片公司带来巨大商机。他们对此欢欣鼓舞,纷纷表示这是挑战英伟达主导地位的良机。

英伟达提出"AI工厂"概念作为大规模创建AI系统的新范式，将AI开发比作工业流程：原始数据输入，通过计算精炼，最终产出有价值的智能模型。本文深入探讨英伟达的AI工厂愿景，解析其如何实现智能的工业化生产。

Uplimit推出了一套AI学习代理系统，旨在帮助企业快速提升员工技能，同时大幅减少传统企业培训中的管理负担。该系统包括技能培养、项目管理和教学助理三类AI代理，通过主动学习方法提高课程完成率，解决AI发展快于劳动力适应的技能差距问题。早期客户反馈显示，该系统可显著提高培训效率和完成率，有望革新企业学习发展领域。

半导体公司Xilinx日前揭开旗下数据中心软件可编程芯片设计的面纱，Xilinx称该数据中心软件可编程芯片设计是全新计算类别的一部分。

百度等机构联合推出MATHREAL数据集，首次系统评估AI模型在真实K-12教育场景中的数学推理能力。通过2000道真实拍摄的数学题目，研究发现即使是最先进的AI模型在面对模糊、倾斜等真实条件时准确率也只有53.9%，远低于标准测试表现，揭示了当前AI教育应用的重大局限性。