在近日举行的“2019中国国际大数据产业博览会”（以下简称“数博会”）上，希捷科技携手合作伙伴，聚焦大数据产业创新与成果，探索大数据发展的无限商机和无穷可能。

Writer公司研究团队通过FailSafeQA基准测试发现，即使最先进的AI模型在处理金融查询时也存在严重可靠性问题。测试涵盖24个模型，发现最优秀的系统仍有41%概率在信息不足时编造答案。该研究创新性地评估了AI系统在面对拼写错误、文档缺失、OCR错误等真实场景时的表现，揭示了当前AI技术在关键应用中的风险，为金融等行业的AI部署提供了重要安全参考。

8月28日，AICC2019人工智能计算大会即将在北京举行，来自阿里巴巴、寒武纪、百度、SPEC、英特尔、鲲云科技等著名企业、机构的专家大咖们，将齐聚首次开设的AI计算与基准测试主题论坛，分享AI芯片、AI加速和AI基准测试的前沿洞察，共议AI算力提升。

预计到2023年，在网络边缘的融合上，连接与安全性将极为关键。

2020年5月，Dell PowerStore“应运而生”。作为“第五代存储”核心产品，Dell PowerStore以卓越的现代存储技术和专业能力为起点，帮助企业应对数据时代的挑战，从而开创全新的存储模式。

印度理工学院团队构建了史上最大规模印度文化AI测试基准DRISHTIKON，包含64288道多语言多模态题目，覆盖15种语言和36个地区。研究评估了13个主流AI模型的文化理解能力，发现即使最先进的AI也存在显著文化盲区，特别是在低资源语言和复杂推理任务上表现不佳，为构建文化感知AI提供了重要指导。

IDC发布的《2021年下半年中国IT安全软件市场跟踪报告》显示，2021年全年中国IT安全软件市场厂商整体收入为34.2亿美元，较2020年增长31.7%,规模和增速均创历史新高。

你是否曾将应用了人工智能技术的“杀手级应用”投入大规模生产中？

MLPerf存储基准测试第二版显示，测试系统服务的加速器数量比2023年1.0版本增加约一倍。MLCommons表示本轮测试参与度大幅提高，提交机构地域代表性更强，系统多样性更丰富。该基准测试评估存储系统在Unet3D、Cosmoflow和Resnet50 AI训练任务中的性能，以及Llama 3训练中的检查点性能。随着AI训练集群GPU数量增加，故障率上升，检查点技术成为标准做法。

这项由中国科学院大学、新加坡国立大学、浙江大学和耶鲁大学研究人员联合发表的研究提出了VF-EVAL，一个专门评估多模态大语言模型对AI生成视频提供反馈能力的新基准。研究通过四项任务：连贯性验证、错误感知、错误类型检测和推理评估，全面测试模型理解合成视频的能力。研究发现即使是最先进的GPT-4.1模型也难以在所有任务上保持良好表现，表明AI对生成视频的理解仍有巨大提升空间。研究还通过REPROMPT实验证明，将大模型反馈与人类偏好更好地对齐可以显著提升视频生成质量。

清华大学和智谱AI联合发布GLM-4.5系列模型，这是首个在推理、编程和智能代理三大核心领域同时达到顶尖水平的开源AI模型。GLM-4.5拥有355B参数但仅激活32B，创新的混合推理模式能根据任务复杂度自动选择思考深度。该模型在12项基准测试中排名第三，智能代理任务排名第二，已完全开源供研究使用。

以Kubernetes容器编排标准为基础，Red Hat OpenShift面向最终用户的应用程序提供稳定的容器平台环境，并为开发团队提供持续集成与持续交付（CI/CD）管道支持。

青云QingCloud在推动企业核心业务上云的道路上不断前行，而QingStor NeonSAN是重要支撑。青云QingCloud始终关注企业级市场，关注企业上云的困境和需求。

与当前一代Dell EMC中端存储阵列相比，Dell EMC PowerStore的速度提升高达7倍，响应速度提升达3倍以上

打电话？不行！语音信息？行！

随着生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每个岗位对数字和人际技能的需求增加,AI正在重塑职场生态。到2025年,越来越多的组织将把生成式AI从实验阶段转变为业务规划的重要组成部分,从客户服务到供应链再到人力资源,各个关键职能都将发生变革。本文总结了2025年人力资源领域在应用生成式AI过程中需要考虑的10大趋势,涵盖AI代理的普及、性别差距、技能提升、工作性质变化、领导力转型、灵活办公等多个方面,为企业制定人力资源战略提供了重要参考。

近日，中国超自动化领域领导厂商艺赛旗就重磅发布了“企业级智能超自动化平台”，将RPA、超自动化和大模型技术融合起来，实现了一个端到端的自动化平台，完成从“发现问题”到“解决问题”的完整闭环。

本文讨论了企业推进 AI 项目中存在的八大问题，包括用户采纳不足、指令模糊、后续维护缺失、AI 替代人力、AI 洗白、伦理忽视、安全防护不足及缺乏明确政策。

人工智能的兴起正重塑数字化转型的内涵。2025年,CIO需要重点关注培养变革型领导力、提升员工AI能力、加强数据和AI治理、增强安全意识等方面。同时,应谨慎投资缺乏商业驱动的AI创新项目,避免简单的应用迁移和自动化,摒弃员工能自主跟上AI发展的期望。未来数字化转型将更注重商业价值实现、用户体验提升和组织文化变革,而非单纯的技术升级。

英国约140个数据中心正在排队等待接入电力网络，总电力需求超过50GW，相当于全国当前峰值用电量。能源监管机构Ofgem表示，排队需求已从41GW激增至125GW。许多项目可能不可行，但缺乏优先级机制来筛选战略重要项目。政府推出AI机遇行动计划和AI增长区，旨在加快数据中心建设。监管机构正采取分阶段改革措施，加强财务承诺并清理不可行项目。