它打破了传统RAG只能处理文本的局限。无论是图片、文档还是网页快照,FlexRAG都能轻松应对。就像一个全能选手,各种数据类型都能游刃有余地处理。
数据中心是很难用一句话定义的,它是一整套复杂的设施,不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备,还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。
中国企业在采用生成式人工智能(GenAI)方面雄心勃勃,但进展缓慢,目前只有8%的中国企业将生成式人工智能部署在生产环境中。
技术发挥了根本性作用,不仅通过个性化和运营效率改变了客户体验,还改变了消费者计划、预订和享受旅行的方式。
本文探讨了 AI 代理在 2025 年的发展前景。作者预测,2025 年将是 AI 代理的关键之年,但企业在实施时仍面临诸多挑战。文章以一个自动回复电子邮件的工具为例,分析了当前 AI 系统的局限性,并提出了构建企业级 AI 代理的框架,强调了系统集成、上下文理解、安全保障等关键因素的重要性。
生成式 AI 正在改变职场,为员工提供前所未有的职业发展机会。然而,很少有公司部署符合企业隐私和安全标准的 AI 员工聊天机器人。虽然微软 Copilot 是许多公司的默认选择,但其定价和集成问题促使一些公司寻求替代方案。本文介绍了三种经过测试和支持的安全 AI 员工聊天机器人产品,为企业提供了更多选择。
本文揭示了中东地区企业网络安全事件报告率低的现象,指出这可能源于缺乏强制报告机制和企业倾向于隐瞒事件。尽管中东国家在网络安全方面投入巨大,但专家认为其实际安全状况与报告的数据存在差距,并呼吁建立独立的安全评级机构来提高透明度。
人们日常使用ChatGPT主要是为了处理一些工作流程,但黄东旭相信AI的潜力远不止于此,它的真正影响力将基于个人数据的深度和广度,AI的核心在于使AI能够访问并有效利用你与世界互动所产生的数据。
HPE全球合作伙伴计划和运营副总裁Jesse Chavez表示,HPE在2025财年创建了一个强大的激励池,其中HPE Alletra、HPE Private Clou AI和HPE VM Essentials都属于薪酬倍数最高的类别。
本文汇总了2024年Computer Weekly对全球顶尖技术领导者的十大访谈。在人工智能快速发展的背景下,这些领导者分享了他们如何在组织中应用AI、管理数据战略、平衡创新与成本控制等方面的洞见和经验,为读者提供了宝贵的IT战略和管理参考。
本文探讨了2024年软件开发领域的重要趋势。人工智能在代码生成、技能提升和公民开发者方面的应用备受关注。Java即将迎来30周年,其运行时优化优势仍受青睐。同时,开源社区面临地缘政治影响,引发对全球协作的担忧。文章还涵盖了混合云管理、绿色软件开发等热点话题。
管理数据、确保多云环境的安全性、以及保持业务连续性对企业日益重要,Commvault针对这类企业提出了一个新理念——持续业务(Continuous Business)。
本文是2025年AI预测系列的第一篇。尽管AGI和技术奇点引发了广泛讨论,但作者认为2025年不会出现AGI。相反,大型语言模型将找到其"杀手级应用"。文章分析了当前AI技术的局限性,预测2025年将出现更多专用AI解决方案,提高生产力并在某些领域超越人类表现,但这并不等同于AGI。作者呼吁关注AI的实际风险和机遇,而非陷入AGI争论。
本文探讨了生成式 AI 和大语言模型 (LLMs) 即将实现的近乎无限记忆能力这一重大突破。通过新的架构设计,AI 系统将能够存储和检索几乎无限量的对话历史,实现持续性的上下文理解和个性化交互。这项技术将彻底改变 AI 的应用方式,但同时也带来了隐私保护等方面的挑战。
本文探讨了风险投资家史蒂夫·贾维特森对摩尔定律的独特见解。他认为摩尔定律早在19世纪就已开始,并非仅限于晶体管技术。文章还分析了英伟达的成功、科学研究方法的转变,以及人工智能对各行业的深远影响。贾维特森的观点为我们理解技术发展趋势提供了新的视角。
XAI 的巨像数据中心项目以惊人速度崛起,引发业界广泛关注。作为全球最大规模的 AI 数据中心,它不仅展现了惊人的技术实力,还引发了诸多争议。本文将聚焦项目的快速建设、引发的法律问题以及信息验证难题,探讨这一突破性项目对 AI 行业的深远影响。
2024年科技界焦点聚集在人工智能的飞速发展上。从生成式AI应用的普及到AI代理的兴起,再到技术治理和未来工作方式的思考,本文精选的10本必读书籍深入探讨了数字化时代的机遇与挑战。这些来自行业先驱、学术专家和资深科技记者的洞见,将帮助读者在AI驱动的世界中找准方向。
资本市场情报公司Arx总裁兼CTO Yehuda Leibler表示,“如今的网络安全不仅仅强调保护服务器或者数据中心,而更多是在维护信任体系。无论是针对公司声誉的虚假宣传活动,还是出于操纵目的劫持股票代码,上市企业的攻击面都在呈指数级扩大。”
数据中心风侧直接自然冷却技术在不同地区的应用效果存在着较大差异。以全国各省会城市气象参数及近五年空气质量月报为基础,通过计算各项指标的变异系数,筛选出Tout≤27℃且-9℃≤DPT≤15℃·h数、近五年平均PM2.5、SO2、NO2月均质量浓度作为分区指标,将全国划分为8个气候区域,并与TGG提出的分区条件进行了对比分析。结果表明:对于应用风侧直接自然冷却的数据中心,最佳的选址地区为气候1区,包括贵阳、昆明和拉萨,其利用潜力大且风险小;气候7、8区的利用风险大,风险控制成本较高;