Ready Server在新加坡数据中心完成浸没式液冷技术首次试点,采用GRC硬件,将运行两年的AMD服务器浸入非导电冷却液。公司未用成套系统,而是自主定制液冷架构,计划借此拓展高密度托管及AI就绪服务。
京沪高铁与京沪铁路试点提前60天预约购票,覆盖19个城市200余趟列车,支持精确与模糊预约,每账户可提交3个订单,需关注兑现并支付。
香港交易及结算所与金融管理局于2026年6月18日启动了衍生品收市后数码港元试点,首次在复杂衍生品场景中应用央行数字货币(CBDC)进行预缴按金支付。
Infosys近日完成了CMMI人工智能成熟度框架的试点评估,为该框架的发展做出了重要贡献。此次评估由CMMI研究院进行,旨在帮助企业评估和实施AI成熟度,验证了在大型组织中评估AI成熟度的一致性,涵盖了AI在软件开发全生命周期中的应用。
几乎所有金融机构计划增加或维持AI预算,AI在金融服务中的应用达到新高。调查显示,89%的受访者认为AI能增加收入和降低成本,65%的公司积极使用AI。开源模型被视为AI战略的重要部分,许多机构通过AI实现显著投资回报。
到2025年中,几乎所有AI试点项目将失败,成功与项目设置密切相关,包括团队多样性、资源充足和监控系统。AI开发面临安全摩擦和工作流程缺口等挑战,导致效率低下。解决方案包括建立持续监控团队和优化基础设施,以提升AI系统的可观察性和性能。
BBVA成立于1857年,现已广泛应用人工智能,员工的AI使用效率显著提高,查询处理时间减少约80%。银行计划进一步扩展AI工具的使用,以推动工作流程自动化和提升客户服务。
企业在使用大语言模型时需理性评估其能力与局限。大模型能提高内容生成、信息提炼和任务自动化效率,但也存在信息“幻觉”、知识局限和逻辑短板等风险。决策者应基于业务场景进行小规模试点,并制定清晰的AI治理策略,以确保有效实施。
许多团队在将GenAI项目从试点转向生产时面临质量挑战。Databricks通过Judge Builder等解决方案,帮助客户建立评估系统,确保AI应用的性能、安全和合规。评估数据成为可重用资产,支持未来模型训练和工作流程验证。成功的团队将评估视为动态过程,持续调整标准以适应业务需求的变化。
MIT报告指出,只有5%的AI项目实现盈利,其余95%仍在亏损。尽管投资热潮持续,许多项目仍处于试点阶段,企业自研工具成功率低。大公司将继续加大对AI的投入,推动产业升级。
国家数据局发布了2025年可信数据空间创新发展试点名单,共63个项目,涵盖城市、行业和企业数据空间。试点强调过程管理,入选单位需接受动态评估,以确保数据空间建设的活力与有效性。未来将扩展个人和跨境数据空间。
卢森堡贝尔瓦尔创新中心推出SmartSpires智慧城市试点项目,获得310万欧元欧盟资助。该项目结合5G、边缘计算和物联网技术,旨在提升城市服务,优化出行、安全和废物管理。SmartSpires将通过本地数据处理,为其他欧洲城市提供可扩展的数字化转型模式。
新加坡发布了“全球人工智能保障试点计划”的核心成果,推出了生成式AI应用测试入门工具包,并已开放公众咨询。该计划由AIVF与IMDA联合发起,涉及16家AI测试机构和17家应用方,发现生成式AI的风险与行业和文化相关,建议引入领域专家参与风险识别与测试。
YouTube正在测试一项针对两人的Premium订阅计划,月费为₹219.00,旨在提供更多灵活性和价值。目前该计划在印度、法国、台湾和香港进行试点。
本研究旨在填补知识图谱与检索增强生成方法(KG-RAG)之间系统理解的空白,通过分析不同技术配置下KG-RAG的表现。研究通过评估6种KG-RAG方法在7个数据集上的性能,并探讨9种KG-RAG配置与17种大型语言模型的组合,发现适当的应用条件和KG-RAG组件的最佳配置对于提高模型准确性至关重要。
Salesforce 的“自有渠道”计划允许用户将外部消息服务集成到平台,提升客户体验。Vonage 作为首批参与者,提供全渠道和 AI 功能,优化客户互动和问题解决。该计划通过多种通信渠道改善客户旅程和代理体验,并与 Verint 合作提升联络中心运营。Vonage 强调全渠道通信是未来趋势。
传统上,数学研究由少数专家进行,难以大规模组织。证明助手语言如Lean提供了解决方案,允许专业数学家、公众和AI工具共同参与复杂项目。通过模块化分解,可以实现大规模协作。目前主要是人类参与,但也有自动化工具的尝试。项目如“Polymath”展示了这种协作的潜力。本文提出试点项目,探索简单代数理论的等式公理,利用证明助手和众包方法扩展研究规模。
住房养老金是政府推出的制度,试运行城市有22个,包括上海、北京、广州等。住房养老金由业主缴纳,政府统筹管理,用于维修老旧设施。对老破小的影响较小,对房地产公司影响较大。与房地产税不同,住房养老金是一次性缴纳。
本研究解决了临床问答系统在实际应用中缺乏符合医疗专业人士需求的数据集的问题。提出的RealMedQA数据集通过人工与大型语言模型生成现实的临床问题,证明了LLM在生成“理想”问答配对方面的成本效益。研究结果显示,与现有数据集相比,RealMedQA在问题与答案之间的词汇相似度较低,增加了各种问答模型的挑战性。
国家邮政局正在对快递企业内部进行实名收寄流程再造,试点使用人脸识别辅助身份信息识别。快递网点要求携带身份证进行人工登记,使用真实姓名进行寄送。
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