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旅程团队如何在 Ochsner Health 革新 IT 工作
新奥尔良非营利医疗机构 Ochsner Health 在 CIO Amy Trainor 的领导下，从传统的孤立 IT 结构转向以用户体验为核心的旅程团队模式。这种转型通过跨部门协作、聚焦用户体验及明确决策责任，加快了项目推进，并提升了整体服务质量。
精通 IT 任务委派的艺术
本文探讨了 IT 领导在委派任务时如何明确说明任务背景、目标和预期成果，并依据团队成员的技能和发展潜力进行合理分配。同时，建议定期跟进进展、避免微观管理，提供必要的工具和支持，从而构建信任与自主，促进团队整体能力提升。
英国政府重申对爱丁堡超级计算机计划的承诺，拨款750百万英镑
财政大臣 Rachel Reeves 承诺投资最高7.5亿英镑，在爱丁堡大学建设英国最强超级计算机，旨在推动 AI 应用和科研发展，助力经济振兴。
施耐德与 Nvidia 签署协议 助力冷却欧洲的 AI 雄心
施耐德与Nvidia合作推出针对AI数据中心的新型冷却与管理系统，支持欧盟AI行动计划，并借预制数据中心Pod和高密度机架推动AI工厂建设。
日立 Pentaho 子品牌产品升级，助力数据迈向 AI 时代
Hitachi 通过重新设计数据目录和优化工具，实现了跨平台数据整合与安全管控，为企业构建高效、可控的AI数据流程提供了支持。
Canva 告诫求职者：面试期间必须使用 AI
Canva 现要求开发岗位候选人在面试中使用 AI 编码助手，如 Copilot、Cursor 和 Claude，以便更真实评估实际工作表现，同时考察其利用 AI 提升生产力的能力。
Orange，Eutelsat 扩大 LEO 卫星合作伙伴关系
Orange 与 Eutelsat 签署合作协议，借助 OneWeb 星座强化低地球轨道卫星通信，提升边远及复杂环境下的宽带、移动回程及固定无线接入服务，满足企业和政府的关键通信需求。
思科重返负载均衡市场，追逐 VMware 流亡者
该文详述思科依托 Isovalent 团队和 eBPF 技术重返负载均衡领域，以满足 Kubernetes、虚拟机及现有基础设施需求，并推出 Live Protect 工具防范安全漏洞。
夸克发布首个可生成完整志愿报告的Agent
以通义千问为基座，夸克高考志愿大模型基于领域数据优势，通过专项训练具备对复杂规则与用户需求的理解与推理能力，让模型真正“像志愿专家一样思考与决策”。
Oracle 击败预期，云需求‘贪得无厌’推动股价攀升
Oracle 第四季度业绩表现超出预期，营收与利润均实现增长，云服务及人工智能举措引发市场关注，预示未来云业务将进一步加速发展。
北京智源研究院发布史上最强双语预训练数据集：35TB的"神级数据库"让AI推理能力飞跃
这项由北京智源研究院完成的研究发布了CCI4.0数据集，包含35TB的中英双语预训练数据和45亿份思维链条模板。通过精密的五道数据处理工序和创新的思维过程合成技术，该数据集显著提升了AI模型的推理能力，在多项基准测试中表现优异，为AI训练数据的质量工程化树立了新标准。
北大团队革命性突破：让小模型当"领路人"，大语言模型秒变道德楷模
北京大学研究团队提出"弱到强解码"创新框架，让小型礼貌模型为大语言模型提供良好开头，解决AI道德对齐难题。该方法在保持专业能力的同时显著提升安全性，避免传统微调的性能损失，为低资源环境下的AI对齐提供了经济高效的解决方案，展现了巧妙协作胜过单纯扩大模型规模的设计智慧。
Meta团队重磅发布：让AI学会说"我不知道"，彻底解决AI胡编乱造问题
Meta团队发布突破性研究ConfQA，通过"诚实训练"让AI学会在不确定时说"我不知道"，将胡编乱造率从20-40%降至5%以下。结合双重知识框架，在保持高准确性的同时减少30%不必要外部搜索，为AI实用化应用奠定重要基础。
苹果公司揭示思维模型的"假聪明"本质：当AI遇到真正难题时会停止思考
苹果公司研究团队通过精心设计的拼图游戏实验，揭示了当前"思维型"AI模型的真实能力边界。这些模型在简单问题上反而表现不佳，只有在中等复杂度问题上才显示优势，而在困难问题上会完全崩溃并减少思考时间。更令人震惊的是，即使提供完整算法，模型仍无法突破复杂度限制。研究显示这些AI可能缺乏真正的逻辑推理能力，更像是高级的模式匹配系统。
斯坦福大学Cartridges方案：让AI聊天节省99%内存的聪明方法
斯坦福大学研究团队提出Cartridges技术，通过"自学"训练方法将长文档知识压缩成小型数据包，使AI处理长文档时内存消耗降低38.6倍，运行速度提升26.4倍，同时保持回答质量。该方法采用预处理思路，让AI提前学习文档内容并生成可复用的知识模块，在医疗、法律、教育等领域具有广阔应用前景。
蚂蚁集团：让AI助手变得更"听话"的神奇配方——动态目标边距让机器人学会分辨好坏建议
蚂蚁集团研究团队提出了γ-PO方法，通过动态调节AI训练中的目标边距来提升大语言模型对齐效果。该方法能够自动识别训练数据中答案质量差距的大小，对明显好坏的答案对加大学习强度，对模糊不清的答案对适当降低学习强度，避免AI被不确定信息误导。实验显示该方法在多个基准测试中平均提升4.4%性能，且几乎不增加计算成本，具有良好的即插即用特性。
梦境造世者：UCLA团队让模拟器世界变成现实画面的神奇魔法
UCLA研究团队开发了名为Dreamland的创新系统，能够将简陋的计算机模拟画面转换为逼真的真实世界图像。该系统采用分层世界抽象方法，巧妙结合物理模拟器的精确控制和生成式AI的视觉质量，在图像质量和可控性方面分别提升50.8%和17.9%，为自动驾驶训练、游戏开发和虚拟现实等领域提供突破性解决方案。
生成式 AI 帮助我们扭转时间：CrowdStrike 与 Nvidia 嵌入实时大语言模型防护，改变企业 AI 安全防护策略
生成式 AI 普及激增的同时，企业面临风险加剧。CrowdStrike 与 Nvidia 联手，将安全防护深度嵌入 AI 全生命周期，实现实时监控和零信任保护。
AI 存储平台 Vast Data 寻求新一轮融资，估值目标达 250 亿美元，消息人士称
Vast Data推出面向AI的数据存储平台，目前正寻求新一轮融资，目标估值250亿美元，远超此前9B美元的估值。平台整合各类数据，加速检索、降低模型训练成本，吸引众多资本关注。
AWS DC 峰会 2025：云计算成为 AI 时代的战略性国家基础设施
文章介绍 AWS 数据中心峰会要点，指出 AI 与云基础设施已转变为国家战略重点，依托巨额投入和公私协作推动公共服务与经济转型。
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