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AI时代如何让IT团队拥抱未来挑战
AI正在重塑IT行业格局，传统入门级工作因自动化而消失，同时催生新的角色和职责。LinkedIn研究显示，到2030年70%的工作技能将发生变化。企业面临高级IT人才短缺问题，CIO需要重新定义入门级岗位，从重复性任务转向架构思维和系统集成。关键需求技能包括AI工程、数据分析、云管理和网络安全。成功策略包括建立学徒制培训、强化跨职能协作、投资软技能发展，以及创造安全的实验环境。
Meta和Oracle采用英伟达Spectrum-X：以太网进入大型AI工厂时代
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。
AI平台基于学术资料复活古罗马与希腊文明
瑞士苏黎世大学古代史教授Felix K. Maier与计算语言学家Phillip Strobel合作开发了名为"Re-Experiencing History"的AI图像生成器。该平台通过近300张精心策划的学术图像和70篇研究文献训练，能够生成历史上合理的古罗马和希腊场景。系统可为教育工作者、研究人员和博物馆提供可视化历史假设，促进对历史的深度理解。
OCP | NVIDIA Spectrum-X 以太网交换机助力 Meta 和 Oracle 加速网络性能
超大规模企业广泛采用 NVIDIA 网络解决方案，驱动十亿瓦级（Giga-Scale）高性能 AI 数据中心
AI软件开发究竟有多强？智能体编程工具的实力解析
当前软件工程团队正在试验基于AI代理的编码工具和大语言模型，以提高开发速度和质量。然而，AI编码工具的效果很大程度上取决于使用方式。开发者需要提供结构化的问题描述、明确的执行要求和相关上下文，同时建立适当的防护机制。AI不仅能处理重复性任务，还能识别和评估替代方案，从被动助手演进为工作流程推进器。成功的关键在于将AI视为合作伙伴而非快捷工具，并将其整合到软件交付的全生命周期中。
Salesforce全面押注智能体平台Agentforce 360
Salesforce发布企业级AI智能体平台Agentforce 360，将AI智能体融入几乎所有应用中。该平台采用混合推理引擎Atlas，结合大语言模型的概率思维和业务规则的精确性，支持语音交互和深度集成。以Slack为主要界面，提供Agentforce Builder开发环境，能将非结构化文档转换为可查询记录。Salesforce内部已部署该系统，每周处理180万次对话，主动服务活动增长40%。
Flex推出高度集成数据中心参考设计，加速AI基础设施部署
原始设计制造巨头Flex公司推出针对千兆瓦级数据中心的全新蓝图，专门支持人工智能和高性能计算工作负载。该公司将电源、冷却和计算系统整合为预工程化模块参考设计，可使新计算设施部署速度提升30%。设计包括兆瓦级高密度液冷机架、电容储能系统和可扩展模块化冷却分配单元等关键组件，通过预制化方式将部署时间从平均一年缩短至六个月。
英国最大核设施将再次延续SAP系统支持期限
英国塞拉菲尔德有限公司正考虑在SAP延期支持截止后继续运行其旧版SAP软件。该公司计划采购价值9000万英镑的技术服务支持其应用和基础设施，包括4150万英镑的应用管理服务。公司目前依赖基于ECC6的本地SAP系统，计划在2027-2030年间分阶段迁移至云端ERP解决方案。尽管SAP主流支持将于2027年底结束，延期支持至2030年底，但该公司表示可能需要2030年后的支持。
高通收购Arduino背后的芯片销售战略分析
意大利开源嵌入式平台提供商Arduino在都灵发布了基于高通芯片的新单板计算机，同时宣布被美国芯片巨头高通收购。高通声称此次合作将使其技术更易于开发者使用，但实际上这是收购而非合作。高通需要通过Arduino进入边缘AI和机器人领域，接触个人开发者、教育机构和初创企业。然而作为被收购方，Arduino已失去独立性，未来很可能沦为高通的芯片销售工具。
英国挥舞7.5亿英镑超算合同吸引厂商竞标
英国研究与创新机构发布初步市场参与通知，为下一代国家超级计算服务项目寻找供应商。该项目预算高达7.5亿英镑，实际系统建设费用约3-3.3亿英镑，将部署在爱丁堡大学。系统计划2027年上线，使用下一代先进芯片，服务传统建模仿真和AI开发需求，预计性能可跻身全球前五。HPE、Atos等厂商有望成为主要竞争者。
2026年生成式AI十大趋势将彻底改变工作与生活
2026年，生成式AI将在大型组织的工作流程中牢固嵌入，数百万人依赖它进行研究、学习、内容创作甚至陪伴。从ChatGPT开始的AI革命已渗透到生活的每个角落。十大趋势包括：生成式视频成熟、真实性成为王道、版权争议加剧、聊天机器人从被动转向主动、隐私保护AI兴起、游戏领域突破、合成数据应用、生成式搜索商业化、科学研究突破以及AI相关职位价值显现。
推理性能提升10倍！蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
在基准测试中，dInfer将扩散语言模型的推理速度相比于英伟达扩散模型框架Fast-dLLM提升了10.7倍。
蚂蚁发布万亿参数旗舰模型Ling-1T，开启蚂蚁百灵大模型2.0版
Ling-1T是蚂蚁百灵大模型Ling 2.0 系列的第一款旗舰模型，也是蚂蚁百灵团队迄今为止推出的规模最大、能力最强的非思考大模型。
NVIDIA团队打造AI导演：单张照片秒变3D世界，视频也能变身虚拟现实场景
NVIDIA研究团队开发出名为Lyra的AI系统，能够仅凭单张照片生成完整3D场景，用户可自由切换观察角度。该技术采用创新的"自蒸馏"学习方法，让视频生成模型指导3D重建模块工作。系统还支持动态4D场景生成，在多项测试中表现优异。这项技术将大大降低3D内容创作门槛，为游戏开发、电影制作、VR/AR应用等领域带来重大突破。
谷歌DeepMind团队让Gemini 2.5学会"读懂"卫星多光谱图像：无需训练的零样本遥感革命
谷歌DeepMind团队创新性地让Gemini 2.5模型在无需训练的情况下学会理解卫星多光谱图像。他们将复杂的12波段卫星数据转换为6张可理解的伪彩色图像，配以详细文字说明，使通用AI模型能够准确分析遥感数据。在多个基准测试中超越现有模型，为遥感领域AI应用开辟了全新道路。
ByteDance推出Hyper-Bagel框架：让AI理解和生成图像的速度提升20多倍
ByteDance研究团队推出Hyper-Bagel统一加速框架，通过分而治之策略同时优化多模态AI的理解和生成能力。该框架在理解任务上实现2倍加速，图像生成速度提升16.67-22倍，并开发出近实时的1-NFE模型，为AI实际应用扫清了重要的速度障碍。
8B参数的MiniCPM-V 4.5：小身材大智慧，多模态AI模型的效率革命
MiniCPM-V 4.5是由清华大学等机构开发的高效多模态AI模型，仅用80亿参数就超越了720亿参数的竞争对手。该模型创新性地采用统一3D重采样器，视频处理效率提升12-24倍；首创文档直接学习方法，无需外部解析工具；实现双模式推理，既能快速回应又能深度思考。在多项基准测试中表现优异，显著降低了AI技术门槛。
SpotitEarly训练狗狗与AI协作嗅探癌症获2030万美元融资
生物技术公司SpotitEarly开发了一种独特的居家癌症筛查方法，结合训练有素的比格犬嗅觉能力和AI技术分析人体呼气样本。该公司研究显示，18只训练犬能以94%的准确率检测出早期癌症。用户只需在家收集呼气样本并寄送至实验室，由训练犬识别癌症特异性气味，AI平台验证犬类行为。公司计划明年通过医师网络推出筛查套件，单项癌症检测约250美元。
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