业务部门应用开发重复投入、市场需求快速变化开发效率有待提升、开发运维成本偏高耗时费力,三大问题对数字化转型中的财富中国500强企业——某集团造成了极大的困扰。如何寻找到一个开源、开放,针对集团对混合多云PaaS平台需求定制并可以提供专业服务生态级解决方案成为集团数字化的关注重点。
IBM Cloud Pak for Application通过应用容器化、开发微服务化、资源动态管理一体化的敏捷开发方案,支撑某集团业务快速迭代的同时降本增效,并赋能集团数字化应用生态。
点击视频观看,IBM Cloud Pak for Application如何通过开发运维一体化平台,在混合多云环境下,实现快速产品应用的开发、部署和交付以满足市场需求;并且采用标准开源技术栈、统一的业务开发框架,可以提高开发可复制性,减少业务程序错误,降低开发风险;在两手稳抓业务开发的同时,平台稳定运行,帮助企业降本与增效,大大提高投入回报。
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杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。