对于企业来讲,数字化进程就像是一次伟大的航海远征。目前航线之上,疫情乌云还未消散,数据之海波涛汹涌,IT 运维人首当其冲,时时刻刻都在面临着能力考验——
如何快速精准的“大海捞针”,从爆炸式增长的 IT 数据中甄别出真正重要的洞察?
如何“化被动式灭火为主动防御”,从容扼杀安全漏洞及不合规事件于摇篮之中?
如何练就“眼观六路,耳听八方”,跨所有应用实现治理并帮助管理风险?
运维人无奈的摇摇头:人力不够,时间不够,资金不够!的确,传统 IT 运维已经无法满足不断升级的运营需求。那么,困境之中究竟谁能成为那个踏“云”而来,引领 IT 运维新时代的“盖世英雄”?
智能 IT 运营挺身而出,以上问题迎刃而解
通过使用 AI 和自动化,ITOP 团队可实现——
基于 Red Hat OpenShift 构建的 IBM Watson AIOps 正为实现 IT 基础架构与流程的自动化而设计,以 AI 力量推动 IT 运营发展。
揭开面纱,Watson AIOps 是如何运作的?
Watson AIOps 将工具链中不同孤岛上的数据关联起来,揭示其中隐藏的洞察,从而帮助您更快识别事件根源。AI 驱动的实时洞察与建议将直接输入现有工作流程中,无需多个仪表板,您即可通过统一直观的用户体验全面准确地查看并解决 IT 事件,最大限度地减少服务中断。
实力变革,Watson AIOps 将 IT 运营带往下一站!

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武汉大学研究团队提出DITING网络小说翻译评估框架,首次系统评估大型语言模型在网络小说翻译方面的表现。该研究构建了六维评估体系和AgentEval多智能体评估方法,发现中国训练的模型在文化理解方面具有优势,DeepSeek-V3表现最佳。研究揭示了AI翻译在文化适应和创意表达方面的挑战,为未来发展指明方向。
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参数实验室等机构联合发布的Dr.LLM技术,通过为大型语言模型配备智能路由器,让AI能根据问题复杂度动态选择计算路径。该系统仅用4000个训练样本和极少参数,就实现了准确率提升3.4%同时节省计算资源的突破,在多个任务上表现出色且具有强泛化能力,为AI效率优化开辟新方向。