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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从浙江安吉的桌椅,到广东佛山的沙发床垫、河南洛阳的钢制家具,再到福建福州的竹藤制品,中国各大高度专业化的家具产业带,都在不约而同地探索各自的数字化出海路径。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。