企业正在寻求以创新方式管理尽可能多的数据及数据源。尽管Hadoop、NoSQL等技术提供了应对大数据问题的具体方法,但是这些技术却可能引入数据孤岛,导致形成关键洞察力所需的数据访问及数据分析复杂化。为了最大化信息价值,更好的处理大数据,企业需要逐步改变数据管理架构,使之变成大数据管理系统,以无缝整合各种来源、所有类型的数据,包括Hadoop、关系数据库以及NoSQL。大数据管理系统在简化所有数据访问的同时,还应该帮助企业利用人员的现有技能,保持企业级数据安全性及数据治理能力,并且保护敏感信息,满足监管要求。
为了满足企业需求,提供全面的大数据解决方案,甲骨文公司推出了Oracle大数据SQL(Oracle Big Data SQL) 。该产品是大数据管理系统极其重要的组成部分。Oracle大数据SQL打通了数据孤岛,并简化信息访问和发现过程,可以帮助客户跨Hadoop、NoSQL和Oracle数据库运行同一个SQL查询,从而最大限度减少数据移动,同时提高性能,最大限度的消除数据孤岛问题。Oracle大数据SQL使客户能够更方便、更快地发现深度信息,助力客户赢得竞争优势,同时保护数据安全,遵从数据治理政策。此外,Oracle大数据SQL还使企业能够充分利用工作人员的现有SQL技能以及在SQL应用上的现有投资。
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Writer首席执行官May Habib指出,企业在构建和扩展AI智能体时面临重大挑战。智能体在构建、运行和改进方式上与传统软件截然不同,需要抛弃传统软件开发生命周期。智能体不会可靠地遵循规则,而是结果导向、具备解释和适应能力。企业需要采用目标导向方法,设计业务逻辑蓝图而非工作流程。质量保证也需要评估非二元行为和实际应用表现。智能体维护需要新的版本控制系统,涵盖提示、模型设置等所有影响行为的因素。
这项研究解决了AI图片描述中的两大难题:描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法,让AI能生成更详细准确的图片描述,显著提升了多个AI系统的性能表现,为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。
Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫表示,公司正大力推进人工智能应用,AI代理现在承担了公司30%至50%的工作。他认为员工应适应AI替代人工的趋势,转向更高价值的工作。然而,这一变化导致约1000名员工被裁,虽然公司计划招聘同等数量新员工,但主要专注于销售AI技术。这一趋势在科技行业普遍存在,今年已有超过63000个科技岗位消失,AI被认为是重要原因之一。
Skywork AI首次在软件工程领域验证数据规模效应,开发的Skywork-SWE-32B模型在SWE-bench Verified基准测试中达到38.0%准确率(使用测试时缩放技术可达47.0%),创下开源模型新纪录。研究构建了包含10169个验证实例的大规模数据集,证明增加高质量训练数据能持续提升AI软件修复能力,为开源软件工程AI发展提供重要突破。