IDC预测到2018年,全球排名前1000的企业中将有67%会把数字化转型作为关键战略,中国1000强企业中也将有50%做出同样的选择。在10月27日举办的BMC Exchange 2016大会上,IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰用数字说话:“66%的CEO把数字化转型作为公司战略的核心,80%的组织将投资于面向用户的数字化系统,将来65%的公司都是基于信息和数据的公司。”BMC全球销售和营销执行副总裁Paul Appleby也同意此观点,并补充“真正的数字化企业能为他们的商业开启更多的价值来源,创造新的市场价值,激发更强的客户忠诚度,并提高员工效率。”
数字化转型的重要性不言而喻,对企业来说,最重要的任务是如何开启数字化转型,以及转型过程中有无捷径可循。BMC Exchange 2016大会就是BMC用自己的数字化实战经验“款待”线上线下用户、合作伙伴的年度大会,会上也邀请了行业专家一同探讨总结IT运维管理和企业数字化转型的最佳实践。
在帮助企业用户加快数字化转型的道路上,BMC早在去年秋天就提出了数字化企业管理(DEM)战略,包括一整套帮助企业数字化转型的IT解决方案。在今年的用户大会上,BMC进一步夯实了DEM战略,宣布推出敏捷的应用交付、数字化工作空间、大数据、卓越的服务管理、多来源云环境、SecOps以及IT优化这七大关键行动计划。陈明华表示:“DEM可以帮助企业在保留核心业务的同时,积极奉行做出重大变化、走上数字化道路所需的理念,帮助企业用户制定目标导向的战略,并成为一家成功的数字化企业。”IT服务管理,对于数字化转型就是一个重要的环节。
BMC全球销售和营销执行副总裁 Paul Appleby
值得一提的是,在IT服务管理的具体发展实施方面,BMC在大会上宣布与宝利明威达成战略合作的消息。双方将联合在IT服务管理(ITSM)领域为中国企业用户打造首个公有云服务平台——Remedy云服务平台。Remedy云服务作为Remedy的有效补充,除了基于云平台提供Remedy的所有功能,更是进一步的让用户能够随时随地接入自助服务台,便捷使用变更和发布管理、资产和服务水平管理等工具。
BMC CTO及全球工程、服务支持副总裁 Elizabeth Xu
作为国内的云计算企业移动信息安全解决方案提供商,宝利明威的技术核心是以云计算为基础的企业移动信息安全技术,其基于SaaS云平台的,企业移动信息安全平台PolyEMM可确保企业移动终端端点安全,为企业移动设备建立安全的工作区,有着较为广泛的用户覆盖。2016年宝利明威推出了服务于移动业务的移动可信接入云平台,在PolyEMM的基础上将业务的触角延伸到了移动安全接入的领域,为最终实现从移动终端到企业云端的统一云管理打下技术和产品基础。陈明华表示:“我们考虑了很久,最终选择与宝利明威合作不无道理,Remedy云服务平台将通过技术创新和SaaS模式来降低企业经营成本、提高运营效率、增强竞争力。”
BMC大中华区总经理 陈明华 与 宝利明威创始人 文振邦 签署合作文件
自此,宝利明威成为BMC在中国唯一的云计算战略合作伙伴,BMC中国将授权允许宝利明威在中国运营BMC的Remedy 云服务平台,宝利明威还将其现有的企业移动管理SaaS云平台与Remedy 云服务平台完全打通对接,为企业用户提供基于统一云平台的从移动管理到IT管理的全面企业云服务。陈明华表示:“从无到有部署SaaS模式的ITSM产品对行业用户来说意义重大,Remedy云服务既能享有云的高效与灵活,又可为企业用户提供量身打造的ITSM解决方案尤其能够加速中小企业的数字化转型速度,助力企业获得成功。”
好文章,需要你的鼓励
OpenAI发布ChatGPT Atlas AI浏览器,支持网页问答、历史查询和邮件改写等功能。同时曝光秘密项目Mercury,雇佣约100名前投行精英以每小时150美元训练AI金融模型。公司还因用户滥用Sora生成马丁·路德·金视频而暂停相关功能。此外,医疗AI搜索引擎OpenEvidence获2亿美元融资,估值60亿美元。
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
随着Chrome和Safari主导浏览器市场,众多替代浏览器正在挑战这些行业巨头。本文梳理了当前顶级替代浏览器,包括AI驱动的浏览器如Perplexity的Comet、Arc公司的Dia、Opera的Neon和OpenAI的Atlas;注重隐私的浏览器如Brave、DuckDuckGo、Ladybird和Vivaldi;以及专注特定领域的浏览器如Opera Air和SigmaOS。这些浏览器通过AI集成、隐私保护、定制化和专注用户福祉等特色功能,为用户提供了多样化的浏览体验选择。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。