当前,数字经济蓬勃发展,数字化转型正在对所有行业产业产生深刻的影响。各个行业都在积极运用科技手段改变商业模式,从商业流程、用户体验、产品服务、商业模式等多个方面重构企业的核心价值和竞争力。而数字化转型离不开IT基础设施的的进化和配合,市场对IT基础设施的需求大幅增长,IT基础设施行业规模迎来显著扩张。
在数字化转型驱动下,企业上云成为大势所趋,对应企业的IT架构建设需要与时俱进。前端数字化和个性化服务越多,对后端的计算能力、稳定性与灵活性要求就越高,尤其需要兼具稳态、敏态与智能的基础架构来支撑。
一方面“敏态”IT,借鉴互联网前沿技术,构建敏捷、灵活和差异化、数字化的架构,用创新推动增量业务;另一方面“稳态”IT,支撑存量业务的正常运营、洞察和优化效率,实现稳定、安全和高性能的IT架构。
为了帮助企业实现稳敏双态IT架构,众多厂商提供了对应的解决路径。例如基于主机架构的企业级Linux服务器和解决方案,为企业提供一个超安全、敏捷和持续可用的平台,而这也将成为企业在数字化业务领域形成竞争优势的基础架构。
对此,DWorks第十二期启动了“上云背景下企业IT架构建设调查”。在此我们希望通过调查企业IT建设情况了解企业上云过程中遇到的挑战,并提供对应的解决之道。
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新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件,这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景,更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K,并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法,在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。
OpenAI推出新AI模型GPT-5-Codex,能够在无用户协助下完成数小时的编程任务。该模型是GPT-5的改进版本,使用额外编码数据训练。测试显示,GPT-5-Codex可独立工作超过7小时,能自动发现并修复编码错误。在重构基准测试中得分51.3%,比GPT高出17%以上。模型可根据任务难度调整处理时间,简单请求处理速度显著提升。目前已在ChatGPT付费计划中提供。
Sa2VA是由UC默塞德等高校联合开发的突破性AI系统,首次实现图像视频的统一理解与精确分割。通过巧妙融合SAM-2视频分割技术和LLaVA多模态对话能力,Sa2VA能够同时进行自然对话和像素级物体标注。研究团队还构建了包含7万多个复杂视频表达式的Ref-SAV数据集,显著提升了AI在长文本描述和复杂场景下的表现。实验显示,Sa2VA在多个基准测试中达到业界领先水平,为视频编辑、医疗诊断、智能监控等领域带来新的应用可能性。