IBM 公司近日宣布全面推出一款名为 Concert 的新工具,Concert 工具旨在解决应用程序蔓延的问题及提高业务运营效率。
IBM Concert 工具据称使用生成式人工智能对用户控制应用程序工作的方式进行简化,还提供对连接应用程序和工具集的洞察力并简化合规流程。
IBM 上个月在美国波士顿举行的 IBM Think 2024 年度大会上发布了关于 IBM Concert 的消息。IBM 当时表示,Concert 有助于让开发人员和网站可靠性工程师在任何云环境或内部部署环境中能够更好地控制快速增长的应用安装。
IBM 表示正在努力应对日益严重的应用程序蔓延的问题,由于人们急于采用生成式人工智能应用程序和服务,应用程序蔓延现在出现加速的趋势。IBM 引用的一项内部研究数据显示,到 2028 年,全球云原生应用程序的数量将从现在的 5.313 亿个增长到 10 亿个以上。
因此,企业迫切需要掌控这种增长所带来的数据爆炸及复杂性。企业也希望从这些新应用生成的数据中获得洞察力,从而提高业务运营效率。
IBM自动化产品管理副总裁 Bill Lobig 在上个月的一篇博客文章中表示,“以前那种容易跟踪、简单、单一化的应用程序时代已经一去不复返了。业务应用现在是一个复杂的生态系统,通过不断扩充的工具和服务库在混合云环境中进行构建和管理。从创建的海量数据中解读、分析并作出明智的决策可能会成为一项艰巨的任务。”
IBM 认为,要想驾驭和化解这种复杂性,企业必须依靠以人工智能为动力的自动化,而这正是 IBM Concert 的的意义所在。
Concert 是一款由人工智能驱动的自动化应用管理和监控工具,基于 watsonx 平台开发。Concert 旨在让用户掌握主动权,让用户更详细地了解自己的应用程序及其运行环境以及他们可以用来控制这些应用程序的各种工具。
据报道,IBM Concert 可以做很多事情,例如生成分析、可视化和建议,使用户能够加快行动和流程、发现差距、降低复杂性、提高弹性、简化操作、加速创新并更好地控制信息技术成本。
IBM 旗下公司 Apptio 和 IBM IT Automation 的总经理 Ajay Patel 上个月曾现身移动直播间 theCUBE。他在节目中解释了为什么人工智能驱动的自动化注定会成为未来每个业务生态系统的核心组成部分。
Patel 表示,“考虑到自动化产品组合的广广泛性和复杂性,以及这些因素需要结合在一起并打破各种孤岛,我们必须开始描绘一个愿景和品牌,将我们所有的能力结合在一起,这一点很重要。Concert 是下一代管理平台,整合了支持人工智能的最佳解决方案,并具备支持人工智能的行动框架。”
Concert 今天全面推出后, IBM客户都可以开始使用Concert更详细地了解他们的应用程序和环境,并快速应用人工智能获得更多关于这些应用程序的见解。Concert 工具可以做到即时连接客户的现有环境和工具集,因此客户可以立即开始使用实时数据和依赖关系映射来发现运营挑战。Concert 可以帮助客户了解这些挑战的根本原因,然后按照 Concert 建议的行动快速实施解决方法。
IBM 表示,Concert 初始的重点是应用风险和合规性管理等用例,但有计划将功能扩展到更多领域。IBM 在未来几周内计划实现更好的成本管理,并解决与应用程序蔓延相关的其他挑战。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。