如何理解人工智能对人类的影响？
在这个日新月异的科技时代，人工智能(AI)无疑已成为我们生活中不可或缺的一部分。它像一股清新的风，吹拂着我们的工作、学习、娱乐等各个领域，带来前所未有的变革。那么，如何理解
2024-04-22大数据是如何改变游戏业的?
自在线游戏诞生以来，技术的进步和数据的消费方式意味着这一领域一直在不断发展。近年来，该领域的大数据变化改变了游戏的开发、体验和营销方式。
2024-04-22OpenAI提供新的微调和定制选项
微调在构建有价值的人工智能工具中起着至关重要的作用。这种使用更有针对性的数据集精炼预训练模型的过程可以使用户大大增加模型对专业内容的理解，允许用户为特定任务的模型增加现成知识。
2024-04-20企业如何为GenAI定义数据安全和治理规则
当 GenAI 服务成为与数据交互的集中式界面时，企业只需通过 GenAI 即可实施数据治理。这比为组织内的每个数据资产建立不同的控制措施要容易得多，也更有效率。
2024-04-20洞察全球人工智能芯片竞赛
推动人工智能技术进步的关键因素之一是，人工智能芯片的开发。
2024-04-20如何在多云环境中实现端到端自动化
因为我们需要实现端到端的意图驱动的自动化和自主网络，要使用模型来帮助我们推动人工智能来实现这一点，因为我们无法手动做到这一点，特别是如果我们有无限的网络切片，行业必须谨慎对待数据生成和分析，以及如何使用新兴技术。
2024-04-20为什么公共云的弹性能力很难被发挥出来？
基础软件如数据库、缓存、大数据、MQ 等，很难用一个统一的托管框架来解决，这类应用的演进趋势是每个品类都在向弹性架构演进，如 Amazon Aurora Serverless，Mongodb Serverless[9]，从云厂商到第三方开源软件商都有共识要能走到彻底的弹性架构。
2024-04-20分布式+可移植，上云后降本增效的关键
在Akamai看来，随着技术的不断发展和日渐成熟，目前想要实现这个目标，方法相比云技术诞生之初已经有了很大区别。现在，上云企业更需要看重的，应该是云平台的“分布式”特性，以及基于微服务的可移植能力。
2024-04-20金融分布式系统中数据治理的四大陷阱
分布式系统的复杂性，需要整合来自多个不同来源的数据，进一步增加了数据治理的复杂性，这些系统需要复杂的策略来有效管理数据的完整性和安全性。
2024-04-20基于区块链的数据泄漏检测系统
在企业的日常运营中，数据泄漏在广义上是指未经授权或已被授权的人员，错误或恶意地访问、删除、修改或传输企业或个人数据，而引发的各种安全事件。除了系统自身软硬件错误、以及源自外部的攻击，由组织内部人员造成的数据泄漏，在频次和财务影响等方面都呈上升趋势。
2024-04-19
