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7 个项目经理现需掌握的强力 AI 提示
本文介绍了7个AI提示，帮助项目经理高效制定项目计划、拆分任务、优化沟通及报告，展示如何利用生成式AI工具提升项目管理效率。
IBM认为生成式 AI 将催生逾十亿新应用：以下揭示其如何借助 agentic AI 促成这一目标
IBM 在 Think 2025 大会上宣布一系列 agentic AI 创新服务，通过全新 watsonx 更新推进企业从 AI 实验向大规模生产部署转型。新功能涵盖 agent 目录、无代码构建器、多 agent 协作等，助力实现生产率提升、成本降低和收入增长。
“混合式AI”如何重塑个体、企业与城市？
在2025 联想创新科技大会（Tech World）的圆桌解读环节，联想中国区天禧AI生态事业部总经理陈学桂、联想官网及客户管理中心总经理郭勇、联想中国区首席架构师毕巍、至顶科技总编辑高飞一起，深入剖析“混合式AI”。
阿里云弹性计算十五周年发布第九代Intel实例，重新定义企业级计算“新标杆”
阿里云ECS g9i的发布，为企业级用户和开发者提供了更高性能、更普惠的生产力工具。
CIO 为衰退做好准备，加强成本控制
波士顿咨询集团调研显示，近60%CIO认为经济衰退可能已来临或正在发生。在关税冲击与经济放缓压力下，他们正在缩减IT预算、延缓非必要项目，并加大对AI和自动化的投入，同时调整全球采购策略以应对风险。
约会应用 Raw 泄露用户位置信息及个人资料
Raw 约会应用因安全漏洞泄露用户个人及精确位置数据，未采用号称的端到端加密保护，现已修复，调查仍在继续。
拳头游戏如何对抗视频游戏作弊者之战
Riot Games通过内核级防作弊系统 Vanguard 利用 Windows安全功能识别和封禁作弊者，并运用硬件指纹与策略渗透，成功将 Valorant 排位赛作弊率降至1%以下。
Google 意外泄露其新 Android 设计语言 Material 3 Expressive 细节
据泄露信息显示，Google将在 I/O 大会上推出新版 Android 设计语言 Material 3 Expressive，强化形状与色彩的大胆应用，旨在营造更具情感共鸣的用户体验，并使应用操作更便捷。
Instacart推出Fizz——适用于聚会订购饮品及零食的新应用
Instacart 推出的 Fizz 应用专为 21+ 用户设计，实现聚会共享购物车、分摊账单，让订购饮品、零食更便捷，吸引年轻用户，配送费统一收费 5 美元。
Meta、Cisco 将开源大语言模型置于下一代 SOC 工作流核心
在 RSAC 2025 上，Cisco、Meta 与 ProjectDiscovery 推出专为网络安全设计的开源大模型及工具套件，携手提升 SOC 防护效率与精准度，应对机器级网络攻击。
AWS报告：生成式 AI 取代安全成为 2025 年全球科技预算首选
AWS最新报告显示，全球IT领导者正将生成式 AI 的投资优先级置于传统安全支出之上，90%组织已采用此技术，其中44%进入生产阶段。与此同时，企业正加速招聘AI人才，推动混合开发策略，以实现业务目标升级。
边缘处理革命：重新思考 AI 数据基础架构
本文探讨如何利用 F5 BIG-IP 平台与 iRules 脚本，在边缘实现 ETL 任务优化，降低延迟与成本，同时提升安全性与实时监控，从而应对 AI 时代数据处理的挑战。
NetApp 与 Intel 联合推出面向部门推理的 AIPod Mini
NetApp 推出基于 Intel Xeon 处理器的 AIPod Mini，支持部门级生成式 AI 推理，结合 ONTAP 全闪存存储和 RAG 流程，提供低成本、高扩展性解决方案，预计 2025 年夏上市。
ReplaceMe：通过线性变换给大语言模型"瘦身"的突破性方法
现代大语言模型就像一栋拥有数百个房间的豪华大厦，每个房间（或称为"层"）都执行特定的功能，共同协作完成复杂的语言理解和生成任务。然而，这些模型的规模已经变得如此庞大，以至于只有拥有高端计算资源的机构才能负担得起它们的运行成本。这就像一辆耗油量极大的豪华跑车，普通人负担不起它的燃料费用。
FormalMATH：人工智能形式化数学推理的新标杆
想象一下，当你在解答一道复杂的数学题时，你不仅需要给出答案，还需要详细解释每一步推导的理由，不能有任何逻辑跳跃或假设——这就是形式化数学推理的严格要求。
Voila：开创真实自主交互与声音角色扮演新时代的声音-语言基础模型
想象一下日常生活中我们使用的语音助手，比如Siri或ChatGPT。它们通常是这样工作的：你问一个问题，它回答，然后安静地等待你的下一个指令。这就像是一个只会被动回应的服务员，永远等待你的呼唤。而Voila团队认为，真正高级的AI助手应该更像一个时刻准备着的好朋友或队友，能够自然地融入你的生活节奏中。
RM-R1：让AI评估变得更明智——将奖励模型转变为推理工具
想象一下，你正在参加一场料理比赛，有两位评委。第一位评委只给你一个分数，而第二位评委会详细解释你的菜品在口感、创意和技巧上的表现如何，然后才给出最终评价。显然，第二位评委的反馈对于你改进厨艺更有帮助。伊利诺伊大学研究团队正是秉持这一理念，开发了能像第二位评委那样工作的AI评估系统。
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