货拉拉作为大型的互联网货运平台，面临对自身数据安全保护的严峻课题，是否合理保护与使用平台所拥有的个人信息与重要数据涉及国家和个人的重大利益，平台负有重要的保护责任，监管部门近年来不断加强对平台企业的数据安全管理与监督，出台法律、法规、条例、标准，开展各种保护行动，因此，在货拉拉建立完善的数据安全的合规管理体系是保障企业安全的一个重要环节。

人工智能正加速重塑着各行各业，翻译领域同样也深受其影响。随着由人工智能驱动的语言模型不断发展，其复杂程度与日俱增，一个备受关注的问题也随之而来：人工智能是否会取代人类翻译？

以某地铁控制中心数据机房的空调系统为研究对象，针对水冷式精密空调系统的安全隐患，提出了增设风冷型精密空调和改造冷却水系统管路2种方案。对比2种改造方案在既有建筑环境中的受限条件，提出相应解决措施，以分析空调系统改造方案的适用性和可靠性。

现在有一个问题：在美国东北地区，签订一份为期四年、功率为10兆瓦的电力合同，与获取1,665个英伟达“Blackwell”B200 GPU计算引擎，哪个更难？毫无疑问，答案是前者。两者的成本都在6,600万美元左右。

面对这些挑战，华为始终坚持打造开放的计算产业生态，深耕根技术，打造好用易用的开发工具和平台，加速开发者创新。2025年5月23-24日，华为将举办鲲鹏昇腾开发者大会2025（KADC2025），以“心怀挚爱，共绽光芒”为主题，通过“技术深度讲解+实战演练”的全新形式，为开发者提供从认知到实践的全周期支持。

5月16日，华为隆重召开园区网络“以光惠算”先锋行动发布会。本次发布会深度聚焦AI时代园区网络建设需求，创新推出基于F5G-A技术架构的万兆全光园区解决方案。该方案通过构建超大带宽接入能力与确定性网络时延，致力于打造AI时代智慧园区网络的新标杆，为各行业数智化转型升级提供全光联接底座与智能算力支撑。

5月16日，“逐光向新·智领未来”华为云AI峰会于北京成功举办。大会期间，华为云面向客户伙伴详细介绍了CloudMartix 384超节点的创新技术优势，并与在场嘉宾共同探讨如何加速AI应用落地，为加速行业智能化发展提供了切实可行的技术路径和实践指南。

在公司降本增效的目标下，爱奇艺大数据计算团队推进了离在线混部、弹性调度、资源治理等不同层面的优化措施，大幅降低计算成本。为了进一步降本，我们从 2024 年开始引入公有云 AMD、ARM 等高性价比计算机型，加快机型迭代、提升单机计算密度，进而实现单机性价比大幅提升。

为了进一步优化实时数仓架构，Lalamove 已经不断在尝试基于各种技术栈来加强湖流融合，目前社区生态中的 Fluss 所提供的能力恰好能解决现有架构所面临的痛点，下一步的实时数仓构建也会在 Fluss+Paimon 基础上不断地演进。

随着交易和社区搜索业务稳步快跑，基建侧引擎越来越复杂，之前搜索底层索引查询结构已经存在较为严重的性能瓶颈。成本和运维难度越来越高。在开发效率上和引擎的稳定性上，也暴露出了很多需要解决的运维稳定性和开发效率短板。而在引擎的业务层部分也需要逐步升级，来解决当前引擎中召回层和业务层中各个模块强耦合，难维护，迭代效率低下等问题。

小语言模型（SLM）是大语言模型（LLM）的紧凑版。它们包含的参数通常少于大语言模型：大约30亿个参数或更少。这使得它们相对轻量级，推理时间更快。SLM方面一个值得研究的主题是将它们集成到检索增强生成（RAG）系统中，以增强其性能。本文探讨了这一最新趋势，概述了将SLM集成到RAG系统中的好处和局限性。

近期，随着DeepSeek在人工智能领域引发热潮，市场上众多厂商纷纷推出DeepSeek一体机新品。这一现象引发业界广泛关注：DeepSeek一体机究竟是刚需，还是厂商的跟风之举？为深入探讨这一话题，ITPUB特别策划了系列线上直播访谈，邀请到行业专家共同剖析DeepSeek一体机的发展现状、市场影响及未来趋势。

那么对于企业来说，要实现上述过程的一个关键问题就是：部署完DeepSeek之后，到底要怎么用好它？以下是70个DeepSeek在数据领域的应用场景，展示了DeepSeek如何为数据行业注入智能化动力，带来切实的改变与效益。

IT基础设施市场正经历着一场属于它的“气候变化”，这源于生成式人工智能热潮导致的市场过热。就像真正的气候变化使现有模型难以准确预测天气一样，频繁调整模型以及相对当前有限的数据，也让预测从现在到本十年末的服务器、存储和网络支出变得越来越困难。

在大模型浪潮席卷全球的当下，数据与智能的深度融合正在重塑企业的核心竞争力，#DeepSeek 等大模型技术及应用的爆发式发展，使得数据不再仅是静态资源，而是驱动业务实时决策，赋能模型精准进化的核心原料。本次分享将深入剖析 DeepSeek 时代所需要的数据引擎。

本文通过提取并梳理以上两篇文章中的技术术语和价值信息，并进行扩展，再以问答形式来呈现，希望通过这种方式，在加深使用者和开发者对 AI Agent 的了解方面，起到一些帮助。

在前端可观测分析场景中，需要实时观测并处理多地、多环境的运行情况，以保障 Web 应用和移动端的可用性与性能。传统方案往往依赖代理 Agent → 消息队列 → 流计算引擎 → OLAP 存储的多级架构，虽然能满足基本数据接入与查询需求，但面临以下困难与挑战：

4月29日，第四届创新数据基础设施论坛（IDI Forum）在德国慕尼黑成功举行。华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士发表题为“数据觉醒，AI-Ready数据基础设施加速智能化”主题演讲，并正式发布AI数据湖解决方案，加速AI行业化落地。

近日，第八届数字中国建设峰会在福州召开。超聚变数字技术有限公司携算力基础设施与服务、城市与企业数智化、智慧能源解决方案等业务领域的前沿创新成果亮相峰会，获得与会嘉宾、客户伙伴、现场媒体及参展观众的积极关注。

在爱奇艺基础架构的早期规划中，业务应用主要依托公司自建IDC模式(私有云)进行私有化部署。随着业务的不断发展变化，自建IDC模式在成本控制、弹性扩展以及区域覆盖等方面逐渐暴露出很多局限性。与此同时，随着公有云技术的日益成熟，我们开始逐步引入公有云资源，形成了自建IDC与多家公有云并存的业务部署模式，即混合云网络架构。