体验免费学习课程，助力培养企业日益看重的各项技能，涵盖 AI 协同、问题解决、系统思维以及安全软件开发。

深入了解丰富的 AI 主题，从人工智能的工作原理基础，到管理、治理、用例和行业应用。

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AI 编码工具的兴起，反映出工程师处理海量代码库、技术文档以及日趋复杂系统的方式正在发生更为广泛的转变。了解一位科研人员如何将 AI 融入其日常工作。

解读 IBM Think 2026 大会面向 DevOps 管理者及从业者发布的重磅资讯与产品动态。

AI 智能体越强大，失败时造成的影响可能越大。了解如何运用新的批判性思维技能，确保智能体始终处于可控状态。

长期以来，AI 模型一直被称作“黑箱”，如今其内部运行机制正不断被揭开。这份趣味科普指南证明，相关原理甚至可以用通俗易懂的语言向大众讲解清楚。

规范驱动开发 (SDD) 是一种软件开发方法，其特点是在开发开始之前，先编写并商定一份关于实现细节的详细规范。

“氛围编程”是软件开发中一个新兴且定义较为宽泛的术语，指的是引导 AI 工具生成代码而不是手动编写代码的做法。

智能体工程是依托工程专业能力，在软件开发全流程中对 AI 智能体进行编排与监督的实践。

智能体编码的核心是编码智能体，这类 AI 系统将大语言模型的推理能力，与编码工具及执行环境调用能力相结合。

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量子计算机可能很快就能破解保护互联网的加密方案。以下是 Cloudflare 和 Signal 等企业所做的准备工作。

AI 依旧难以识别讽刺话语。研究人员并未就此放弃。

合成数据能够拯救生命、保障用户权益。但如何兼顾隐私保护与数据精准度，仍是一大难题。

设立首席 AI 官（CAIO）的企业，其 AI 投资回报率高出 5%。它们是如何取得此成就的？

批评者称轨道数据中心是 “极致疯狂的构想”。工程师们正逐步攻克各类技术难关。

17 位专家预判 AI、量子技术与网络安全行业未来趋势

他们的电子邮件进入了客户的垃圾邮件文件夹。需数月才能重回收件箱。

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多年来，高级软件工程师大多忙于团队管理与系统设计；如今 AI 代码工具正促使他们重新回归代码编写工作。

了解零售商如何将 AI 智能体直接嵌入运营，以监控实时信号并自主执行工作流。

由于智能体式 AI 是一个快速发展的领域，其威胁态势也在与科技同步实时演变。

银行必须从形式化的合规管理转变为目标驱动的智能治理。

用无法解决问题的聊天机器人替代人工客服，会让客户感到沮丧且得不到支持。其实存在更优解决方案。

一位客户早上醒来收到一封电子邮件：“您的订单已取消。”可客户本人并未发起取消操作。是系统擅自执行了取消操作。

了解如何在企业范围内对 AI 智能体进行监管、协调与管控。

微软研究人员发布的一篇新论文指出了 AI 工作流存在的一项重大隐患。

对于推进智能体式转型的企业而言，难点已不再是落地实际业务成果，而是如何把控后续发展走向。

了解构建和管理企业 AI 智能体的结构化、可扩展的端到端方法。

一位 IBM 开发人员表示，AI 工具现在可以处理构建演示的大部分早期工作，让他能够直接投入实验。

了解全球领先品牌如何利用智能体式 AI 开辟打造更智能业务的道路。

构建一个由人工智能驱动的支持智能体，其服务于不同语言的客户，由跨语言大型语言模型和 watsonx Orchestrate 提供支持。

在智能体时代大获全胜的组织，能够跨云、供应商和系统治理、协调并扩展一支由智能体组成的员工队伍。

自动化的未来是智能体方法和确定性方法的审慎平衡。

包含阅读解释器和实践教程的综合资源

IBM 将两个大型超低温低温模块连接起来，克服了迈向更大规模量子计算机过程中的一项工程难题。

关于原子级薄材料的意外发现使物理学家 Eva Andrei 荣获科维理奖。

IBM 全新子公司 Anderon 将成为美国首家专营量子芯片代工业务的企业

近期研究成果表明，量子计算机有望逐步处理金融行业中部分计算强度极高的任务。

52 量子比特量子傅里叶变换全新实验证明，产业生态创新能够提升量子硬件上的算法性能。

“绝大多数应用场景或许至今仍未被发掘。”

IBM 研究总监 Jay Gambetta 认为，量子计算或将带来同等颠覆性变革：它不只是一款全新工具，更是一套全新思维模式。

了解利用量子力学解决复杂问题的先进处理硬件。

Brassard 四十年来不断警示世人，人类的机密信息存在被盗取的风险。

“你或许拥有十项绝佳条件，但只要其中一项出问题，一切都无法运转。”

自 20 世纪 60 年代起，IBM Z 这类大型主机便低调存在，为全球商业运转提供支撑。

了解硬件能力如何实现运行 LLM 所需的矩阵数学，并听取让 AI 发挥作用的创意案例。

由于大部分企业数据都驻留在大型机上，因此大型机是集成 AI 的完美选择。

了解 AI 栈如何为构建 AI 解决方案提供结构。

有针对性的混合云方法可以帮助企业提高运营敏捷度和可扩展性。

随着电能限制和 GPU 稀缺重塑 AI 环境，领先的组织正从部署转向优化。

如果 AI 的成功意味着需要重新调整企业基础设施，其收益是否会大于成本？

AI 计划的成功在很大程度上取决于底层基础设施能否高效支持要求严格的工作负载。

消除阻碍数据、工作流和情报以业务所需速度流动的摩擦。

了解这两种部署类型在运行 AI 模型方面的差异，以及它们存储和处理数据的位置。

制定有针对性的架构决策是放大混合云和 AI 价值的关键。

“攻击者根本不需要零日漏洞，他们只需要有效的凭据和一点耐心。”

一位 IBM 专家认为，一些重大转变正在同时重塑数据栈。

17 位专家对未来一年进行预测。

IBM 询问了 1000 多位高管，经济、地缘政治和技术因素将如何影响他们 2026 年的决策。

2026 年，AI 的采用将迫使组织提升其可观测性战略的智能性、成本效益并与开放标准兼容。

Mixture of Experts 小组成员回顾 2025 年并预测 2026 年。

2026 年是企业 AI 的转折点，即智能体支点。

自主 AI 和 AI 辅助的社会工程带来的新风险

深入了解 Gartner 对 2026 年的九大预测以及企业如何做好准备。

未来 12 个月将以争相开发更聪明的模型为特征，这些模型能够先思考后说话，并以更少的资源完成更多的工作。