人工智能 (AI)

开发人员的大部分时间都花在理解代码上，而不是编写代码。Katie McDonald 解读智能体编程、旧版代码现代化改造，以及 AI 对软件开发工作流的提速作用。

您是否在观看 UFC 赛事时产生过这样的疑问：“刚刚发生了什么？”本期 Smart Talks with IBM 将对话 UFC 赛事数据分析负责人 Alon Cohen，走进八角笼赛场，解析 AI 如何定位决定赛事胜负的关键瞬间。

检索技术如何演进为智能体式 AI？Sam Anthony 解读 RAG 发展历程，从基础检索到由大语言模型驱动的自适应系统。了解语义检索、混合检索与 AI 智能体如何支撑多阶段调研、决策制定与信息整合分析。

如今，AI 智能体能够预订机票、编写代码，却不知道自己五分钟前做过什么。Bri Kopecki 阐释了 AI 智能体需要操作系统管理内存、工具、身份与管控护栏的原因。了解 Agent OS 基础架构如何提升 AI 的可靠性与可拓展性。

智能体式 AI 的故障并非随机产生，而是诱因清晰且具备可预判性。Meenakshi Kodati 梳理了智能体式 AI 系统的典型故障类型，涵盖无限循环、虚假规划、工具违规调用等场景。了解优化架构设计、增设约束条件、完善监控机制如何提升系统可靠性。

IBM Think 2026 大会 AI 相关主题演讲、专题研讨、新品发布及演示内容回顾。全球各行业业务及 IT 负责人齐聚一堂，探讨如何高效规模化搭建智能体式企业架构，同时兼顾管控效力与整体协同性。

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 的智能正在不断发展。这对于推动 AI 转型的数据负责人而言，意义如下。从 Think 2026 中获取洞察。

如今，大多数公司都设有首席人工智能官 (CAIO)。虽然新数据表明这项工作已经初见成效，但其职责仍在不断演变。

研究人员正训练 AI 仅通过标准病理切片，检测肿瘤内不可见的免疫活动。微软研究院开发的 GigaTIME 模型是支持该研究的最新成果。

DeepSeek 推出新方法，旨在实现大规模语言模型 (LLM) 训练的稳定性。

在 Station F 的科技创业孵化体系中，法国 AI 生态始终充满希望。记者 Anabelle Nicoud 在巴黎总部发回详细报道。

AI 正以前所未有的速度重塑各行各业。而我们如何适应这一变革，将在很大程度上决定职业发展的前景。

记者 Anabelle Nicoud 采访了 AI、安全、量子及其他领域的多位专家，以更好地了解科技将在 2026 年带领我们走向何方。

2025 年是开源智能体 AI 之年，IBM 的 BeeAI 与 Agent Stack 是该舞台上的主要明星，它们让企业能够轻松构建和部署智能体。