SAP Sapphire 2026: The Complete Breakdown
来自奥兰多的所有 25 条公告，实际发货与营销，以及这对自主企业的文档和数据基础意味着什么。SAP 在奥兰多举行的 Sapphire 2026 是该公司历史上人工智能最密集的主题演讲。克里斯蒂安·克莱因
Ростех показал на ЦИПР ИТ-конструктор для создания корпоративных сервисов
RED Platform 解决方案包括一组自动生成的内置功能 - 接口、文档、标准业务流程和数据库
Multimodal evaluators: MLLM-as-a-judge for image-to-text tasks in Strands Evals
如果您正在构建视觉购物、图像或文档理解或图表分析，您需要一种方法来验证模型的响应是否确实基于源图像。纯文本评估器无法告诉您标题是否忠实地描述了图像、提取的发票总额是否与文档匹配、或者屏幕摘要是否[...]
AI computer agents may confidently cause dangerous mistakes, study finds
加州大学河滨分校的一项新研究引起了人们对日益增长的旨在代表人类操作计算机的人工智能的担忧。这些被称为“计算机使用代理”的人工智能系统正在开发中，用于自动处理日常数字任务。他们可以对电子邮件进行分类、组织文件、编辑文档、浏览网站、填写表格，并且……研究发现，后人工智能计算机代理可能会自信地造成危险的错误，研究结果首先出现在 Knowridge Science Report 上。
Исследование: ИИ нельзя доверить ничего, кроме правки кода на Python
微软在文档编辑任务上测试了大型语言模型，在绝大多数情况下，其内容被严重扭曲。
How to Use Gamma AI to Create Beautiful Presentations and Classroom Materials
如何使用 Gamma AI 创建精美的演示文稿和课堂材料的帖子首先出现在 Shake Up Learning 上。如果您一直在为教师寻找一款能够真正节省时间并产生令人惊叹的结果的 AI 演示工具，那么面向教师的 Gamma AI 正是您需要了解的。 Gamma 是一款人工智能驱动的工具，可以通过简单的文本提示构建精美的演示文稿、文档甚至网页——无需设计技能，无需继续阅读如何使用 Gamma AI 创建精美的演示文稿和课堂材料的帖子首先出现在 Shake Up Learning 上。
Aderant transforms cloud operations with Amazon Quick
在这篇文章中，我们分享了 Aderant 如何使用 Amazon Quick 的人工智能功能来统一六个供应商系统的搜索并自动化文档工作流程，实现搜索时间缩短 90% 和文档加速 75%，以及其他人如何将这些方法应用到他们的操作中。
Smart Engines подвела технологические итоги 2025 года
俄罗斯文档识别系统开发商Smart Engines总结了2025年工作的技术成果。去年，该公司的专家对神经网络堆栈进行了全面的架构重新设计，并重新思考了关键软件产品，使得文档识别的质量和速度实现了突破。与此同时，该公司借助多模态人工智能“Sherlock 2o”加强了反欺诈方向，并在俄罗斯首次直接在即时通讯工具中实现了计算机视觉功能。
Smart Engines 与 Intek Group of Companies 合作推出了俄罗斯第一台内置人工智能的多光谱扫描仪，用于识别文档并验证其真实性。所有过程 - 读取、分析和验证文档的真实性 - 都直接在设备内部执行，无需将图像传输到外部计算机。该技术将在第十二届VBA-2025“全银行自动化”国际论坛上首次亮相。
Smart Engines обучил кадрового ИИ-агента оформлять 100 кандидатов в минуту
Smart Engines 科学家加速了 AI 代理的速度，用于将人事文档中的数据输入 KEDO 系统。现在它可以在没有GPU的服务器上1分钟内识别100套就业所需的文档。即使在峰值负载下，响应也只有几秒钟。该解决方案适用于快速增长的企业和招聘人员需求量大的行业，例如零售贸易、酒店业务、旅游、物流和运输。
New Live Guidelines for Secure Software Development, Security, and Operations Practices
NIST 国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 正在发布一份实时文档，作为其安全软件开发、安全和运营 (DevSecOps) 实践项目的一部分。该项目演示了组织如何实施
How Amazon Finance streamlines regulatory inquiries by using generative AI on AWS
在本文中，我们将演示 Amazon FinTech 团队如何使用 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务构建可扩展的 AI 应用程序，以改变监管查询的处理方式。使用此解决方案的每个团队都会创建并维护自己的专用知识库，其中填充了该团队的特定文档和参考材料。
iManage Playbook Analysis Strengthens AI Contract Strategy
很长一段时间以来，iManage 主要是您保存合同和其他文档的地方。最近，他们涉足了合同审查领域，...
RAG Is Blind to Time — I Built a Temporal Layer to Fix It in Production
测试三周后，一名学习者告诉我，我的人工智能导师给了她错误的答案。并不是明显错误 - 只是过时到足以误导。就在那一刻，我意识到大多数 RAG 系统都悄悄忽略了一些事情：它们没有时间观念。我的系统检索到最相似的文档，而不是最新的文档。在不断变化的知识库中，这是一个严重的缺陷。修复方法不在检索器或模型中。它就在它们之间的间隙中。我构建了一个时间层，可以过滤过期的事实，增强对时间敏感的信号，并使系统更喜欢仍然真实的内容，而不仅仅是匹配的内容。文章《RAG 对时间视而不见——我构建了一个时间层来在生产中修复它》首先出现在《走向数据科学》上。
10 Ways Instructional Coaches Can Use NotebookLM for Coaching Cycles
您是否曾经感觉自己淹没在教练日志、课程 PDF 和无尽的数据报告中，只是为了花费宝贵的时间寻找正确的证据？想象一下，只需点击几下即可将混乱的一堆变成清晰的、可操作的路线图。在这篇文章中，我们将揭示 Google NotebookLM 如何将这些分散的文档转化为强大的辅导资源，从而真正推动教学向前发展。您将发现三种具体方法来节省您的时间：首先，如何立即发现数十个辅导对话中的模式；其次，如何根据冗长的学区指南创建教师友好的备忘单；第三，如何将多个数据报告综合成一份简明的简报，突出领导层的首要任务。每个策略都是围绕您自己的文件构建的，因此见解始终准确并与您学校的目标保持一致。此外，我们还分享分步提示
Halliburton enhances seismic workflow creation with Amazon Bedrock and Generative AI
在这篇文章中，我们将探讨如何构建概念验证，将自然语言查询转换为可执行的地震工作流程，同时为哈里伯顿的地震引擎工具和文档提供问答功能。我们将介绍该解决方案的技术细节，分享显示工作流程加速高达 95% 的评估结果，并讨论可帮助其他组织通过生成 AI 增强其复杂技术工作流程的关键知识。
五角大楼于周五（5 月 8 日）发布了一批新的 UFO 文件。这些文档中有近 30 个视频，其中包含一系列有趣的物体。
