Symbotic将整合Veo Robotics的专利FreeMove®智能3D视觉系统，以提高协作工业机器人工作单元的效率和安全创新。{ width=60% }

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Symbotic Inc.（纳斯达克：SYM）是供应链A.I.技术领域的领军者，宣布已收购Veo Robotics的几乎所有资产，后者是工业机器人智能安全防护领域的创新者。根据协议，购买的资产包括用于工业工作单元的FreeMove® 3D深度感应计算机视觉系统和所有相关知识产权。通过将FreeMove集成到其机器人仓库自动化系统中，Symbotic希望通过更具动态性和灵活性的人机协作提高生产效率。
Symbotic董事长兼首席执行官Rick Cohen表示：“创新的FreeMove视觉系统使Symbotic能够为客户提高生产效率，并在人类与机器人互动的环境中提供最高水平的安全性。”他还表示：“我们很高兴前Veo Robotics团队加入Symbotic，在这里他们将继续进行这项令人兴奋的工作，为我们的公司带来他们的才华、专业知识和尖端技术。”
FreeMove系统的专利传感器和软件监控协作机器人工作单元，动态地预测机器人环境中未来的人类和物体位置，并自主限制或继续运动，确保工人安全而不牺牲效率。FreeMove是唯一一个符合安全标准的智能3D机器人防护解决方案，包括TUV莱茵的PLd ISO 13849认证和Category 3，这对Symbotic未来的增长至关重要。
这项价值870万美元的交易已于2024年7月19日结束。

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探索湖屋架构如何演变，将数据湖和数据仓库的优势融合成一种改变游戏规则的解决方案！
目录

1. 历史背景和核心原则
2. 湖屋架构的关键进展
   2.1 统一存储和计算层：
   2.2 事务能力和ACID合规性：
   2.3 高级元数据管理：
   2.4 支持多样数据类型和工作负载：
   2.5 增强的数据安全和治理：
3. 对现代数据管理的影响
4. 结论
   值得注意的是，湖屋架构的存在给数据架构景观带来了一些重大变化。{ width=60% }

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在这一演进过程中，组织仍在努力处理复杂和多样化的数据管理，而湖屋模型正是应对之道。湖屋可以被视为数据湖和数据仓库的更好整合，提供了更加完善的数据管理系统。本博文深入探讨了湖屋架构的进一步演变，解释了其主要概念、最新发展，以及如何改变当今数据管理方式。

1. 历史背景和核心原则
   在了解湖屋架构的架构风格发展之前，重要的是看一下概念的基本组成部分。早些时候，公司使用数据仓库进行结构化数据处理和分析。数据仓库为复杂查询提供了强大且完善的SQL查询、事务和近实时查询处理。然而，当尝试处理与常规列表的单一维度刚性结构不兼容的不同和更复杂类型的数据时，这就成为了一个缺点。

另一方面，数据湖是为了应对这些局限性而出现的一个概念，允许在大数据环境中管理原始且非结构化的信息。数据湖允许接受和存储来自不同来源的各种格式的数据；然而，它们并没有提供数据仓库典型的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）事务功能和性能改进。

因此，湖屋的架构致力于将这两种范式融合成一个整合系统，以展现双方的优势。总结而言，湖屋是数据组织的下一个步骤，其结合了数据湖的可扩展性和灵活性以及数据仓库的性能和控制。

2. 湖屋架构的关键进展
   2.1 统一存储和计算层：
   湖屋架构在其架构设计中引入了简化的存储和计算层，从而降低了复杂性水平。该层使组织能够在满足多种数据处理任务的同时存档数据，从批处理到实时处理。计算与存储资源的解耦是关于规模效率的重大改进。

2.2 事务能力和ACID合规性：
当代湖屋架构中包含的更为重大变化之一是事务性和ACID合规性。它保证数据操作的耐久性和可靠性，解决了数据湖的主要弱点之一。同时，应用这些事务功能将使湖屋能够处理大量数据并执行复杂计算，而不会影响信息的质量。

2.3 高级元数据管理：
湖屋架构领域注册了一些进步的另一个领域是元数据管理，作为治理和发现可用数据的关键区域。今天的湖屋提供了复杂的元数据目录，有助于数据索引、谱系和模式变更跟踪。这些创新有助于用户搜索数据并查看其中的片段，从而提高操作的生产力。

2.4 支持多样数据类型和工作负载：
湖屋架构发展中的其他改进与扩展对数据集的各种特征和贡献者的支持有关。这种灵活性使组织不仅可以进行正常的SQL查询分析工作，还可以进行更高端的机器学习和人工智能相关工作。因此，湖屋具备支持结构化、半结构化和非结构化数据的能力，使其成为复杂分析的理想平台。

2.5 增强的数据安全和治理：
数据的保护和管理仍然是组织关注的重要问题。湖屋架构采纳了一系列安全措施，如高级访问控制、数据加密和审计功能。这些功能提供了一种防范未经授权访问和泄露数据的手段，并符合规定。

3. 对现代数据管理的影响
   湖屋概念将最佳架构引入新的前沿来管理数据，并对其进行采用以增强现有数据管理。因此，湖屋概念提供了一个统一框架，用于处理多类数据任务，从而提高组织处理数据资产的效率。实时数据处理和强大的事务基础还赋予组织根据其数据做出决策的信心。

此外，湖屋中更佳的元数据管理和支持的安全选项增强了整体数据治理和合规性。因此，组织能够以类似的方式管理其数据资源，从而在考虑质量和准确性以及遵守法规时，能够轻松实现。

随着组织规模的不断扩大，面临更高效处理数据的挑战，数据管理概念将湖屋架构视为能够解决传统数据系统困难的东西。数据湖与数据仓库的优势结合使湖屋解决了当今复杂数据场景的问题。

4. 结论
   湖屋架构概念是改善数据处理流程的最重要一步之一。另一方面，湖屋提供了一种融合数据湖和数据仓库的方法，提高了可扩展性、性能和治理。在采用这种创新架构时，组织准备充分利用收集到的数据，促进分析和创造力在一个朝着更高度依赖数据和信息的世界中。

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探讨技术领袖和组织在增强多样性、平等性和包容性（DEI）倡议方面的专业建议，重点关注人工智能技术的道德开发和部署。{ width=60% }

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Kiranbir，我们很高兴在AITech Park采访您，请您与我们分享您的职业旅程，重点突出导致您担任Google高级员工工程经理一职的关键里程碑。
我在Garmin和Apple开始作为软件工程师。随着我在苹果公司的职业发展，我希望像我的导师帮助我一样帮助和领导我的同事。我也突然意识到，如果我有一队与我完全相同的人，我可以完成更多工作。这导致我在微软公司担任首个管理职务。
最初，我发现很难在追求让我的团队按照我的方式工作和优先考虑他们的职业成长之间取得平衡。最终，我负责一个项目，必须在六个月内设计、开发和推出Hololens的附件。我被迫委派任务并放手一些方面，并意识到我妨碍了进展。
我的团队正在提供令人惊叹的解决方案，这是我从未想到的。我意识到我不需要建立一个与我一模一样的团队。我雇佣了一个具有独特技能的才华横溢的团队。我的工作是赋予他们权力并不妨碍他们。这个领悟让我开了眼界，也让我变得更谦虚。
我还意识到，我在工程方面使用的技能并不是我成为一个有效领导者所需要的技能。因此，我开始专注于成为一个好的经理。多年来，我从错误中学到，并最终为我领导的每个团队确立了三个核心价值观：
信任您的团队和同事，并赋予他们自主权。提供机会上的公平。每个人都应有机会学习和成长。要谦虚。
随着我作为一个经理的成长，微软给了我几个机会和挑战，帮助陷入困境的团队。这些团队在面对文化挫折、项目取消或糟糕管理后被调入我的组织。通过倾听、建立心理安全、提供机会、确定未来领袖，并拒绝自我的方式，我帮助他们扭转局面。
帮助团队变得自给自足定义了我在高级管理层的目标和职业，这为我在Google找到了可以运用这些技能和我的工程经验的机会奠定了基础。

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个人如何在整个职业生涯中以何种方式航行到多样性、平等性和包含性（DEI）与技术的交汇点？
作为锡克教徒，我很少在我的城市或者行业里看到与我类似的人。有时候，我觉得很孤单。我问自己，第一次见面时同事会想什么看到我？
我意识到自己需要良好地代表我的群体，好让后来的人不会对那些在我之后到来的人持偏见。我感到有必要证明我的社区，而不仅仅是我自己，同时也感激那些打破障碍的锡克教徒，这样我就不必成为第一个。当我开始寻找实习机会时，我考虑过改变我的名字。当我第一次在Hololens上工作时，我不能戴上我的头巾。
这些经历让我想要创造一个代表性的工作环境，侧重于你能做什么，而不是你看起来像什么或你来自哪里。一个让你做真实自我的工作场所。一个让你为每个人都创造产品的工作场所。

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鉴于您的经验，您在促进科技团队内多样性并确保公正结果方面发现的个人战略或方法是什么？
我在职业生涯早期获得的一个教训是确保我们的招聘渠道更具代表性，就是要有耐心。我的一位前总经理与我分享了一个统计数字或“一半规则”：
32份申请16份经由招聘经理审查的简历8名候选人进行初步电话面试4名候选人进行最终现场面试2份提供的报价1份接受的报价
他的观点是，如果按顺序审查申请，您很可能会在前30个应用程序中找到合适的候选人。为了确保您有代表性的候选人群，您必须留有空缺以接受更多申请，并且您可以决定首先审查哪些申请。
另外，在创建工作聘请时，要优先考虑对公司重要而不仅仅是对工作重要的内容。公司未来需要哪些技能和要求？什么技能仅在短期内才是必要的？我想说的是，不要只为当下招聘最适合的人员，而要为团队未来五年内最适合的人员。尝试筛选进而不是筛选出。
为了确保公正结果，我指向我的第二项领导价值观，机会上的公平。任何团队的现实是，任何时候可能只有有限数量的高能见度机会。对于我的团队来说，无论某人过去表现得多么出色，下一个机会和挑战都会交给其他人。即使其他人可能会更快地完成它，每个人都应有机会学习和成长。
此外，我们可以专注于远距离移动，而不只是快速行动，当每个人成长时。当此方法被实践和奖励时，团队通常会发现自己有耐心，并支持当前领导努力的人。尽管我不怪罪不同意见的个人，但他们的成长并不比团队的重要性更重要。

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从您的角度看，您会为寻求加强DEI倡议的科技领袖和组织提供什么建议，特别是在开发和部署AI技术的背景下？
我对任何DEI倡议的第一个建议是要有耐心。您不会在一天内看到变化，因此您需要专注于随着时间的推移看到变化。这意味着不要过早放弃，领导者应给予他们的团队更多的时间来招聘和面试，而不是威胁职位收回，如果职位没有填满。
最终，AI模型仅如其所训练的数据那样出色。领导者需要考虑数据的质量。他们有足够的数据吗？是否存在偏见？是否有助于消除人类的偏见的数据？

AI技术如何可以用于增强而不是妨碍科技组织内的多样性和包容努力？
许多组织已经存在固有的熟悉偏见。例如，他们可能一年又一年地更倾向于从同一所大学或公司招聘。虽然重要承认有偏见，但也要记住招聘是具有挑战性且竞争激烈的，这些途径可能一直以来以较少的努力获得相对不错的候选人。
然而，如果组织想要招募更好的候选人，那么扩大他们的招聘组合并利用AI使其更有效是有道理的。传统上，扩大候选人范围意味着选出一个合适的候选人需要更多努力。

你认为AI可以利用哪些特定方式来识别和解决科技职业中性别平等和多样性的系统障碍？
当我们知道要收集什么数据和哪些数据重要时，我们了解到在哪里引入偏见，花费较少的努力并错过了差距。例如，我分享过的HBR研究表明，女性需要拥有100%的技能才能申请，同时驳斥了信心是决定因素的想法。男性和女性对不去申请相同地感到不自信。实际情况是，人们需要熟悉招聘流程和哪些技能被认为重要等方面。因此，尽管尝试消除偏见，我们的理解和偏见也会发挥作用！

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在关于未来AI与科技部门多样性和包容性努力的问题上，您有什么看法？您预见未来几年会出现哪些关键趋势或发展？
我对广泛人群将有机会获得专注于他们的技能和能力而不是背景的机会感到乐观，并且在评估这些技能时会减少偏见。与此同时我预测道路会崎岖坎坷。

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Kiranbir Sodhia
Google高级员工工程经理。

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The Falcon Mamba 7B是全球性能排名第一的开源State Space Language Model（SSLM），由Hugging Face独立验证SSLM具有低内存成本，不需要额外内存即可生成任意长度的文本块Falcon Mamba 7B也胜过传统的变压器架构模型，如Meta的Llama 3.1 8B和Mistral的7B新模型反映了阿布扎比在AI研究和开发方面的创新和开拓性方法

科技创新研究所（TII）是阿布扎比先进技术研究委员会（ATRC）的领先全球科学研究中心和应用研究支柱，发布了其Falcon系列中的新大语言模型，Falcon Mamba 7B。{ width=60% }

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这一新模型是全球性能排名第一的开源State Space Language Model (SSLM)，由Hugging Face独立验证。

作为Falcon的第一个SSLM，与以前所有使用基于变压器的架构的Falcon模型不同。这个新的Falcon Mamba 7B模型是研究所正在进行的开拓性研究的又一个例子，以及它开发的突破性工具和产品以开源格式提供给社区的示例。

ATRC秘书长、阿联酋总统战略研究和先进技术事务顾问Faisal Al Bannai表示：“Falcon Mamba 7B标志着TII连续第四次获得AI模型排名第一，强化了阿布扎比作为全球AI研究和开发中心的地位。这一成就凸显了阿联酋在创新方面的坚定承诺。”

对于变压器架构模型，Falcon Mamba 7B在HuggingFace的新推出的基准上胜过了Meta的Llama 3.1 8B、Llama 3 8B和Mistral的7B。与此同时，对于其他SSLMs，Falcon Mamba 7B在旧基准中击败了所有其他开源模型，并将成为HuggingFace的新更严格基准排行榜上的第一个模型。

TII首席执行官Najwa Aaraj表示：“技术创新研究所持续推动技术的边界，用其Falcon系列AI模型。Falcon Mamba 7B代表着真正的开创性工作，为未来的AI创新铺平道路，将增强人类能力并改善生活。”

State Space模型在理解随时间演变的复杂情况方面非常出色，比如整本书。这是因为SSLMs不需要额外内存来处理这样大量的信息。

另一方面，基于变压器的模型非常擅长记住和使用它们之前处理过的信息序列。这使它们非常擅长像内容生成这样的任务，然而，因为它们将每个单词与每个其他单词进行比较，这需要大量的计算能力。

SSLMs可以在估计、预测和控制任务等各个领域找到应用。类似于基于变压器的模型，它们也在自然语言处理任务中表现出色，并可应用于机器翻译、文本摘要、计算机视觉和音频处理等领域。

TII AI Cross-Center Unit代理首席研究员Hakim Hacid表示：“随着我们推出Falcon Mamba 7B，我为TII培养其发展的协作生态系统感到自豪。这次发布代表了一个重大的进步，激发了新的视角，进一步激发了智能系统的探索。在TII，我们正在推动SSLM和变压器模型的边界，以激发生成式AI中进一步的创新。”

Falcon LLMs已经被下载超过4500万次，证明了这些模型的出色成功。Falcon Mamba 7B将在TII Falcon License 2.0下发布，这是一种宽容的基于Apache 2.0的软件许可，其中包括促进AI负责任使用的可接受使用政策。有关新模型的更多信息，请访问FalconLLM.TII.ae。

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$1000万的捐助用于培训和提供SAS人工智能软件和计算能力，支持培训1万名高等教育学生和教育者学习人工智能。{ width=60% }

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英联邦秘书处和数据与人工智能领导者SAS将合作，通过给英联邦国家提供人工智能软件和计算资源，建立一个更加多样化的全球人工智能劳动力。价值1000万美元的SAS软件、计算能力和培训捐赠包括不仅将帮助高等教育学生学习如何使用人工智能，还将教导他们如何负责任地使用。

该项目是英联邦秘书处的英联邦人工智能联盟（CAIC）的一项举措，旨在构建技术能力，特别关注小型国家和年轻人。

英联邦国家的高等教育学生和教育者将免费获得SAS Viya for Learners。SAS Viya是一个全面的云原生平台，提供强大的数据分析、机器学习和人工智能功能。它被银行、教育、政府、医疗保健、保险和零售等行业的成千上万组织所使用。

学生和教育者还将获得数字学习环境SAS Skill Builder for Students和SAS Educator Portal。这些平台提供数字课程、认证计划和实践机会，旨在构建和验证分析和人工智能技能。此外，教育者门户网站还包括教学材料，使将分析内容融入课程变得更加容易。

英联邦的高等教育机构也被邀请参加SAS的全球学生数据比赛Curiosity Cup和SAS编程马拉松。这些免费比赛为学生提供了一个绝佳机会，让他们将分析技能应用于真实问题，与同行合作，并在全球舞台上获得认可。

英联邦秘书处贸易、海洋和自然资源高级AI总监苏雷什·亚达夫表示：
“在我们快速发展的数字景观中，我们面临的不仅仅是数字鸿沟，还有一个关键的基础设施鸿沟。如果我们未能填补这一差距，未能向我们的年轻人提供必要的资源，我们将面临失去一整代人的技术不平等危险。这不仅仅是关于获取信息的问题；它是关于用工具赋予年轻头脑创新、创造和解决全球挑战的问题。如果我们做得正确，我们不仅是将学生连接到技术，还将把他们连接到无限的可能性。
我们与SAS的合作是确保英联邦没有一个年轻人被数字革命落下的重要一步。”

英联邦共有56个国家，其中33个是小国。SAS的合作将首先聚焦加勒比地区，然后扩展到其他国家，目标是在五年内培训1万名学生和教育者。这支持英联邦秘书处促进数字转型和可持续发展的优先事项，并构建一个能够支持人工智能驱动转型的多样化全球劳动力。

40多年来，SAS一直与学术机构、政府组织和公司合作，释放数据的力量，改善决策，转型组织。SAS在世界上3000多所大专院校中使用，在公司的全球学术计划下，它在英联邦国家的每个地区都有大学合作伙伴关系。

据Statista称，2024年人工智能市场超过1840亿美元，预计到2030年将超过8260亿美元。

SAS高级副总裁Sean O’Brien表示：“我们花费数十年为教育者提供资源，为学生提供他们在科技市场中抓住最热门工作的技能。”他说：“这些工作现在在人工智能领域。我们很高兴帮助学生改变他们的生活，并发展英联邦国家的技术部门。”

学习如何负责任地使用人工智能

强大的人工智能技术的崛起带来了令人难以置信的机遇，但也引发了恐惧，世界各地正在出台法规来解决人工智能的道德使用问题。SAS对负责任创新的承诺融入了其文化和技术。英联邦的学生和教育者将能够使用SAS Viya内置的可信AI功能，如偏见检测、可解释性、决策可审计性、模型监控、治理和问责制。

SAS数据伦理副总裁雷吉·汤森德在英联邦发布活动上发表演讲。“这种合作将向未曾从推动世界最大经济体技术进步的技术获益的人口带来人工智能能力。”汤森德说：“这些学生不仅将获得全球雇主渴望的人工智能技能，而且还将学会如何以有利于社会的方式道德地运用这些强大技术。”

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The Falcon Mamba 7B is the no. 1 globally performing open source State Space Language Model (SSLM), as independently verified by Hugging FaceSSLMs have a low memory cost and don’t require additional memory to generate arbitrary long blocks of textFalcon Mamba 7B also outperforms traditional transformer architecture models such Meta’s Llama 3.1 8B and Mistral’s 7BNew model reflects the innovation and pioneering approach of Abu Dhabi in AI research and development. Technology Innovation Institute (TII)，阿布扎比(Abu Dhabi)的先进技术研究理事会(ATRC)的领先全球科学研究中心和应用研究支柱，已发布了其Falcon系列中的新大型语言模型，Falcon Mamba 7B. 作为Falcon的第一个SSLM，它与以往的所有使用基于变压器(transformer)的架构的Falcon模型不同。{ width=60% }

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这款新的Falcon Mamba 7B模型是该研究所正在进行的开创性研究的又一个例子，以及它在开源格式中向社区提供的突破性工具和产品。 阿布扎比ATRC秘书长、阿联酋总统战略研究与先进技术事务顾问H.E. Faisal Al Bannai表示:“Falcon Mamba 7B标志着TII连续第四次获得排名最靠前的AI模型，强调了阿布扎比作为全球AI研究与开发中心的地位。 这一成就突显了阿联酋对创新的坚定承诺。”对于基于变压器架构的模型，Falcon Mamba 7B在HuggingFace引入的新基准测试上超越了Meta的Llama 3.1 8B, Llama 3 8B和Mistral的7B。同时对于其他SSLMs，Falcon Mamba 7B在旧基准测试中击败了所有其他开源模型，并将成为HuggingFace新更严格基准排行榜上的第一个模型。TII首席执行官Dr. Najwa Aaraj表示:“科技创新研究所持续推动技术的边界，其Falcon系列的AI模型展示了真正的开创性工作，并为未来的AI创新铺平道路，这将增强人类能力并改善生活。”State Space模型在理解随时间演变的复杂情况，例如整本书，方面性能极佳。这是因为SSLMs不需要额外的内存来处理如此大量的信息。而另一方面，基于变压器的模型非常善于记忆和使用它们之前处理的序列中的信息。这使它们在诸如内容生成之类的任务上非常出色，然而，由于它们将每个单词与每个其他单词进行比较，这需要大量的计算能力。 SSLMs可以应用于各个领域，如估算，预测和控制任务。与基于变压器的模型类似，它们也擅长自然语言处理任务，可应用于机器翻译，文本摘要，计算机视觉和音频处理。TII AI Cross-Center Unit代理首席研究员Dr. Hakim Hacid表示:“随着我们推出Falcon Mamba 7B模型，我为孵化其开发的TII协作生态系统感到骄傲。此次发布代表着向前迈出的重要一步，激发新的视角，并进一步推动智能系统的探索。在TII，我们正在推动SSLM和变压器模型的边界，以激发生成AI领域的进一步创新。”Falcon LLMs已被下载超过4500万次，证明了这些模型的卓越成功。Falcon Mamba 7B将在TII Falcon许可2.0下发布，这是一种允许的基于Apache 2.0的软件许可证，其中包括一个促进AI负责任使用的使用政策。有关新模型的更多信息可以在FalconLLM.TII.ae找到。

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Former Shopify CFO joins VAST Data executive leadership team to oversee the next wave of revenue growth and global expansion VAST Data, the AI data platform company, today named Amy Shapero as its first ever Chief Financial Officer (CFO).{ width=60% }

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As the company prepares for its next stage of growth, this strategic appointment will enable VAST to scale faster, better serve customers and further expand VAST’s global business while accelerating market adoption of the only data platform built for the AI era. Shapero recently helped lead one of the fastest growing companies of the last decade, Shopify, serving as CFO and ushering that business from under $700 million in revenue to nearly $6 billion in less than five years. Her previous work spans private and public technology companies in commerce, financial services, marketing, and information services employing software-as-a-service models serving innovative SMBs and deeply data-intensive enterprises that have used their data to create new products and economies of scale. “Amy’s extensive finance, strategy, and operating experience with disruptive, mission-driven, high-growth companies like ours will prove invaluable as VAST continues to scale and expand at a rapid pace,” said Renen Hallak, CEO and co-founder of VAST Data. “We are thrilled to have Amy onboard as we look forward to the immense growth opportunity we have in front of us at VAST, and I look forward to building this great company with her.” As the new CFO of VAST Data, Shapero will oversee all financial operations, including budgeting, forecasting, financial reporting, and investor relations. In addition, she will play a key role in shaping the company’s strategic direction, ensuring alignment between financial goals and business objectives by fostering a dynamic finance team that puts VAST’s customers, partners and product development first, while refining and automating processes as much as possible in order to facilitate efficient scaling of the company. Shapero joins VAST amidst rapid growth, making scalability a key priority as enterprises and service providers alike are increasingly standardizing on the VAST Data Platform. AI-enabled organizations are realizing the benefits of VAST’s unified AI data platform that features a disruptive storage architecture, a next-gen database to organize all structured and unstructured data across a global namespace, and containerized compute engine services that have been built from the ground up to power AI. “From my first conversations with Renen and the VAST leadership team, it was immediately clear to me that this is an exceptional company, with brilliant leadership and an incredible opportunity in front of us as AI’s impact grows,” said Shapero. “I’ve always been data-driven, and throughout my career I’ve helped companies to harness data for insights to improve their customer experience, innovate to build new products, and use economies of scale to create new value. VAST’s unique approach to delivering technology innovation and extraordinary customer outcomes is rare, and I look forward to helping grow our success across the globe.” Explore AITechPark for the latest advancements in AI, IOT, Cybersecurity, AITech News, and insightful updates from industry experts!

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Abridge，作为临床文档生成AI领域的领先者，已与Reid Health达成了一项企业范围的协议，Reid Health是为印第安纳州和俄亥俄州的28万人提供服务的农村医疗保健系统。{ width=60% }

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在Reid的一些临床医生已经使用Abridge六个月之后，这项技术现在将向所有临床医生开放。

Abridge利用人工智能实时自动化临床文档。它直接集成在Epic的工作流程中，减轻了临床医生重复性行政任务的负担和干扰。这一尖端技术使临床医生能够花更多时间照顾患者，而不是忙于繁文缛节的文书工作。

行政负担是导致临床医生职业倦怠的主要原因之一，这促使许多人离开这个行业。在农村社区，这一危机甚至更加严重，因为劳动力短缺迫使临床医生看更多的病人并工作更长的时间。

“Reid is expanding access to care (Reid正在扩大护理的可及性)。The freed-up time has increased efficiency for the entire care team to where we’ve dropped responses to patient calls down to seconds (释放的时间已经提高了整个护理团队的效率，我们已经将对患者电话的回应时间缩短到数秒之内)”，Reid Health的副总裁/首席信息官Muhammad Siddiqui说。“您不必在大型城市医疗系统中才能获得AI技术，这种技术可以在提供者和他们的患者生活中产生有意义的变化。”

主要结果：

1. 提高护理可及性：自部署Abridge以来，对患者电话的回应时间减少了87%。
2. 显著节省时间：临床医生在工作后文档编制上花费的时间平均减少了60%。
3. 更专注于患者：完成记录所需的工作量减少了86%，患者报告说他们的临床医生在就诊期间更专注。

“我已经使用Abridge语音识别了三种不同的南亚语言方言，它们都完美无缺。我可以按照我习惯的方式实践，因为产品会根据我的需求和习惯进行调整 (Annuradha Bhandari博士，在Reid担任家庭医学医生) 。在设计医护人员提供护理的方式并真正以患者为中心的医疗解决方案中，很少有医疗解决方案真正是为医生提供护理而设计的。”

“Abridge创始人兼首席执行官Dr. Shiv Rao说：“今天，临床医生面临着与日俱增的压力，要用更少的资源看更多的患者。” “我们正在与Reid Health等创新的医疗系统合作，以恢复医疗体验中的人性。”

这则消息跟随了Abridge在Vermont大学医疗保健网络、CHRISTUS医疗保健、芝加哥大学医学院、Sutter Health、耶鲁新黑文卫生系统、UCI医疗保健、埃默里医疗保健、堪萨斯大学卫生系统、UPMC等数十个卫生系统的成功部署。最近，Mayo Clinic、Epic和Abridge合作推出了面向护士的生成式AI环境文档工作流。今年早些时候，Abridge宣布获得了1.5亿美元的C轮融资，其中包括来自NVIDIA的战略投资。

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$1000万捐赠培训和提供SAS AI软件及计算能力支持培训1万名高等教育学生和教育工作者
英联邦秘书处和数据与AI领导者SAS将合作，在英联邦国家带入AI软件和计算资源，助力建立更多元化、全球化的AI人才队伍。{ width=60% }

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价值合计1000万美元的SAS软件、计算能力和培训捐赠，包括AI功能和内容，不仅将帮助高等教育学生学习如何使用AI，还将教会他们如何负责任地运用AI。
该项目是英联邦秘书处英联邦AI联盟 (CAIC) 的一项倡议，旨在建设科技能力，重点关注小型国家和年轻人。
英联邦国家的高等教育学生和教育工作者将免费获得 SAS Viya for Learners。SAS Viya是一款全面的云原生平台，为数据分析、机器学习和AI提供强大功能。它被银行、教育、政府、医疗保健、保险和零售等行业的数千家组织使用。
学生和教育工作者还将获得数字学习环境 SAS Skill Builder for Students 和 SAS Educator Portal。这些平台提供数字课程、认证项目和实践机会，旨在构建和验证分析和AI技能。此外，教育者门户还包括教学材料，便于将分析内容整合到课程中。
英联邦的高等教育机构也受邀参与 SAS 的全球学生数据竞赛 Curiosity Cup 和 SAS Hackathon。这些免费竞赛为学生提供了绝佳机会，让他们将分析技能应用到实际问题中，与同龄人合作，并在全球舞台上获得认可。

英联邦共有56个国家，包括33个小国。SAS合作将首先专注于加勒比地区，然后扩展到其他国家，目标在五年内培训1万名学生和教育工作人员。这支持英联邦秘书处推进数字转型和可持续发展的优先事项，构建一个多元化的全球劳动力，支持以AI为驱动的转型。
40多年来，SAS与学术机构、政府组织和企业合作，释放数据的力量，改善决策，转变组织。SAS 在全球3000多所大学和学院中使用，在公司的全球学术计划下，与英联邦各地区国家建立了大学合作关系。
据Statista数据显示，2024年，AI市场超过1840亿美元，并预计到2030年将超过8260亿美元。
SAS公司的资深副总裁、教育部门的肖恩·奥布莱恩表示：“数十年来，我们为教育工作者提供资源，为学生提供技能，让他们抓住科技市场中最热门的工作岗位。”如今这些岗位在AI领域。我们很高兴能帮助学生改变自己的生活，促进英联邦国家的科技行业发展。
负责任地使用AI
强大AI技术的崛起带来了难以置信的机会，但也引发了恐惧，世界各地正在制定规定，以应对AI的道德使用。SAS对负责任创新的承诺融入了其文化和技术。英联邦学生和教育工作者将能够使用SAS Viya内置的可信AI功能，如偏见检测、可解释性、决策可核验、模型监控、治理和问责。
SAS数据伦理部门副总裁雷吉·汤森在英联邦启动活动上发表讲话。“这种合作将为那些并未一直受益于驱动世界最大经济体的技术进步的人群带来AI能力，”汤森说。“这些学生不仅将获得全球雇主渴望的AI技能，还将学会如何在符合伦理的前提下运用这些强大的技术，造福社会。”

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行业领袖合作，加速传统平台现代化并降低监管风险
Cockroach Labs，云原生分布式SQL数据库市场的先驱和领导者，携手专业服务领域的领先者PwC UK，今日宣布战略合作，以降低监管合规、主机现代化的风险、成本和复杂性。{ width=60% }

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通过这一合作，PwC UK和Cockroach Labs将为银行和金融服务机构提供端到端的全面解决方案，帮助其应对不断变化的监管复杂性和即将到来的运营韧性、业务连续性和数据主权方面的要求。此外，他们还将解决金融公司在与现代客户期望对齐和行业范围的成本优化倡议中迁移离开传统主机的增长需求。
“设计运营韧性至关重要，重大的监管逆风凸显了多云多区域平台的重要性，”PwC UK的云转型和支付领导Jon Maskery表示。“我们视CockroachDB为市场上不同寻常的数据库，它为我们的客户提供了降低涉及数据主权、运营韧性和云转型的监管风险的关键解决方案。”

运营韧性
欧盟法规将运营韧性提升为金融机构的重要优先事项，强调了需要多区域和多云平台。数字运营韧性法案（DORA）已经将重点从确保财务健康转变为确保公司能够在发生严重运营中断时维持弹性运营。就在最近，英国的金融行为监管局（PRA）发布了一份监管声明，概述了关于对单一供应商的集中风险、业务连续性和退出策略的尽职调查。
作为Cockroach Labs客户的全球支付技术平台Form3选择利用CockroachDB构建可扩展、弹性和先进的多云基础设施。该公司不得不通过多个数据中心私有网络连接所有云，并保持网络连接：“我们平台的理念是要能够在云供应商出现故障时存活下来，因此我们不会依赖于任何云供应商，”Form3的平台负责人Kevin Holditch表示。“我们将在每个云供应商（Azure、AWS、GCP）中运行Kubernetes集群，并在三个云供应商间运行CockroachDB。”

数据主权
遵守跨境数据转移仍然复杂，包括适当的安排、全球隐私规则以及监管机构采取的不同方法。随着数据主权法规不断发展并扩展到更多国家和司法管辖区，组织面临将其运营调整以遵守不断变化要求的持续挑战。PwC UK帮助全球公司应对不断发展的这些挑战，这些公司正在努力成为更加个性化、以客户为中心并符合未来要求的数字银行，避免监管陷阱。
在这一不断发展的格局中制定正确的战略看似令人望而生畏，通常需要云和本地数据库部署的结合。因此，CockroachDB旨在支持在多区域集群和混合环境中数据驻地化，从而使全球部署具有足够的功能灵活性来帮助遵守各种数据主权法规。

主机现代化
PwC UK通过识别最佳迁移策略、提供先进工具和为业务准备上线计划来降低现代化风险。与Cockroach Labs合作，PwC UK的客户可以克服传统数据库挑战，降低运营支出，提高业务敏捷性，并吸引新一代进入职场的人才。
“随着成本优化和解锁孤立的本地数据为Gen-AI准备再次受到重视，传统现代化举措已经重新获得势头，”Cockroach Labs全球合作伙伴与生态系统负责人Allen Terleto表示。“我们与PwC UK的战略合作为跨越金融服务范围提供全面的商业和技术解决方案，包括应对主机现代化困境的银行、减少运营韧性风险的支付系统以及面临数据主权法规挑战的跨境金融技术公司。”
有兴趣了解PwC UK与Cockroach Labs战略合作的公司可以访问cockroachlabs.com/partners/pwc-uk以获取更多信息。

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