Nemertes Research公司副总裁兼服务部总监Irwin Lazar讨论了关于移动办公的趋势:越来越多的移动设备对无线网络提出了更高的需求。他阐述了设备管理、内容管理、网络性能方面企业面临的挑战,并提供了克服困难的解决策略。
Lazar立足于Nemertes公司每年进行大规模调查的信息,探讨了企业如何评估新兴技术对业务的影响,企业如何制定实施新技术和服务的战略,以及企业如何衡量这些项目的成功。当涉及到移动性,Lazar说业界正面临IT支出、设备带宽、使用量和应用程序方面一个整体的增加,而且目前看不到尽头。现在管理移动性办公最成功的组织是那些每个员工拥有设备数量最多的企业。这并不让人意外,员工拥有设备数量最多的企业是那些在移动性方面IT投入最多的组织。
移动性对于企业最大的一个影响是,人们希望把越来越多的移动设备连接到无线网络上。人们期望的是,“公司授权我使用我的iPhone,所以我应该得到高品质的性能。”Lazar解释道,过去大家的心态是“我要连接有线网络,除非不得不使用无线。”然而现在,无线网络是第一位的。
Lazar阐述移动性的增加带来了六个问题:设备管理,应用管理,内容管理,应用开发,网络性能和桌面统计,以及提供策略来管理他们。基于网络的移动设备管理,应用软件开发和软件定义网络方法都是Lazar的一些建议。
好文章,需要你的鼓励
研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。
哥伦比亚大学研究团队开发了MathBode动态诊断工具,通过让数学题参数按正弦波变化来测试AI的动态推理能力。研究发现传统静态测试掩盖了AI的重要缺陷:几乎所有模型都表现出低通滤波特征和相位滞后现象,即在处理快速变化时会出现失真和延迟。该方法覆盖五个数学家族的测试,为AI模型选择和部署提供了新的评估维度。
麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。
这项研究首次发现AI推理模型存在"雪球效应"问题——推理过程中的小错误会逐步放大,导致AI要么给出危险回答,要么过度拒绝正常请求。研究团队提出AdvChain方法,通过训练AI学习"错误-纠正"过程来获得自我纠错能力。实验显示该方法显著提升了AI的安全性和实用性,用1000个样本达到了传统方法15000个样本的效果,为AI安全训练开辟了新方向。