上周在迪拜举行的Gitex Global 2025展会上,戴尔科技展示了其在中东地区日益增长的影响力,重点展现了其在推动公共和私营部门人工智能(AI)及数字化转型方面的作用。
戴尔科技南海湾地区总经理Walid Yehia接受Computer Weekly采访时谈到了公司在该地区的愿景,强调戴尔正在采取实际步骤帮助组织创新、优化成本并应对不断变化的数字化环境。
"我们的工作就是以非常简单的方式帮助客户加速他们的数字化转型和AI之旅,"Yehia表示。
"为此,我们对自己进行了变革,建立了许多我们认为对客户数字化和AI转型至关重要的能力,这反过来推动了真正的业务转型。"
他重点介绍了戴尔在AI和数据解决方案、多云架构、信息安全、数字化工作场所创新和边缘计算方面的专注:"更多数据将在边缘生成,组织需要有效管理这些数据的工具和专业知识。"
在活动期间,戴尔通过与阿联酋公司Emcode Technology签署谅解备忘录进一步强化了其区域战略。该合作伙伴关系将专注于AI驱动的研讨会、培训项目、咨询服务以及针对执法、医疗保健和公共机构等行业的用例开发。
Emcode首席执行官Jean-Luc Rouinvy将这次合作描述为结合技术专长与创新解决方案的方式,旨在"重新定义AI在推动阿联酋数字化转型中的作用"。
Yehia强调,这一合作伙伴关系使戴尔能够支持阿联酋在创新和数字化转型方面的战略目标,同时帮助Emcode为其关键客户群体提供AI主导的解决方案。
"我们的作用是帮助客户以最优成本更快、更高效地创新。这需要前瞻性思维、明确的策略以及组织内的创新文化。结合这些要素,我们可以通过围绕自动化和智能的成本效益解决方案实现真正的业务转型,"Yehia说道。
他指出了引领AI和先进技术应用的多个行业,包括公共服务、医疗保健、金融服务、电信和教育。
"这些组织对于他们想通过AI实现的目标充满雄心且思想开放,"他表示。
例如,在医疗保健领域,戴尔已经实施了24/7可用的虚拟AI助手,可以指导患者、将他们连接到专家并支持自动化决策。该公司还在探索智能体AI,这有助于自动化业务流程和决策制定,进一步加速数字化转型。
与政府和合作伙伴的协作是戴尔在中东地区方法的另一个基石。Yehia描述了一种从理解公共部门客户的战略和愿景开始的参与模式。
"一旦我们理解了这一点,我们就可以通过提供一个允许他们快速创新、设计、构建和测试的平台来加速他们的进程并快速实现目标,"他说道。
"我们在中东的战略很简单——提供能产生真实业务成果的解决方案。我们正在建设所有必要的能力和技能,确保言行一致,让我们的客户能够转型其运营、持续创新并取得可衡量的成果,"Yehia总结道。
Q&A
Q1:戴尔科技在中东地区的AI战略重点是什么?
A:戴尔科技专注于AI和数据解决方案、多云架构、信息安全、数字化工作场所创新和边缘计算。公司的目标是帮助客户以最优成本更快、更高效地创新,通过自动化和智能化解决方案实现真正的业务转型。
Q2:戴尔与Emcode Technology的合作内容包括哪些方面?
A:合作将专注于AI驱动的研讨会、培训项目、咨询服务以及针对执法、医疗保健和公共机构等行业的用例开发。这一合作旨在重新定义AI在推动阿联酋数字化转型中的作用,结合技术专长与创新解决方案。
Q3:戴尔在医疗保健领域有哪些AI应用案例?
A:戴尔在医疗保健领域实施了24/7可用的虚拟AI助手,可以指导患者、将他们连接到专家并支持自动化决策。公司还在探索智能体AI技术,帮助自动化业务流程和决策制定,进一步加速数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
PDF协会在欧洲会议上宣布,将在PDF规范中添加对JPEG XL图像格式的支持。尽管Chromium团队此前将该格式标记为过时,但此次纳入可能为JXL带来主流应用机会。PDF协会CTO表示,选择JPEG XL作为支持HDR内容的首选解决方案。该格式具备广色域、超高分辨率和多通道支持等优势,但目前仍缺乏广泛的浏览器支持。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
Ironclad OS项目正在开发一个新的类Unix操作系统内核,面向小型嵌入式系统,计划支持实时功能。该项目的独特之处在于采用Ada编程语言及其可形式化验证的SPARK子集进行开发,而非常见的C、C++或Rust语言。项目还包含运行在Ironclad内核上的完整操作系统Gloire,使用GNU工具构建以提供传统Unix兼容性。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。