提示工程运维崛起：应对错误输入和语境膨胀带来的隐性AI成本

通常，长上下文环境会激励提供商故意提供冗长的响应，许多复杂的推理模型（如OpenAI的o3或o1）往往会为简单问题提供长篇大论的回答，从而产生高昂的计算成本。提问的方式可以减少获得期望答案所需的努力或成本，像少样本提示（提供用户正在寻找的几个示例）这样的技术可以帮助更快地输出结果。

智能扩展之道：企业IT团队如何为AI配置恰到好处的算力

据统计，到2025年，与去年同期相比，企业在AI部署的计算和存储硬件基础设施上的支出将增长97%，研究人员预测，全球在该领域的投资将从目前的1500亿美元激增至2028年的2000亿美元。

模型极简主义：为企业节省数百万的新型AI策略

小型语言模型和模型蒸馏技术让企业能够选择快速且准确、适用于特定任务的模型，企业可以为特定用例选择更小的模型，从而降低运行AI应用的成本，并可能获得更高的投资回报率。

从自主式AI领军企业实战中提炼的关键部署策略

成功打造智能体的一个关键部分是理解投资回报率，早期的智能体部署主要集中在降低成本上，虽然这仍然是关键因素之一，但企业领导者现在报告了更复杂的ROI模式，这需要不同的技术架构。

制药行业的AI应用图谱与数字化转型实战经验

预计AI将为制药行业带来每年600亿至1100亿美元的经济价值，这种未被充分挖掘的潜力主要源于AI在药物全生命周期中提高生产力的能力，能够根据复杂流程和操作工作流程量身定制，并且更容易根据用户需求进行个性化的数字工具将是关键。

CISO保障AI业务安全的五个优先事项

随着项目的失败和一系列安全挑战的出现，企业在确保稳健的AI创新和安全战略方面有一长串且不断增长的任务清单，CISO经常强调五个优先事项。

为什么AI编程助手需要接受安全审查

虽然AI代码助手提高了开发者的生产力，但它们在多个领域引入了重大且常被忽视的安全风险。

小处着手，大获成功：如何选择合适的AI应用场景

现在，企业正转向一种更为深思熟虑的方法，即专注于解决实际问题、提供可衡量的结果，并为长期成功奠定基础的AI用例。

AI数据自动化如何克服供应链数据挑战

最终，深思熟虑地投资于AI驱动的数据自动化的企业将提升其响应能力，提高运营效率，并增强韧性。

IT领导者阻碍AI成功的五大障碍

关注AI提高生产力潜力的CIO们，常常发现他们的努力因数据质量、技能差距和蓄意破坏等因素而受阻。