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IBM 计划本季度裁员数千人,加速向软件业务转型

IBM周二表示,本季度将启动裁员计划,预计影响数千名员工。此次调整正值该公司将战略重心转向高利润软件业务之际,华尔街正密切关注IBM能否把握人工智能(AI)相关云服务需求带来的机遇。 近期,多家科技公司持续推进瘦身计划。为提升运营效率,企业高管正通过加大AI工具的应用力度实现增效目标。10月间,亚马逊宣布裁减1.4万名企业员工,Meta也表示其AI部门将精简600名员工。 “我们会定期从这一战略视角审视员工结构,必要时会相应进行人员调配,”IBM一位发言人表示,“今年第四季度,我们将执行一项人员调整举措,此次调整将影响全球员工总数中不到1%的比例。” 得益于对Red Hat和HashiCorp等部门的收购,IBM软件业务获得强劲动力,投资者对此表现出浓厚兴趣,推动该公司股价在今年实现上涨。IBM首席执行官Arvind Krishna正着力推动软件部门成为公司最大业务板块,尤其是在咨询部门近年因客户对宏观经济担忧而持续承压的背景下,这一战略方向更为关键。 IBM一直专注于软件领域,随着企业整合人工智能技术,IBM希望通过其 “红帽”(Red Hat)部门从云服务支出的增加中获益。 然而,...

Anthropic 实践基于 MCP 的代码执行模式,大幅提升 AI Agent 效率

Anthropic 近日介绍了其在 Model Context Protocol(MCP) 上的新实践——通过“代码执行(code execution)”方式,让 AI Agent 以更高效率调用外部工具与数据服务。 随着 AI Agent 需要连接数百甚至上千个工具,传统做法会把所有工具定义与中间结果塞进模型上下文,导致 token 消耗巨大、响应延迟增加、甚至出现上下文溢出。Anthropic 指出,这是当前大规模 Agent 系统的主要性能瓶颈。 新的方案将 MCP 工具暴露为“代码 API”,让 Agent 通过生成并执行代码来调用工具。工具定义在用到时才动态加载,而中间数据处理也在执行环境中完成,仅返回最终结果给模型。这不仅减少模型需要处理的数据量,也让逻辑控制、循环、过滤等工作在代码层面高效完成。 这里以“过滤大规模数据”作为示例:如果从 Google Sheet 拉取 10,000 行数据,先通过代码做筛选、只把少量结果传回模型,而非把所有 10,000 行数据都塞入上下文。 官方测试显示,这种模式能将上下文占用从约 15 万 tokens 降至约 2 千 tokens,...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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