英国驾驶员首次考试合格率创下新高，且没有出现失误。

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英国道路运输标准局（DVSA）公布的官方数据显示，去年超过20,000名驾驶员在参加实际考试时获得了满分，这是自2007-08年首次发布数据以来的最高记录。当时，200名接受教练指导的学员中就有1人令教练对其平行停车和盲点意识感到惊讶。但去年，每43名考生中就有1人成功通过考试，且没有任何失分。

数据显示，自疫情以来，零失误的首次考试合格率急剧上升。从2020-21年的1.4%提升至2.3%，2023-24年达到了2.3%。一些考试中心零失误首次尝试的合格人数也大幅增加。位于巴罗因弗内斯的驾驶中心去年有近12%的考生首次考试时零失误，较2019年的1%大幅上升。位于苏格兰东北部的阿布罗斯和蒙特罗斯考试中心也分别有15%和12%的首次尝试零失误，较2019-20年的7%和5%有所增加。

除了零失误首次尝试的人数增加之外，自动挡汽车的考试数量也在稳步上升。去年几乎四分之一的实际驾驶考试（455,276次）是针对自动挡汽车的，较2019-20年翻了一倍，较十年前（376%）几乎增加了四倍。然而，自动挡汽车的合格率与驾驶员能力的提升似乎并无关联。总体数据显示，2023-24年，43%的自动挡驾驶员通过了考试，而所有驾驶员（包括手动和自动挡）则为48%。政府未公布自动挡汽车的首次考试或零失误的数据。

由于新冠疫情，驾驶考试被暂停，导致了尚未解决的积压问题。英国汽车协会（AA）获取的数据表明，被列为最长等待时间24周的考试中心数量从2024年2月的94个增加到今年的183个，考生目前平均等待20周才能进行考试。

公共与商业服务工会（PCS）在12月报告称，代表大多数驾驶考试员的工会成员感到被DVSA的高级员工“威胁”以提高通过率。在向国会运输选择委员会提交的报告中，他们表示，考官感到被施压，要求将不合格的车辆送出考试，且被鼓励寻找那些通过率较高的考试路线。DVSA已被要求对此发表评论。

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最新进展使组织能够快速将AI投入运营
Dremio，智能数据湖仓平台，今天宣布其最新版本的发布，标志着Dremio的下一代，具有突破性的智能能力，帮助组织加速AI和分析项目，并降低成本。{ width=60% }

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该版本在2025年Iceberg峰会上发布，新的自主反射、Iceberg聚类、AI驱动的语义搜索和企业目录的增强功能消除了手动性能调优，简化了数据发现。

通过智能自动化减少技术复杂性和资源浪费，Dremio使团队能够进行创新，同时加强数据治理。如需了解更多信息，请访问这里或今年Iceberg峰会参加我们的活动。

“组织需要一个能够支持传统分析和新兴AI工作负载的现代数据基础，因为遗留方法往往过于僵化、复杂或成本高昂，无法扩展，”IDC的研究分析师Marlanna Bozicevich表示。“Dremio最新发布的版本解决了这些挑战，结合了自主优化和开放架构，以实现数据访问的民主化。这使组织能够为分析和AI计划构建一个未来-proof的数据基础。”

唯一具有自主性能的Lakehouse
由于减少了性能调优、优化表格和创建预计算表和提取的时间，数据工程师可以专注于交付高质量的数据集，以驱动自主应用程序。Dremio的高度创新技术利用智能化实现这一承诺：

自主反射 — Dremio开发的行业首创创新 — 自动优化性能，同时确保查询在实时最新数据上运行，无需SQL更改。自主反射是基于查询模式智能创建和更新的物化数据，像持久的、始终更新的缓存一样。这项技术消除了耗时的手动性能调优，为所有AI和BI工作负载提供亚秒查询，并显著降低计算成本。
Iceberg聚类 — 行业内首个针对Iceberg的数据聚类产品 — 将自动数据布局优化引入Apache Iceberg湖仓。通过Iceberg聚类，Dremio消除了对表分区的需求，无需进行任何手动操作或调优，即可提供显著更快的查询和更低的计算成本。

快速创建AI就绪数据集
大多数AI计划在提供AI就绪数据集方面受到瓶颈，主要因素包括统一数据、开发语义层，然后发现支持业务计划所需的数据。Dremio目前被数千家公司用于开发统一语义层，通过其下一代发布，它利用AI使跨表和源的数据发现变得更快、更简单。

AI驱动的语义搜索将数据发现时间从数天缩短到几秒，即便在复杂的数据环境中。更快的数据发现显著加速了AI和分析计划，使用户和AI代理能够使用简单的商业语言发现企业整个平台上现有的数据资产。它还消除了对SQL经验和/或技术专长的需求。

开放灵活的Iceberg架构
AI时代要求一种可互操作的架构，使新旧组织及开源项目都能轻松利用新创新。Apache IcebergTM，标准开放表格格式，和Apache PolarisTM（孵化中），Iceberg标准目录，提供了互操作性的开放基础。Dremio是首个提供由Apache Polaris驱动的企业目录的公司，能够在任何云或本地环境中运行。

基于Polaris目录的开放架构扩展了Dremio的开放和治理基础，通过Apache Polaris增强了Dremio的企业目录，Polaris是完全原生于Iceberg的元存储。Polaris提供细粒度访问控制、强大的数据血统和深厚的治理能力，适用于所有工作负载。作为开放Iceberg生态系统的一部分，Polaris使引擎和工具之间的无缝互操作成为可能，使组织能够以灵活、透明和可控的方式为其数据架构的未来做准备。

“Apache Iceberg证明了来自不同背景和不同目标的用户如何共同开发软件所能实现的成果。Iceberg格式的互操作性使其在一个充满大数据处理选项的行业中获得成功，”Apache Polaris（孵化中）PPMC，Apache Iceberg PMC成员及首席软件工程师Russell Spitzer说。“Apache Polaris（孵化中）是数据互操作的下一步，完美填补了由各种工程师为寻求供应商中立性和互操作性而共同贡献的项目的缺失。该项目移交给Apache软件基金会的行动展示了为实现这些目标而付出的真实努力，Snowflake对此次与Polaris的旅程感到兴奋。”

“为客户提供强大的数据治理在STACKIT上至关重要，”STACKIT中央服务产品负责经理Benjamin Schweizer说。“Dremio企业目录提供一个安全的中央平台来管理数据，并确保在受信任的STACKIT云内实现完全的数据主权。”

Dremio最新的能力共同形成了一个统一、开放和智能的湖仓，独特地使组织能够加速其AI和分析计划。

“今天的悖论显而易见：AI需要大量高质量的数据，而团队却被要求用更少的资源完成更多的工作，”Dremio创始人Tomer Shiran表示。“我们的2025年春季版本通过消除阻碍团队的瓶颈来解决这个紧张关系。凭借自主反射和Iceberg聚类，数据团队无需再担心查询性能。通过Apache Polaris、AI驱动的语义搜索和MCP接口，AI代理和其他数据用户可以即时找到所需信息。我们正在改变企业为AI项目提供数据的方式。没有其他平台提供如此快速、治理和灵活的组合。”

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安德鲁·文森（Andrew Vincent）提出了一个很好的观点，艺术家们常常被期望像人工智能一样行事（信件，4月6日）。

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但当然，创造力并不只是基于他人工作的训练。创新艺术家会做出低概率结果的决策；而模仿则试图寻求高概率的结果。正如目前的情况，生成式人工智能模型是模仿引擎——它们并不庆祝自己的来源，而是将其隐藏起来。作家们确实承载着观念和技巧，但人类创造力中不可估量的一部分来源于对我们终将死去的确知。人工智能没有这种天赋。尽管它所消耗的东西很多，但它并不会选择记住或相信或感觉什么。人类作家们不仅因极端资本主义假设我们仅仅是机器、不断重复内容而感到愤怒，更因其系统性盗窃我们的作品而感到愤怒。人类作者也常常担心灵感与抄袭之间的区别。人工智能尚未被编程去关心这些，而没有人会对这种情况抱有期待。

蒂莫西·X·阿塔克（Timothy X Atack）布里斯托尔

安德鲁·文森（Andrew Vincent）表示创造力一直在“训练”他人作品。他是对的。广泛阅读有助于我写作，艺术影响艺术。但我并不是在反对Meta使用我的作品进行人工智能训练；我反对的是Meta在未经许可或付款、且为了商业利益而做的这一切，超出了合理使用的范围。我所需阅读的书籍是我购买的，或者借自一个真正的图书馆，以便作者能够获得公平的图书馆付款以及他们的知识产权受到尊重。Meta窃取的书籍数量远超过任何作者能够阅读的——大约700万本。请让我们认真考虑，允许大企业无视法律保护并从艺术家那里偷取知识产权的长期后果。

阿比·朗斯塔夫（Abie Longstaff）作家和插画家协会儿童作家和插画家小组主席

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与享誉全球的滑铁卢大学研究团队合作构建的Open RAG Eval框架为复杂的RAG部署带来了前所未有的可见性和优化。{ width=60% }

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Vectara，企业检索增强生成（RAG）和AI驱动代理与助手的可信RAG平台，今天宣布了一项重大进展，推出Open RAG Eval，这是其新的开源RAG评估框架。该框架是与享誉全球的滑铁卢大学研究人员共同开发的，允许企业用户评估其RAG系统中每个组件和配置的响应质量，从而快速且一致地优化其AI代理和其他工具的准确性和可靠性。

Vectara的创始人兼首席执行官Amr Awadallah表示：“AI实现，尤其是针对代理RAG系统的实现，正变得愈发复杂。复杂的工作流程、日益增加的安全和可观测性关注，以及即将到来的法规，迫使组织以越来越临时的方式快速部署量身定制的RAG系统。为了避免将整个AI战略置于风险之中，这些组织需要一种一致而严谨的方式来评估性能和质量。通过与滑铁卢大学的Jimmy Lin教授及其卓越团队合作，Vectara正在主动应对这一挑战，推出我们的Open RAG Eval框架。”

Jimmy Lin教授是滑铁卢大学计算机科学系的David R. Cheriton讲席教授。他和他团队的杰出成员是创建世界一流信息检索评估基准和数据集的先驱。

Lin教授表示：“AI代理和其他系统在今天企业运营中变得越来越重要，并且是在未来增长规划中的中心。为了抓住这些技术所提供的潜力，组织需要结合科学严谨性和实用性的强大评估方法来不断评估和优化他们的RAG系统。我的团队和我非常高兴能与Vectara合作，将我们的研究成果带入企业，以推动全球AI系统的准确性和可靠性。”

Open RAG Eval旨在根据企业RAG堆栈的组件和配置来确定用户提示响应的准确性和有用性。该框架根据两个主要指标类别评估响应质量：检索指标和生成指标。

Open RAG Eval的用户可以利用平台的这一初始版本来帮助开发人员了解RAG管道在所选指标下的表现。通过检查这些指标类别，评估者可以在单独或综合得分上比较否则为“黑箱”的系统。

例如，一个低的相关性得分可能表明用户应升级或重新配置系统的检索管道，或者数据集中没有相关的信息。相对较低的生成得分则可能意味着系统应使用更强大的大型语言模型（LLM）——例如，在生成的响应包含幻觉的情况下——或者用户应更新其RAG提示。

该新框架旨在无缝评估任何RAG管道，包括Vectara自己的GenAI平台或任何其他自定义RAG解决方案。

Open RAG Eval帮助AI团队解决实际部署和配置挑战，例如：

• 是使用固定的令牌分块还是语义分块；
• 是否使用混合搜索或向量搜索，以及在混合搜索部署中使用什么值的λ；
• 使用哪个LLM以及如何优化RAG提示；
• 使用哪个阈值进行幻觉检测和修正，等等。

Vectara决定将Open RAG Eval作为一个开源的Apache 2.0许可工具发布，反映了公司在建立其他行业标准（如其开源的Hughes幻觉评估模型HHEM，已在Hugging Face上下载超过350万次）方面的成功记录。

随着AI系统的复杂性快速增长——尤其是代理的崛起——以及RAG技术的不断演变，组织将需要开放和可扩展的AI评估框架，以帮助他们做出正确的选择。这将使组织能够利用自己的数据，添加自己的指标，并将现有系统与新兴替代选项进行比较。Vectara的开源和可扩展方法将帮助Open RAG Eval跟上这些动态，促进来自AI社区的持续贡献，同时确保每个建议和贡献评估指标的实施得以充分理解并接受审查和改进。

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新的AI功能和Nintex助手帮助用户轻松生成流程、工作流、表单和集成，以解决关键业务挑战
Nintex，一家全球领先的AI驱动过程自动化和应用开发公司，今天宣布推出新的生成式AI和自然语言处理(NLP)能力，使用户能够通过简单的语言提示生成流程、工作流、表单和自定义集成到核心业务系统中。{ width=60% }

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首次，中型市场组织和大型企业的部门可以将生成式AI集成到他们的业务实践中，以加速自动化项目的价值实现，并提高整体效率。这些新功能是Nintex Automation CE平台不断增长的AI功能组合的一部分，使企业能够快速创建专门的解决方案以应对其独特的挑战，而不是尝试拼凑和定制现成的应用程序。

“随着企业继续追求组织效率，许多企业正在寻找方式来最大限度地利用其资源，并正在突破传统的以任务为中心的自动化的极限。AI扩展了传统自动化的价值——从自动化任务到编排流程再到构建解决方案，”Nintex首选合作伙伴AiGS的首席执行官Kevin Schaal说。“借助生成式AI应用于自动化平台，企业可以显著改善自动化解决方案的设计和执行，使其员工能够做到他们最好、最有效的工作。”

新的Nintex AI功能将加速自动化项目和解决方案生成
随着组织优先考虑运营效率，增加自动化项目的规模和采用变得对简化工作、优化资源和推动积极的业务结果至关重要。Nintex Automation CE平台上的最新AI驱动功能减少了设计、部署和扩展自动化解决方案所需的时间和精力。这些功能利用先进的语言和推理模型以及多代理框架，为客户带来高效的成果。新功能包括：

AI流程生成器：在Nintex流程管理器内使用生成式AI创建新流程——在创建流程草稿时节省宝贵的时间和资源。生成的流程使用结构化和系统化的格式，包含与Nintex流程管理器中所有流程一致的流程步骤、任务和操作。用户可以查看并修改生成的流程，无论是在程序格式还是流程图格式中，以进一步细化和最终确定它们。

AI表单助手：Nintex表单内的新AI表单助手现在使所有技术技能的用户能够通过与Nintex助手的对话互动轻松从头开始建立复杂的表单或修改现有表单。这个新的助手使用了一组协作代理，每个代理在建立或修改表单的不同方面进行操作，包括结构化表单元素、重复部分、字段类型、表单规则、表单样式或上下文帮助。在接下来的季度中，Nintex AI引擎将继续发展这一多代理方法，由Nintex助手在整个Nintex平台上提供动力。

AI工作流生成器：在Nintex工作流内通过自然语言提示生成简单到复杂的工作流。使用Nintex助手，用户利用AI驱动的上下文指导在设计和开发过程中创建复杂工作流。工作流助手提供广泛的能力，例如从提示创建工作流、添加任务和操作以及构建决策逻辑，未来将增加更多功能。

AI Xtensions生成器：使用AI辅助的自然语言提示在核心业务系统与Nintex工作流之间生成自定义连接器，从而将核心系统集成到自动化工作流中。Nintex Xtensions®用于创建工作流操作所需的API连接，以便与第三方服务集成，使它们能够执行诸如检索数据、发送通知或更新外部应用程序和服务中的记录等操作。

除新的生成式AI功能外，Nintex还为Agentforce宣布了其Nintex DocGen® for Salesforce解决方案，允许Salesforce用户直接从Salesforce中使用AI代理生成和管理文档——轻松连接生成的文档与记录。Nintex DocGen® for Salesforce目前在AppExchange上可用，访问www.appexchange.com/。Salesforce AppExchange是领先的企业市场，提供合作伙伴应用程序和专家，使企业、开发者和企业家能够以全新的方式构建、营销和发展。

“在Nintex，我们相信AI显著加速了组织的业务自动化价值，这就是为什么我们设计了一个强大的AI层，使用最新的语言模型、多代理框架和代理协议来驱动整个自动化旅程：构建、执行和优化自动化解决方案，”Nintex首席产品官Niranjan Vijayaragavan说。“组织可以使用Nintex AI构建和部署自动化解决方案，嵌入AI代理以通过编排业务流程和改进决策来执行这些解决方案，并继续使用Nintex AI优化自动化解决方案。今天宣布的能力使用户能够构建复杂的自动化解决方案，以推动业务价值。”

Nintex Automation CE平台使业务和IT用户能够利用流程智能、复杂工作流和应用开发创建专门的解决方案，以通过强大的、以AI为中心的用户体验解决其独特的业务挑战。

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SolarWinds将展示产品创新，深入演示其可观察性、数据库和服务管理解决方案，以增强运营弹性。{ width=60% }

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SolarWinds（纽约证券交易所代码：SWI），简单、强大、安全的可观察性和IT管理软件的领先提供商，今天宣布将参加2025年全球各地举行的GITEX活动。在技术展会上，SolarWinds将重点展示其在可观察性、数据库和服务管理解决方案方面的最新产品创新，旨在帮助客户应对现代IT挑战。
SolarWinds使公司能够管理日益复杂的混合和多云环境，加速数字化转型，推动自动化，现代化应用程序，并开展云迁移计划。该公司最近通过统一的SolarWinds®平台推出了重新定义的解决方案，为客户提供由人工智能驱动的完整堆栈可观察性（AIOps）、数据库、服务管理、安全性和自动化能力，以识别和修复问题，提高服务交付、可靠性和生产力，同时降低成本。
每个GITEX活动都是几个展会的集成，围绕不同的技术领域策划，统一了全球最有影响力的生态系统，通过技术创新的影响推进商业、经济、社会和文化。它赋权企业，并将参展商与推动其数字未来的强大公私合作伙伴、技术巨头、创意初创公司和企业连接起来。
“在当今多云和混合IT生态系统中日益复杂的情况下，紧张的预算以及常常被要求以更少的投入做更多的事情，许多IT组织难以找到有效的解决方案。SolarWinds在一个统一平台上的可观察性技术、事件响应、服务管理和AI驱动的自动化的综合方法，帮助客户实现无与伦比的运营弹性并优化支出，”SolarWinds首席营收官Andre Cuenin表示。“我们期待在GITEX展会上与IT专业人士会面，讨论潜在挑战并解释SolarWinds新的AI驱动解决方案增强功能如何使他们具备更高的可见性、智能和效率，使他们更加灵活，并最大化IT为企业提供的整体价值。”
SolarWinds的可观察性产品组合具备灵活的部署选项，包括以下内容：
SolarWinds可观察性自托管版旨在帮助组织确保可用性，并通过提高可见性、智能和生产力来减少跨本地和多云环境的修复时间。
SolarWinds可观察性SaaS为云原生、本地和混合定制及商业应用提供统一和全面的可见性，以确保关键业务服务的最佳服务水平和用户满意度。
SolarWinds数据库可观察性帮助组织保持数据的可用性和可扩展性，同时准确找出性能问题的根本原因。
SolarWinds服务台是一个基于云和人工智能驱动的IT服务管理平台，旨在最大化生产力并以极快的价值实现加速解决方案。
SolarWinds将在以下展会中展出并发言：
GITEX非洲（GITEX AFRICA）在摩洛哥马拉喀什，日期为4月14日至16日。发言人：Sascha Giese，全球技术布道者，主题为“开放遥测：未来已来”（H2C-10），演讲时间为4月15日星期二。
GITEX亚洲（GITEX ASIA）在新加坡，日期为4月23日至25日（HF-A206）。
GITEX欧洲（GITEX EUROPE）在德国柏林，日期为5月21日至23日。发言人：Sascha Giese，全球技术布道者，主题为“开放遥测：未来已来”（H2.2-A40）。
GITEX全球（GITEX GLOBAL）在阿联酋迪拜，日期为10月13日至17日。发言人：Sascha Giese，全球技术布道者，主题为“开放遥测：未来已来”（H8-C15）。

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TrueNAS, 作为开放企业存储的领导者, 今天宣布与Storj建立合作关系，推出TrueCloud备份。{ width=60% }

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这个联合产品结合了TrueNAS值得信赖的可扩展的本地存储和Storj全球分布的高性能、安全、高效的云平台的优势。TrueCloud备份彻底改变了数据保护，为企业在应对当今不断变化的数据挑战时提供无与伦比的安全性、可扩展性和性能。

凭借Storj容错的云基础设施，TrueCloud备份提供更快的恢复时间、改善的合规性和更低的成本，使其成为企业和小型企业客户的完美3-2-1数据保护解决方案。此外，与大多数云同步技术不同，TrueCloud备份提供在Storj存储的自动快照和数据去重功能。

“TrueNAS和Storj共享为存储和备份提供关键任务解决方案的承诺。我们携手为正在面临不断增加的威胁和需求的组织提供更具韧性、安全和高效的数据存储方式。” TrueNAS执行副总裁Brett Davis表示。“TrueCloud备份确保组织能够保护最重要的内容，同时简化工作流程，显著降低成本。”

Storj首席执行官Colby Winegar补充道：“这一合作关系体现了数据保护的未来——将TrueNAS的可靠存储解决方案与Storj的分布式云平台结合，以提供安全、可扩展和可持续的备份选项。TrueCloud备份赋予企业在没有妥协的情况下管理数据增长和不断变化的风险的优势。”

TrueCloud备份的主要特性：

• 闪电般的速度：比AWS快41%的恢复速度，实现无缝的业务连续性。
• 全球容错：内置的韧性确保在工作负载之间的正常运行时间和数据完整性，不同于其他将数据存储在单一数据中心或区域的云服务商。
• 零知识加密：数据保持私密安全，只有客户持有加密密钥。
• 透明定价：每TB每月仅需$5，包括下载，且没有隐藏费用或意外支出。

Storj的架构利用分布式架构、擦除编码和以安全为先的设计，确保比传统云服务商更好的恢复点目标（RPO）和恢复时间目标（RTO）。结合TrueNAS的可靠和可扩展存储解决方案，这一产品使企业能够实施行业最佳的勒索软件保护和灾难恢复策略。

随着人们对传统备份解决方案的成本、复杂性和环境影响的关注不断增加，TrueCloud备份不仅在技术卓越方面超越了期望，同时也在可持续性和可扩展性方面表现出色。其分布式设计减少了不必要的资源使用，支持长期的组织和环境目标。

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Blumind，一家领先的超低功耗模拟AI芯片开发商，今天宣布成功完成2000万加元的A轮融资。{ width=60% }

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这轮投资由Cycle Capital和BDC Capital联合牵头，现有投资者Fusion Fund、Two Small Fish Ventures和Real Ventures也参与了此轮融资。公司表示将保持融资开放，积极与战略投资者进行进一步讨论。

这一重要投资将使Blumind能够加速其AMPR™技术的开发和商业化，AMPR™是一项突破性的模拟AI技术，旨在显著降低始终在线AI应用的功耗和延迟。Blumind对AI处理的创新方法提供了与传统数字方法的范式转变，使得高效、卓越的AI成为可能。这项技术对功耗效率和实时处理至关重要的应用领域尤为重要。

Cycle Capital创始人兼管理合伙人Andrée-Lise Méthot表示：“Blumind采用的专利模拟AI方法不仅将彻底改变边缘计算，还将帮助解决由AI采用带来的日益增长的能源需求。我们非常高兴能支持这个团队，因为我们相信他们高度差异化的技术将在未来的AI中发挥关键作用。”

Fusion Fund合伙人Shane Wall表示：“在机器人、智能出行、医疗和AIoT等多个领域，物理AI的应用场景正在不断涌现。Blumind的低功耗、低延迟和低成本半导体将是关键组成部分。”

Blumind的首席执行官兼联合创始人Niraj Mathur表示：“这笔融资是Blumind的重要里程碑，证明了我们模拟AI技术的变革潜力。我们很高兴与共享我们愿景的投资者合作，将高效而强大的AI带到边缘。此次投资将使Blumind能够快速扩展我们的运营，并将我们的解决方案推向市场，开启智能设备的新纪元。”

Blumind计划利用A轮融资：

• 扩大工程和开发团队，商业化其第一代用于处理实时传感器数据的AI处理器。
• 加速设计和生产下一代模拟AI芯片，针对视觉和大型语言模型推理。
• 支持现有的一流主要客户，并与关键行业参与者建立战略合作伙伴关系。

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StataCorp, 一家领先的数据科学软件开发公司，骄傲地宣布其旗舰产品Stata的重大升级——Stata 19的发布。{ width=60% }

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这一新版本提供了许多实质性的进步，从新的统计特征和扩展的报告功能到旨在增强用户与软件互动的界面改进。

Stata 19建立在StataNow的许多功能之上，StataNow是StataCorp的持续发布软件，可在开发团队认证新的功能和软件增强后立即向最终用户交付新特性。借助StataNow，StataCorp全年定期向最终用户提供新功能。

Stata 19的新特性

Stata的最新版本引入了大量实质性的新功能。

• 扩展的机器学习——在Stata 19中，您可以通过全新的H2OML命令套件构建高性能的预测模型。Stata 19使用户能够利用H2O进行机器学习，从数据中挖掘洞察力，当传统统计模型无法满足需求时尤其如此。

• 新的和扩展的统计方法——Stata 19为已经庞大的统计分析方法套件提供了20多个主要的增强或新增功能。除了机器学习，扩展的统计领域包括因果推断，支持条件平均处理效应（CATEs）、具有高维固定效应（HDFEs）的面板数据和相关随机效应（CREs）、具有贝叶斯变量选择的贝叶斯分析、边际区间右删失多事件时间的Cox模型的生存分析、带相关性的元分析、自助法的重抽样、具有工具变量结构矢量自回归（VAR）模型的时间序列等。

• 增强的报告和表格——在Stata 19中，构建可自定义和可重复的报告表格变得更为简单。现在可以在一行代码中更轻松地创建、自定义和导出表格。此外，更加多的Stata结果可以无缝地用于可自定义表格中。

• 图形的新特性——Stata 19提供了新的图形，包括热图、带置信区间的条形图，以及具有尖刺或封顶尖刺的范围和点图。条形图、点图和箱形图的标签和箱群控制得到了改进。此外，更多图形允许根据指定变量的值来改变线、标记和其他特性的颜色。

• 界面的增强——对Stata脚本（do-files）进行了许多新特性增强，包括扩展的自动补全支持、文档模板、单词和选择高亮、代码折叠增强、临时书签以及管理书签的新用户界面。

• 与Python的新增强——Stata 19扩展了备受程序员喜爱的PyStata，提供了更多与Python编程语言交互的方式。

• LAPACK/OpenBLAS支持——Stata在Mac上的新版本提供了更快和更新的LAPACK/OpenBLAS实现，用于数值计算，支持Apple Silicon。OpenBLAS是一个开源的BLAS实现，针对现代硬件平台进行了优化。

• Mata编程——程序员会享受到许多Mata矩阵语言的新功能，包括新的最小二乘求解器，以及数值导数和矩阵求逆方法的改进。

“我们很高兴发布这一新版本的软件。Stata 19将使研究人员能够有效利用他们的数据，并在工作中产生有影响力的贡献，”StataCorp总裁Alan Riley表示。“我们的团队很高兴能够提供最新的研究方法和最佳实践。”

可用性

Stata 19现在可供具有当前年度许可或维护协议的合格用户免费下载。新客户可以访问stata.com来获取新软件。

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软件公司利用Vertesia的低代码平台快速交付定制的生成式AI解决方案，加速各部门的价值实现和业务影响。{ width=60% }

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Vertesia是一款用于开发、部署和管理专门生成式AI（GenAI）应用程序的低代码平台，今天宣布Hashgraph正在利用Vertesia的平台加速前沿生成式AI（GenAI）代理和应用程序的企业采用。

Hashgraph开发了支持Hedera的核心软件，这是一种高性能公共网络，用于构建去中心化服务，包括数字支付、资产代币化和智能合约。其首个GenAI项目集中于一项高难度的工程任务：生成软件发布说明、文档审核和其他软件发布工件。

在这一成功的基础上，Hashgraph现在正在将GenAI扩展到整个业务。在人力资源方面，团队希望利用Vertesia平台创建职位描述和入职内容。在市场营销方面，Vertesia正在帮助生成内容，包括博客和其他网站文案。在质量保证方面，公司正在探索自动生成API端点测试用例的代理——节省时间并减少人工工作。

“Vertesia使我们能够在Hashgraph采取战略性、前瞻性的方法来处理AI，促进跨部门协作、精炼提示工程，并无缝地整合到我们的工作流程中。随着我们持续扩大影响，Vertesia被视为解锁新效率和创新水平的催化剂，以支持Hedera社区，”Hashgraph首席产品官Lionel Chocron说道。

Vertesia的平台结合了低代码开发工作室与企业级基础设施，使团队能够快速构建、部署和管理可投入生产的GenAI服务。其供应商无关的设计与现有企业系统无缝集成，利用特定领域的数据提供高度定制的输出。该平台还包括强大的治理和合规特性，如内置的可追溯性、可审核性、使用监控和政策执行，允许组织安全、负责任地扩展AI创新。

“Hashgraph展示了当企业配备合适的基础时，如何迅速实现GenAI的价值，”Vertesia联合创始人兼首席执行官Eric Barroca表示。“他们采取了以企业为先的GenAI方法，并在业务中已经看到了有意义的影响。这正是我们平台所支持的可扩展创新的类型。”

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