2025-09-19 10:25:52 作者：狼叫兽 💯在全球范围内，IntellectAI、Lombard Odi😡er、Bendigo Bank等多家企业已使用MongoDB😂应用程序现代化平台（AMP）对旧版应用程序进行现代化改造 😂 北京——【2025年9月19日】——日前，MongoDB👍宣布推出由AI驱动的应用现代化平台——MongoDB AMP🎉，助力企业快速将旧版应用程序改造为现代化、可扩展的服务。Mo😎ngoDB AMP可将AI支持的软件平台、成熟的交付框架以及😢负责监督和指导实施过程的资深AMP交付工程师融为一体，从而汇😀聚工具、技术与人才的强大合力，帮助客户实现应用程序现代化改造😆。作为AMP的基础，MongoDB为客户提供文档模型的灵活性😅，以及为应对持续变化而构建的架构。通过将AMP工具与Mong🥳oDB经验证的可重复框架相结合，客户在执行代码转换等任务的速🥳度提高了10倍甚至更多，同时整个现代化改造项目的速度也提升了😉2至3倍。各行业内的企业都普遍面临着被旧版应用程序拖累的问题🎉，这些应用程序对企业运营至关重要，但维护成本高昂，而且难以适😎配像生成式AI这样的最新用例。这些复杂的旧版应用程序基于僵化😢的数据基础和过时的技术栈构建，不仅会阻碍创新，还会增加安全和😂合规风险。据信息与软件质量联盟（CISQ）预计，在美国，以“🤗软件质量差”、软件故障、开发人员时间损耗及系统维护为衡量标准🚀的技术债务成本接近4万亿美元。 RedMonk研究总监😊Rachel Stephens表示：“企业正背负着复杂旧版应🤗用程序带来的日益沉重的负担，这些应用程序受限于僵化的数据基础😀和抑制创新的过时架构。MongoDB的数据库功能历来都广受认😘可，而其向AI驱动的应用程序现代化平台的战略扩张则凸显了一个😍关键认知：数据层仍然是打造真正现代化、可扩展服务不可或缺的基🚀础。AMP能让组织跳出增量式‘提升和转移’迁移策略的局限，转🤔而聚焦始于数据层面的全栈转型。” 传统的应用程序现代化🙌改造方法往往涉及昂贵耗时的咨询服务，这类服务不仅可能依赖人工😜操作、消耗大量资源，还可能在取得成果之前陷入停滞，进而影响产🎉品上市时间。此外，部分现代化改造工作仅仅是简单地将旧版应用程🔥序从一个关系型数据库迁移到另一个关系型数据库（即“提升和转移👏”迁移），而不是转向灵活的现代数据库解决方案。 Mon😁goDB现代化与转型高级副总裁Vinod Bagal表示：“❤️相关研究显示，太多的组织都将时间和预算花在只为维持业务运转的😡低价值、高强度工作上，从而导致跟不上竞争对手的步伐。Mong🤯oDB AMP为企业提供了更优的现代化改造路径，助力企业快速🙄、出色地从传统模式变革转型，为实现创新与成本节约创造有利条件😡。” MongoDB AMP是多年创新和发展的结晶 😊 MongoDB AMP的推出是MongoDB与部分资深客🔥户就此开展合作两年多以来所取得的成果。值得一提的是，AMP已😴经在要求苛刻、监管严格的多个行业中成功帮助客户实现了现代化改😴造。例如，澳大利亚Bendigo银行将核心银行应用程序从旧版😘关系型数据库迁移到MongoDB Atlas数据库所需的开发😁时间缩短了90%。借助AI工具，该银行运行应用程序测试用例所😢花费的时间也从80多个小时缩短至短短的5分钟。 瑞士隆😁奥银行（Lombard Odier）成功地将关键应用程序从其🥳SQL数据库迁移到MongoDB数据库。此次合作将代码迁移速🤗度提升60倍，并将回归测试时间从3天缩短到3小时，让开发人员😆得以专注于创新工作。 近期，MongoDB还与全球最大🌟的企业金融科技公司之一IntellectAI携手合作，对其财🎉富管理平台的关键组件进行升级改造。双方在该项目中提升了平台性🌟能，并缩短了开发周期。目前，该平台不仅能更好地服务客户，提供😆更丰富的客户洞察，还能在全公司范围内解锁生成式AI用例。 🙌 IntellectAI首席技术官Deepak Dastr👍ala表示：“在IntellectAI，我们正在重新定义企业🎉应如何利用AI来创造价值，通过与MongoDB合作实现现代化🤩改造，改变了我们为客户带来价值的方式，这有助我们突破瓶颈，让😎我们的AI愿景更快地变成现实。全球最大的主权财富基金之一（管😊理着数万亿美元资产）正在依赖我们的旗舰企业AI平台Purpl😎e Fabric（由MongoDB提供支持）来辅助实时投资决🤯策。IntellectAI和MongoDB之间的合作可助力客👏户将AI愿景转化为可量化的商业效益。” MongoDB😜 AMP现已推出。如需了解更多信息，请访问MongoDB网站😅，阅读AMP相关博文，或联系您的MongoDB客户代表。 ⭐ 关于MongoDB MongoDB总部位于美国纽约🤩，致力于通过软件与数据赋能创新者，推动新行业的开创或现有行业😁的变革与颠覆。MongoDB的统一、智能数据平台旨在推动下一🔥代应用的构建，是全球市场上最广泛可用的分布式数据库之一。通过😘集成的操作数据、搜索、实时分析和AI驱动检索等功能，Mong😜oDB帮助世界各地的组织加快创新步伐、提高效率并简化复杂架构😂。在各行各业，数百万开发者和超过50,000家客户，其中包括🤗75%的财富100强企业，依赖MongoDB来支持其最重要的😁应用。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😂研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队😘主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😢推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😴学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😍，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方👏案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🥳域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干🤗预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek💯-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会❤️获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😉eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我❤️验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🤗的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行🚀评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。👏Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤩ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😊尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在🚀论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模🤔型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😊同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 🤩划重点:返回搜狐，查看更多