Cisco Hypershield为企业带来超大规模的强大安全与联接效能

通常而言，RAG 赋予了语言模型获取和处理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知识范畴内。通过将语言模型与信息检索系统结合，RAG 允许模型动态地从互联网、知识库或其他外部来源检索相关内容，并将这些内容融合到生成的响应中。这一机制确保了生成的答复不仅贴近真实世界，内容更加翔实可信，从而显著提升了语言模型在处理复杂问题时的表现。

5月8日晚，腾讯云TVP尖峰对话李开复，浙江大学教授、腾讯优图实验室高级顾问、杰出科学家沈春华，第四范式副总裁、腾讯云 TVP 郑曌担任主持，邀请了 50 位来自 AI 领域的 CTO 与技术专家参与论坛讨论，碰撞出关于 AI 的未来火花。

本文分析了AI向AGI发展的七大路径中的S曲线路径，该路径预测AI发展将经历三个阶段：2025-2030年AI多模态模型和智能体技术快速发展；2030-2035年进入停滞平台期，引发AI寒冬担忧；2035-2040年技术突破重新启动，自改进AI系统和混合认知架构推动AGI最终实现。

英伟达2025Q1营收440亿美元创纪录，数据中心业务暴涨73%至390亿美元。黄仁勋直言："中国是全球最大AI市场，出口管制只会让美国失去平台领导权。Blackwell架构推动推理性能提升30倍，微软已部署数万块GPU，AI工厂正成为各国数字基础设施核心。"

今天，英特尔“AI赋能”武汉工程大学产教融合研讨会在武汉成功举办，英特尔首次将院校、伙伴、行业出版机构四方组合在一起，聚齐了实训中心、师资教材、前沿技术、生态方案等各方面要素，推动AI（人工智能）产业应用型人才培养聚势共赢。

减轻港口和铁路运输负担最重要的方法之一，就是改进管理供应链的技术。

意大利卡利亚里大学研究团队开发了RedDino，一个专门用于红细胞形态分析的AI基础模型。该系统基于改进的DINOv2自监督学习框架，在125万张红细胞图像上训练，能够识别多种红细胞形态异常。测试结果显示，RedDino在红细胞分类任务上比现有最佳方法提升2-3%，并展现出优异的跨数据源泛化能力。研究团队已将代码和预训练模型开源，为血液学诊断提供了强大工具。

在大部分的精彩的漫画故事中，主人公往往会经历太多的磨难，无论是出身、爱情还是命运。或是为了重振家族，或是为了寻找到绝世武功，他总要一路打怪升级，也会遇到志同道合的伙伴，共同进步成长。

这项研究探索了自监督语音模型对荷兰语特征的理解能力，由阿姆斯特丹、蒂尔堡和奈梅亨拉德堡大学研究团队完成。研究者开发了荷兰语专用的Wav2Vec2模型，并将其与英语和多语言模型进行对比。结果表明，荷兰语特定预训练显著提升了模型对荷兰语音素和词汇特征的表示能力，这种优势在自动语音识别等下游任务中也得到体现。研究还发现，评估方法的选择会影响语言特定优势的检测程度，并强调了预训练数据领域对模型性能的重要影响。

据报告显示，从网络犯罪即服务（CaaS）推动的快速演进攻击模式，到针对边缘设备或虚拟城市等非传统目标的新兴攻击模式，网络威胁无论在数量、种类及规模上均呈现愈演愈烈的态势

3D数字人技术场景化落地进程的加快，不仅为解决ToC领域的应用痛点提供了可能，也让水务等传统行业的数字化、智慧化转型找到新的抓手。

Akamai大中华区企业事业部高级售前技术经理马俊告诉记者，API在数字支付中的使用日益增加，这显著扩大了受攻击面，尤其是在需要处理大量敏感数据的金融科技行业。

至顶智库万字解读DeepSeek-V3和R1模型技术概念及产业影响。

6月21日,华为开发者大会2024(HDC 2024)在东莞篮球中心隆重揭幕。

这项由哈工大深圳与阿里巴巴联合研发的AniMaker系统，能够仅凭文字描述自动制作多角色动画片。系统采用四个AI智能体协作模式，模拟专业动画制作流程，引入蒙特卡洛树搜索算法优化视频片段选择，并首创AniEval动画专用评价体系。实验显示该系统在各项评价指标上均超越现有方法，为AI创意应用开辟新方向。

最近一段时间，随着越来越多的消费者开始倾向于选择更新鲜、加工少的“农场到餐桌”类直送菜品，生菜污染引发的食物中毒等严重问题在美国的食品供应链体系当中持续爆发。而如果不对此采取行动，我们接下来可能还将不断遭遇类似的大规模食品污染危机。

英特尔携手开发者生态伙伴举办了以“聚力智能边缘，与开发者同行”为主题的交流会。

在信创化浪潮中，虽然“一云多芯”作为一个新的技术名词频频出现在行业报告、产业宣传中，但是相信大部分读者对其了解不够深入。

特拉维夫大学研究团队开发了FlowMo，一种无需重训练即可提升AI视频生成连贯性的创新方法。该技术通过分析模型内部潜在表示中的时序方差，找出并修正运动不自然的区域，有效解决了视频中物体突然变形、消失或出现额外部分等问题。实验表明，FlowMo在Wan2.1和CogVideoX模型上分别提升了6.2%和5.26%的整体质量分数，且获得了显著更高的人类评价。这一方法无需外部信号或专门架构，为改善AI视频生成质量提供了一条高效路径。