Akamai最新发布的《2025互联网安全报告》其中的深刻变革：攻击者正在利用AI实现更精准、更自动化的攻击，而防御方也在借助AI构建更智能的安全体系。

这项由阿里巴巴菜鸟无人车部门联合浙江大学完成的突破性研究，开发出全球首个能同时处理摄像头和激光雷达数据的4D分割模型SAM4D。该技术通过统一多模态位置编码和运动感知记忆机制，实现跨模态提示交互和时间一致性保持，为自动驾驶感知系统提供更强鲁棒性，有望显著提升智能驾驶安全性和标注效率。

人民大学团队创建了OlymMATH，这是首个奥数级AI数学推理基准测试，包含200道双语题目。测试结果显示，即使最先进的AI模型如Gemini 2.5 Pro在困难题目上也只能达到58.4分，揭示了当前AI在复杂数学推理方面的真实能力边界，为未来AI发展指明了方向。

本次分享题目为淘系数据模型治理，主要介绍过去一年淘系数据治理工作的一些总结。

运维在走向自动化、智能化是大势所趋，一些运维水平比较高企业现在甚至已经有一些比较好的自动化体系，包括有了成熟的管理流程和一些对应的工具。不过，大多数企业还在摸索阶段，特别是一些传统企业。

虽说事情并不完全如此，但是每一扇通往信息技术的大门上都应该刻上这么一句话。这当然比“进入此门者须放弃所有的希望”好多了。

在钛媒体与ITValue联合推出的《数字价值观察室》首期深度视频访谈栏目中，“安全”及背后支撑安全的体系，这一出行行业近期最为关注的一个问题，成为了讨论的重点。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

当前AI智能体炒作过热，企业追求能处理一切问题的开放世界系统并不现实。真正有价值的AI智能体应专注于有明确边界的封闭世界问题，如发票匹配、合同验证等企业日常任务。企业级智能体应采用事件驱动的微服务架构，具备自主性和连续性，通过将非确定性模型包装在确定性基础设施中来确保可靠性。相比追求通用人工智能，企业更需要可测试、可部署的实用解决方案。

浙江大学和新加坡国立大学联合开发的AutoSteer系统，为多模态大语言模型提供了创新的安全防护机制。该系统通过安全意识评分自动识别AI内部最佳监控点，结合智能毒性检测器和拒绝机制，实现了既强大又安全的AI防护。实验显示，AutoSteer在显著降低攻击成功率的同时，完全保持了AI系统的正常功能，为AI安全领域提供了实用的解决方案。

以逆向工程思维，通过对5G标准的深度理解和软件开发的丰富经验来让5G边缘计算技术迅速适配到制造业关键场景中，这是这个群雄纷争年代艾灵网络的成长机会，也是中国智造的5G机会。

从提高效率到增强公共安全，再到足以改变病患生活的诊疗工具，本文将带大家深入了解爱立信、Abpro和Hexagon等厂商如何运用AI之力改善现实、拯救生命。

2018年，大型企业的系统和网站成为网络攻击的主要目标，并且将在2019年继续成为潜在攻击对象。在未来一年，我们会看到哪些网络安全发展趋势？赛门铁克对2019 年及未来可能会影响企业、政府与个人的主要趋势做出以下预测。

这项研究引入了DFIR-Metric，首个专门评估大语言模型在数字取证与事件响应领域能力的基准测试集。由阿布扎比技术创新研究院领导的国际团队开发的测试包含三个部分：700道理论多选题、150个CTF风格的实际挑战，以及500个基于NIST标准的磁盘与内存取证案例。研究测试了14种顶尖大语言模型，发现虽然它们在理论知识方面表现良好（最高达92.75%准确率），但在需要多步推理的实际取证任务中仍存显著差距（最佳模型仅能解决28%的任务）。

突如其来的疫情，极大影响了人与人之间的正常交流。企业为了保持业务的正常运营，主动或是被动的开始通过互联网实现数字化转型。然而转型的路途并非一帆风顺，下面我们就从安全的角度来看一下，在后疫情时代，企业的业务安全又会面临哪些新的安全挑战。

德州大学研究团队开发的PRvL系统成功将大语言模型应用于个人信息保护，实现了99.4%的识别准确率和极低的隐私泄露风险。该系统支持多种模型架构和训练策略，具备跨语言处理能力，完全开源可本地部署，为医疗、法律、金融等敏感领域提供了实用的隐私保护解决方案。

尊敬的读者，近年来“黑天鹅”事件一再上演。在其影响下，从商业市场到普通民众日常生活，“变化”成为企业乃至普通民众感受十分深的词。

古典经济学认为，生产随需求而变化，供应商根据需求的升降来调整生产。因为需求下降，价格也下降，迫使供应下降。这种摩擦或者生产的滞后，给传统市场带来周期或者不稳定性，就叫做：摩擦经济。

这项研究通过训练72个不同配置的模型，系统分析了混合线性注意力架构的设计原则。研究发现独立表现最佳的线性注意力机制在混合架构中未必最优，并识别出选择性门控、分层递归和控制性遗忘是成功混合架构的三大关键要素。结果表明，采用3:1到6:1的线性与全注意力比例能够在保持性能的同时将内存使用量减少4-7倍。