3月25日，紫光股份有限公司（证券代码：000938.SZ，下称“紫光股份”）正式披露2021年度业绩。

香港大学联合香港中文大学研究团队首次提出T2I-ReasonBench基准，系统评估AI绘图模型的推理能力。研究发现当前开源模型在处理习语理解、设计规划、知识推理和科学常识等需要深度思考的任务时表现严重不足，平均得分不到50分，而商业模型如GPT-Image-1表现相对较好但仍有提升空间。该研究揭示了AI绘图技术从"按字面理解"向"智能推理"发展的迫切需要。

弗吉尼亚理工大学研究团队开发出突破性技术，能从单一视频生成全新视角画面。他们通过"K阶递归噪声表示"解决AI模型记忆问题，用"随机潜在调制"智能填充新视角中的空白区域。该方法无需重新训练模型，在视觉质量、角度准确性等关键指标上均优于现有方法，为电影制作、虚拟现实等领域带来新可能。

德州农工大学等多所知名高校联合Meta公司推出的SAFEFLOW框架，为AI智能体首次提供完整安全保障体系。该系统通过信息流控制、事务日志和动态信任评估，解决了当前AI助手易受欺骗、缺乏协调的关键问题，在专门构建的测试平台上实现了接近完美的安全表现。

RSAC2020创新沙盒评选结束，本篇通过对历年RSAC创新沙盒的情况进行分析，分析了三个不同的观点：做数据安全的企业，获胜因为合规;平台类产品是网络安全界绕不过去的高级门槛，更是业界的制高点;云安全需要进阶，平台加安全运营的配合才是进阶的必修课。

我们讨论大型语言模型（LLMs）的工作原理，从基础开始——假设您只知道如何加法和乘法。

在物流行业，英特尔拥有从云端到终端的广泛产品与解决方案，在性能、成本效益等方面具备卓越的优势，还有助于加速数据中心、企业和智能边缘计算环境中的人工智能推理工作负载。

我们坚信新时代将塑造出新的英特尔，正如我们也曾坚信AMD将强势回归、英伟达会从零开始冲击数据中心市场一样。芯片群星闪耀之时，才是最值得期待的技术未来。

7月8日，以“中国芯”著称的神州龙芯智能科技有限公司双喜临门，与中国电科核研基金、南通创新区在国际会议中心举行签约仪式。

我们该怎么满足AI时代的存储需求？

大连理工大学研究团队发现现有AI模型存在严重"模态差距"——处理纯文字时表现优异，但面对图片形式的相同文字时表现大幅下降。团队构建VISTA-Bench测试平台，评估20多个主流模型发现普遍存在此问题，最大降幅超过30%。研究揭示问题根源在于AI感知鲁棒性不足，为未来多模态AI发展提供重要指导。

我们该怎么满足AI时代的存储需求？

思科 Talos 与多家情报合作伙伴共同发现了有关 “VPNFilter” 的更多详细信息。在我们最初发布活动调查结果的几天里，我们已发现 VPNFilter 所瞄准的设备品牌/型号比最初想象得更多，而且还具有其他的功能，例如向终端进行攻击的能力。

Mirage是由Captions公司开发的革命性AI视频制作平台，用户只需用文字描述创意想法，系统就能自动生成专业水准的短视频内容。该技术基于专门训练的AI模型，深度理解社交媒体视频的节奏和吸引力法则。目前拥有超过10万日活用户和2000万注册用户，每月产生300万个视频。平台提供个人版Captions应用和企业版Mirage Studio，后者支持大规模内容制作和快速A/B测试，正在重新定义数字内容创作的门槛和效率。

来自中国移动研究院网络技术研究所的项目经理陈佳媛为大家分享了“中国移动NFV实践与思考”主题演讲。演讲中表示，目前边缘、加速和容器还是处于商用的初期阶段，以及中国在NFV领域未来的重点研究方向。

几个月之前，曾有一篇题为《数字化反乌托邦：算法对穷人的惩罚》的文章，概述了技术成果对于极弱势群体产生负面影响的强大能力。而这不禁令我想到，技术创新在房地产行业是否也在扮演着同样的角色？

NVIDIA研究团队在最新研究中指出，小语言模型(SLM)将成为AI智能代理的未来。他们论证了SLM不仅足够强大，还在操作上更适合且经济性更高。研究显示现代SLM已可媲美更大模型的性能，同时推理成本降低10-30倍，微调更快捷。论文提出了从大型模型向小型模型转换的算法，并通过案例研究证明在实际智能代理中40-70%的LLM调用可被SLM替代。这一转变将大幅降低AI运营成本，推动更可持续的AI发展。

之前发了很多期商业方向的博客了，其实我也是一个技术博主来着，而且研究AI，不研究技术，属于水中捞月。所以，本期我来一份硬核技术分享。

辛顿首度访华，揭秘AI超越人类的必然性：数字智能将接管一切，神经网络已彻底颠覆传统逻辑范式。

2023年，我们见证了人工智能（AI）的爆发，它正在改变人们的工作、生活、以及与技术交互的方式。