作为支撑网络安全战略建设的重要基础设施，网络靶场被全球众多国家认作是构建主动安全防御体系的首选。在国家安全战略的促进下，网络靶场正在成为建设网络强国，发展数字经济的安全基石。

谷歌正式推出其最强大的Gemini 2.5深度思考AI模型，但仅向每月250美元的AI Ultra订阅用户开放。该模型基于Gemini 2.5 Pro，通过增加"思考时间"和并行分析来处理复杂查询。深度思考模型在多个基准测试中表现优异，在人类最终考试中得分34.8%，远超其他模型的20-25%。该模型特别擅长数学推理、科学分析和编程，响应时间需要数分钟，每日使用次数有限制。

今天，以“构建智能云网，加速全业务增长”为主题的智能云网论坛在迪拜圆满召开。

德州农工大学研究团队发现多模态AI存在"视觉质量悖论"，即AI在处理略显模糊或有噪点的图片时，在推理任务上反而表现更好。研究开发了VQ-TTT技术，能动态调整图片特征以匹配AI偏好，最高提升8.6%准确率且计算开销极小。这一发现挑战了"高画质对AI更好"的传统认知，为AI优化提供新思路。

Moonlock发布的2025年Mac安全调查显示，Mac用户对恶意软件的认知正在发生重要转变。仅15%的受访者认为macOS免疫恶意软件，较2023年的28%大幅下降。66%的Mac用户在过去一年中至少遭遇过一次网络威胁。调查还发现，72%的用户担心人工智能助长网络威胁，46%认为需要额外安全软件保护。

英特尔与哈曼正联手将“智能驾驶舱”推广到中国本地车厂，并逐步被中国本土汽车制造商采用。

此次品牌结构调整将把如今的29个产品和服务品牌，简化成两个计算品牌，外加存储、网络、软件和服务品牌各一个。

[前言] 技术创新要通过赋能千行百业而体现，更需要无数创业者以新思路来呈现。GSMA 5G创新与投资平台（5G IN）推出「创业者说」系列访谈，携手新媒体平台科技行者，分享创业者的创新故事。

这篇研究介绍了字节跳动团队开发的AdaCoT框架，通过强化学习实现大型语言模型的自适应思维链触发。该框架将问题设计为帕累托优化，平衡推理质量与计算效率，使模型能根据输入复杂度自主决定是否使用详细推理。研究结果显示，在维持高性能的同时，AdaCoT能将思维链使用率降低至3.18%，响应令牌数减少约70%，大幅提升模型效率和用户体验。

新一代液态基础模型突破传统变换器架构，能耗降低10-20倍，可直接在手机等边缘设备运行。该技术基于线虫大脑结构开发，支持离线运行，无需云服务和数据中心基础设施。在性能基准测试中已超越同等规模的Meta Llama和微软Phi模型，为企业级应用和边缘计算提供低成本、高性能解决方案，在隐私保护、安全性和低延迟方面具有显著优势。

人工智能正在深刻改变在线营销的多个方面。除了内容生成外，AI还影响着广告投放、搜索引擎优化和用户体验等关键领域。企业需要了解并适应这些变化，学会与各类AI系统良好互动，才能在数字营销中保持竞争力。本文探讨了AI如何影响Google广告、对话式AI以及如何利用AI优化营销策略等三个方面。

这项研究开发了LITMUSVALUES框架，通过道德困境测试揭示AI模型的价值观优先排序，并证明这些排序能预测风险行为。研究发现所有旗舰模型都高度重视隐私，但在关怀等其他价值观上存在分歧；同时发现诚实、尊重和自由能降低多种风险，而创造力和关怀可能增加某些风险。该框架不仅能识别已知风险，还能预测未观察到的潜在风险，为AI安全提供了基于价值观的全新评估方法。

IBM研究院最近宣布对其Granite编码基础模型开源，目标是实现高级AI工具大众化，进而推动跨行业间代码编写、维护与开发方式的全面变革。

在世界智能大会的平台上，与人工智能、智能科技、智能时代有关的演讲不胜枚举，今天盘点一下互联网龙头企业的代表在这里发表过哪些前沿观点。

黑帽大会2025在拉斯维加斯举办，超2.2万人参与。随着生成式AI被恶意利用，攻击者用AI改进钓鱼攻击并创造新恶意软件，企业浏览器成为关键防御机制。谷歌、Island、Mammoth Cyber和Palo Alto Networks等厂商推出企业浏览器解决方案。大会上思科、HPE、Infoblox等发布AI安全增强功能。面对攻击者的自动化威胁，防御者必须整合安全防护，在浏览器、终端、云端构建端到端防御框架。

如今，国内云视频会议赛道进入了一个新阶段，在众多选手中，目前领跑的是华为云会议。

戴尔CTO提出未来AI四大愿景

用无人机给农田精准施药，质检工人不再用肉眼去寻找零部件上的小划痕，购买保险有了千人千面的定制化专有服务……2018年，百度云提供的这些智能化服务在多个行业应用落地。从这些案例可以看到，云服务商的打法正在发生变化。

Rivian 正全面推进 AI 技术整合，开发下一代电动车平台，以挑战特斯拉的市场地位。公司计划于 2025 年实现免手驾驶，2026 年达到 L3 级自动驾驶。Rivian 还将在车载系统中广泛应用 AI 技术，提供语音交互等功能，并计划推出更实惠的车型，扩大市场份额。

本文探讨了判断AI是否达到通用人工智能（AGI）和人工超级智能（ASI）水平所需的问题数量。目前缺乏确定的测试方法来评估是否达到顶级AI水平。基于图灵测试的分析，作者提出仅通过少量问题难以全面评估智能水平。参考美国国会图书馆主题标引（LCSH）的40万个主题领域，如果每个领域提出1万个问题，将需要40亿个问题来全面测试AGI。这种大规模测试虽然在逻辑上合理，但在实际操作中面临巨大挑战。