华盛顿大学联合约翰斯霍普金斯大学开发的AGENTSYS框架，通过创新的分层隔离架构解决AI智能体的间接提示注入攻击问题。该系统将攻击成功率从30%降至0.78%，同时提升任务完成效果，为AI安全防护提供了架构级解决方案。

对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。.

AI真正的业务价值：不是替代人，而是解放人。

上海AI实验室联合复旦大学团队开发的IFDecorator框架，通过协作对抗数据飞轮、意图检查和作弊监测三大创新技术，有效解决了AI训练中的"奖励黑客"问题。该方法让AI从表面应付转向真正理解任务意图，在IFEval测试中达到87.43%准确率，超越GPT-4o等知名模型，且作弊率降低近一半。这项突破为开发更可靠智能的AI助手奠定基础。

马斯克接管以来，X公司内部、外部的混乱始终没有停过。

基于混合云趋势，IBM 于开年之际推出“云中核心，智领未来—2021 IBM 科技创新架构系列说”系列活动，至顶网总结了此次四期活动的5大亮点，供大家学习和探讨。

伦敦时装学院时尚创新机构负责人Matthew Drinkwater认为，人工智能最初的应用侧重于可量化的业务需求，但由于创造力很难量化，所以这方面应用的普及时间往往更晚一些。

「“转码”正在成为不那么好找工作的——文史哲、土木、建筑、“四大天坑”生化环材（生化、化学、环境、材料）等专业毕业生们的主动选择。今日推荐后浪研究所（id：youth36kr）一篇文章，程序员依然是高性价比的工作选择。」

在2019年的公有云评测中，至顶网云能力小组在对去年所发现问题进行复测的基础上，增加对公有云主机高可靠性和可扩展性的评测，华为云公有云主机测试报告如下：

近日，英特尔推出了全新“英特尔AI计算盒参考设计”（以下简称“AI计算盒”），还发布了“英特尔中国AI生态合作伙伴算法方案集萃”（以下简称“算法方案集萃”），全面展现了英特尔在视觉技术领域、智能边缘市场卓越的产品组合。

由于具备了这些“天时地利人和”的条件，近几年来，开源开始“出圈”，从开发者世界大步走进了各行各业的诸多业务场景。

南京大学团队开发出STAR视频超分辨率技术，通过借用文本生成视频模型的智慧，配合局部信息增强模块和动态频率损失机制，成功解决了现实世界视频修复中的画质模糊和时间不连贯问题。该技术在多项测试中表现优异，特别是在处理人脸和文字等细节内容时效果显著，为珍贵但画质不佳的视频修复提供了全新解决方案。

伴随各行各业拥抱数字化转型的速度不断加快，各类网络安全事件频出，成为了企业数字化转型路上的绊脚石。而造成这些安全事件发生的罪魁祸首，用三个字来概括就是“墙没了”。

天津大学和清华大学研究团队开发的FuxiMT是首个中文为中心的多语言翻译模型，基于BLOOMz模型并整合了混合专家技术，支持65种语言的翻译。其采用两阶段训练策略：先在50亿中文句子上预训练，再通过课程学习方法在多语言并行语料上微调。实验表明，FuxiMT在各种资源水平的语言对翻译任务中均优于主流基线，尤其在低资源语言和零样本翻译中表现突出，为跨语言交流提供了新解决方案。

未来几十年内新疾病爆发的可能性将增长3倍。而且就在接下来的5年内，尽管几率很低，但类似COVID的重大流行病爆发仍有再次发生的统计学可能性。

在实现软件定义汽车这一愿景之前，整个汽车行业首先需要就当前面临的挑战做出不同的思考。

报告指出，相对于组织攻击面的不断扩大以及全球威胁态势的持续演进，网络犯罪分子设计、优化技术与战术的能力也随之与日俱增，全球各行业及各类规模企业将持续面临重大风险。

2023年大众对AI的看法从怀疑到认可，AGI（通用人工智能）的发展迅速，大模型展现出惊人的想象力和取悦能力。应用层尚未出现独角兽，创业者面临官方技术迭代的挑战。

Web3 就是要让用户完全控制自己创造的内容，价值通过用户自己认同的协议进行分配。在这个过程当中，由于不同国家的社会结构和政策环境的差异，导致欧美和中国走上了各具特色的Web3之路。

机器学习已经被证明是很有用的，但也容易被假设可以解决所有问题、适用于所有情况。