华为从2012年首次发布超融合产品FusionCube以来，凭借在服务器、存储、网络、虚拟化等领域强大的研发支撑，用“势如破竹”形容FusionCube几年来的成长一点都不为过，至今华为已经成为全球超融合市场的主流玩家。

Forrester发布2025年十大新兴技术报告，将生成式AI列为IT领导者近期需重点关注的技术。报告显示，短期技术在AI加速与安全需求间寻求平衡，生成式AI、TuringBots和物联网安全仍位列前十。代理AI和合成数据新入榜单，预计两年内可实现可观投资回报。中期技术包括代理AI、边缘智能和自动驾驶等，但面临现实复杂性挑战。量子计算虽不在短中期ROI展望中，但Forrester建议零风险容忍组织开始投资量子安全。

上海交大和复旦大学研究团队发现了AI视觉系统的重大安全漏洞——IAG攻击。这种攻击能让AI助手在视觉定位时被恶意操控，无论用户询问什么，都会指向攻击者预设的错误目标，且几乎无法被察觉。实验显示攻击成功率超65%，现有防御技术完全失效，对机器人、自动驾驶等应用构成严重威胁。

在大会中，来自美国国家工程院院士、斯坦福大学教授Nick McKeown分享了“可编程转发平面将在此驻足”的主题演讲。其中讲到，我们可以看到在网络当中5G网络趋势，这些都会影响到我们网络的发展。

IEEE高级会员Kayne McGladrey表示，随着生成式人工智能的崛起，网络威胁也迎来了新的挑战，如商业电子邮件欺诈、深伪技术和生成攻击代码。

中国保险行业科技投入仅占保费收入的0.75%，与同期发达国家水平相比仍存在巨大的提升空间。

网络安全公司Aikido披露了迄今最大规模的npm供应链攻击事件。攻击者通过钓鱼邮件获取维护者账户凭证，向18个热门JavaScript包注入恶意代码，这些包每周下载量超过26亿次。恶意代码专门劫持加密货币交易，监控浏览器API接口将资金转移至攻击者地址。受影响的包括chalk、debug等广泛使用的开发工具库。虽然攻击在5分钟内被发现并及时公开，但专家警告此类上游攻击极具破坏性，可能与朝鲜黑客组织相关。

由New Media 新媒体联盟主办的“2019新盟盛典暨新媒体领袖峰会 ”在北京举行。来自各大智库的专家学者，新媒体行业的头部从业者，以及众多内容创业者参与了此次峰会，并带来了自己对于2019年新媒体发展趋势的最新判断。

想象一下，你有一台已经运行多年的老电脑，它已经存储了大量英文文档和程序，运行得很好。现在，你突然想让它处理阿拉伯文，会发生什么？通常情况下，你有两个选择：要么购买一台全新的、更强大的双语电脑（成本高昂），要么尝试在老电脑上安装阿拉伯语言包，但这可能会导致原有程序运行缓慢或出错。

Meta超级智能实验室研究团队提出了"语言自我对弈"训练方法，让AI模型通过内部竞争机制实现无数据自我训练。该方法将单个模型分为挑战者和解决者两个角色，通过互相博弈提升性能。实验显示，这种方法在不使用任何外部数据的情况下，达到了与传统数据驱动方法相当的效果，为解决AI训练数据稀缺问题提供了创新解决方案。

这项独立研究揭示了AI存在"自我纠错盲点"——能发现用户错误却忽视自身错误的现象。通过测试14个模型发现平均64.5%的盲点率，但令人惊讶的是，仅在输出后添加"Wait"就能减少89.3%的盲点。研究指出问题源于训练数据缺乏自我纠错示例，为AI安全性和可信度提供了重要启示。

或许，他已经完成了在微软的目标；或许，他正在思考如何用独立的视角和方式，成就产业，成就下一代计算机科学；或许，有没有可能，是成就中国的科研？中国的微软大使会成为谁的中国先生？一切未知，但一切值得被期待。

南京大学与微软研究院合作提出过程式自我奖励语言模型，让AI在数学推理中既当学生又当老师。该方法通过逐步判断和偏好优化，使AI能够自我监督和持续改进，在多个数学基准测试中显示出显著性能提升，为实现超越人类水平的AI推理能力开辟了新路径。

为何黄老板如此痴迷皮夹克？这个问题几乎是每一个参加超过3场NVIDIA发布会的媒体人们共同的疑问，通过多年的讨论以及询问（问NVIDIA员工），统一的答案是：这就是黄老板的style。

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。

上周英特尔举办了一场引人注目的“架构日”活动，公布了未来多年的产品技术路线图、技术战略规划以及一系列新技术。

中国AI初创公司DeepSeek的突破性成就凸显了人才的关键作用,也说明了每个组织都需要构建AI就绪型劳动力。这不仅需要技术投资,更需要在人才培养、工作重塑和组织变革方面下功夫。企业必须让员工像掌握发短信一样熟练掌握AI,这是当务之急。

KAIST研究团队开发出"思维草图"方法，让大型语言模型像人类专家一样进行简洁高效的推理。该方法通过三种认知启发的推理方式和智能路由系统，在15个数据集上实现平均73%的输出减少，同时保持甚至提升推理准确性，为AI应用的效率优化提供了重要突破。

上海AI实验室发布视觉强化微调技术，让计算机学会"边看边思考"。该方法通过强化学习训练视觉模型先进行推理再给出答案，在少样本学习中表现优异，单样本图像分类准确率提升24.3%，物体检测精度提升超20分，在开放词汇检测等任务上也实现显著突破。

利用谷歌的云AI对为期一周的电视新闻报道（来自互联网档案馆中的电视新闻档案）进行分析，我们即可探索屏幕文字究竟讲述了怎样的故事。