南加州大学研究团队开发出一种名为PILS的新技术，能够通过分析AI模型输出时的概率信息来破解隐藏的系统指令。这种方法通过观察AI生成文本过程中多个步骤的"思考轨迹"，将隐藏提示的恢复成功率提高了2-3.5倍。研究发现AI模型的概率输出存在于低维空间中，可以用数学方法进行压缩和逆向分析。这项发现对AI安全具有重要影响，揭示了当前依赖隐藏指令的安全机制可能存在漏洞，为AI安全防护提出了新挑战。

自2009年Nutanix成立以来，我们一直为公司发展能与IT决策者的需求保持同步而深感自豪。随着云基础架构模式的发展，我们致力于帮助客户实现IT基础架构的现代化，以推动数字化转型并实现其业务目标。

当企业面临着多种应用、海量数据、异构环境的同时，到底有没有一些可量化的解决方案来告诉企业应该怎么做？基于此，至顶网希望通过撮合业内专家来探讨这些问题，希望通过专家们的专业探讨来解己之惑,解人之惑。

提供更高的对比度和图像质量可高度还原图像色彩并呈现绝佳的视觉效果尽可能地降低审片过程中可能会出现的色差仿佛置身其境，用高清视界征服你的眼！昭君之美，气韵生动不再被画师耽误！

看似微不足道的100毫秒却发生了无数件有趣的事情，只是对于每天拥有24小时的我们来说，100毫秒往往显得微不足道，甚至根本察觉不到它的存在。

中大深圳团队创建MatCha测试平台，评估15个先进AI模型在材料显微图像理解方面的能力。结果显示，即使是最优秀的GPT-4模型准确率也仅59%，远低于人类专家的89%。研究揭示AI在专业领域存在知识缺乏和视觉感知不足的重大局限，为AI专业化发展提供重要参考。

帕洛阿尔托创业公司Catio在VentureBeat Transform 2025大会上获得"最酷技术"奖。该公司成立于2023年，已筹集700万美元资金。Catio推出的AI技术架构副驾驶将架构重新定义为可编码、可内省和智能演进的活体系统。通过结合实时架构地图和多智能体AI组织，帮助工程团队从被动决策转向持续主动的架构优化，为CTO和架构师提供数据驱动的架构决策支持。

谷歌DeepMind开发的AlphaProof和AlphaGeometry 2系统实现了AI数学推理的重大突破，采用神经符号方法让AI像人类数学家一样思考。两个系统分工合作，在2024年国际数学奥林匹克竞赛中获得满分，不仅能解决复杂数学问题，还能提供严格的证明过程。这项技术将革命性地改变数学教育、科学研究和各行业应用。

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。