社会要信任人工智能需要什么？人工智能算法生成的每一个决策、预测和洞察都依赖于数据的可用性和质量。为了充分发挥人工智能的潜力，数据必须有效且高效地存储。换句话说，数据支撑着人工智能，而存储则支撑着数据。这种相互促进的关系使得人工智能也推动了当今存储创新的发展。要理解人工智能如何帮助创造更好的存储解决方案，我们首先需要考察它与数据的关系。

密码技术在区块链的实际应用中发挥着至关重要的作用，虽然，推广和实施商用密码的应用势在必行，但是同样一些挑战。

大模型系列第二篇。

OpenAI今日宣布计划为ChatGPT配备新的安全功能，当用户遭遇心理或情感困扰时能提供更有效的帮助。首项更新将专注于GPT-5的路由组件，能检测用户急性困扰并调用推理优化的大语言模型。公司还将推出家长控制功能，允许家长与青少年账户关联，设置年龄适宜的行为规则并禁用特定功能。系统检测到青少年处于急性困扰时会发送通知。OpenAI将与青少年发展、心理健康专家委员会及全球医师网络合作完善这些功能。

即便是整体经济增强，很多IT领导者仍然面临着保持精简和敏捷的压力。削减成本始终是一项严峻的挑战，尤其是在IT角色和职责迅速扩展、需要了解、投资和获取新技术的时候。

随着以未来混合办公为代表的灵活办公模式逐步走近现实，显示器角色与定位的不断进化，实际上也是对新的用户需求的洞悉。

软件供应链攻击激增，Red Hat推出了安全产品Trusted Software Supply Chain。

正是由于金融数字化技术的有力支持，才促进了当前电子商务、新零售等数字化产业的飞速发展。在双十一的时候，才能人在家中坐，买尽天下货，尽情地去买、买、买。那么又是什么促进了金融数字化的高速发展呢，下面我们就来了解一下，金融数字化背后的算力支持。

我们梳理了其中关于大模型的技术发展趋势、行业人才需求、中小企业机遇、垂直应用场景以及创业投资逻辑等方向的21个金句，把脉大模型产业发展动向。

今日，比亚迪在重庆召开了主题为“纯电全系佩刀安天下”的新车发布会，比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福表示，以新能源技术，推动能源消费结构的变革，加快推进汽车电动化，是比亚迪的答案。

华盛顿大学研究团队发现AI面试系统存在语言偏见，会因求职者使用谦逊表达而给出更低评分，平均相差25.6%。这种偏见可能系统性歧视女性等群体，因为她们更倾向于使用谦逊语言。研究开发了三种去偏见方法，最有效的技术调整方案能减少65.8%的偏见，为构建更公平的AI招聘系统提供了解决方案。

人工智能是Duolingo达成“让世界上的所有人都能接受免费教育”这一重大使命的技术基础。

这项研究提出了名为"Let Androids Dream"的创新框架，解决了多模态大语言模型在理解图像隐喻方面的核心难题——上下文缺失。通过模拟人类认知过程的三阶段系统（感知、搜索、推理），该框架即使使用轻量级GPT-4o-mini模型，也能在英语和中文图像寓意理解任务中达到最先进性能，在开放式问题上甚至超越GPT-4o模型36.7%。这一成果不仅推动了视觉-语言推理技术的发展，还为未来AI系统理解人类文化中的隐喻和象征提供了新方向。

无论是防疫大背景下你们村儿的土味管控，还是恢复到正常工作状态下的移动办公，设备之间的物理阻隔都不能成为耽误团队进度的堂皇理由。

Nvidia近日公布第二季度财报，结果超出了华尔街的预期目标，同时Nvidia给出了强有力的指引，这使得股价在盘后交易中上涨超过6%，收于历史最高值。

机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁，网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间，从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展，"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力，但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载，应用运行时安全最佳实践。

随着人工智能的发展，自动化"真诚"互动正在成为现实。这种技术模仿人类情感，提供 24/7 陪伴和支持，但也引发了对人际关系erosion和个人主体性丧失的担忧。我们需要在享受AI便利的同时，保持对真实人际交往的重视，培养自然智能和人工智能的双重素养，以应对这一挑战。

清华大学与重庆大学研究团队提出Vid2World方法，成功将预训练视频扩散模型转变为交互式世界模型。该方法通过视频扩散因果化和因果动作引导两大创新，使模型能够进行自回归生成并响应动作条件。在机器人操作和游戏模拟领域的实验显示，Vid2World明显优于现有方法，为机器人控制、游戏AI等领域提供了高保真度的预测能力，展示了视频扩散模型作为交互式世界模型的巨大潜力。

在全球范围内，建筑业正处于一个临界点。随着二战后婴儿潮国家经验丰富的工人开始退休，他们留下了明显的缺口。问题是什么？全球建筑行业面临着老龄化劳动力和年轻人不愿意进入的问题，导致建筑工人供需失衡。

微软研究院开发的RE-IMAGINE框架通过创新的三层次测试体系（观察、变化、想象），系统评估大型语言模型的真实推理能力。研究发现，即使最先进的AI模型在面对题目变化时表现也会显著下降，揭示了当前AI系统过度依赖统计记忆而非真正逻辑推理的局限性，为AI安全部署和未来发展提供重要指导。