利用防火墙建立起一条条与分支机构可靠互联的安全通道，自如沟通是当前防火墙产品所需要担负起的另一个重要使命。紫光旗下新华三集团最新推出的支持双主控，具备电信级高可靠性的H3C F5000-AK515防火墙就是这样的一款产品。

强化学习存在推理效率问题，阿里千问团队发明推理二八法则，解决AI选择困难症

本文概述了物联网设备安全面临的不断升级的网络攻击风险，讨论了因设备普及和互联带来的漏洞、AI驱动的恶意软件威胁以及供应链风险，并提出了通过风险管理、标准制定和先进防护措施来应对这些挑战的重要性。

有一些“善”，能穿透阻隔，照进“黑暗角落”。

瑞士和德国研究团队通过创建GitChameleon测试平台，发现当前最先进的AI编程助手在处理特定版本代码库时成功率仅48-51%。研究揭示了AI系统的"版本困惑症"问题，即难以准确区分不同版本库的用法差异。通过自我调试和文档检索等方法可显著改善AI表现，为未来开发更可靠的版本感知AI编程助手提供了重要参考。

在新一代IBM LinuxONE服务器正式在中国发布之际，IBM相关业务领导与技术专家向中国媒体详细介绍了IBM LinuxONE Emperor 4服务器“绿色低碳、弹性扩展、安全无虞”的技术亮点。

作为整个电气化出行的专属合作伙伴，ENNOVI致力于为中国区和全球市场提供一流的服务。

卡内基梅隆大学等机构研究团队开发了名为Morae的智能界面助手，专门解决盲人用户在使用AI自动化工具时失去选择权的问题。通过"动态模糊选择验证"机制，Morae能在关键决策点主动暂停询问用户偏好，而非自动替用户选择。用户研究显示，相比传统AI助手，Morae帮助用户做出了更多符合个人偏好的选择，显著提升了用户满意度和控制感。

SenseTime研究团队通过超过十亿token的大规模测试，全面评估了GPT-5等先进AI模型的空间智能水平。研究将空间智能分解为六种核心能力，发现GPT-5虽在某些简单任务上接近人类水平，但在复杂空间推理方面仍存在巨大差距。该研究揭示了当前AI发展的重要盲点，为未来空间智能研究提供了标准化评估框架。

苹果公司发布SimpleFold，这是首个基于流匹配的蛋白质折叠模型，完全使用通用Transformer架构。该模型摒弃了传统方法中的多序列比对、配对表示等复杂组件，在保持竞争性能的同时实现了20倍以上的计算效率提升。SimpleFold支持多样性结构生成，在标准基准测试中表现出色，并展现良好的扩展性。

搭载第三代骁龙8s旗舰平台，Redmi Turbo 3售价1999元起。

无论是AI 1.0还是AI 2.0时代，数据毫无疑问一直都是非常重要的生产要素。尤其是在大模型时代，数据质量直接影响模型效果。对于入局大模型赛道的企业玩家来说，手握优质数据意味着绝对性优势。而明略，则将赛道锚定在了营销领域。

新加坡国立大学等机构首次构建包含128万张图像的东南亚文化视觉数据集SEA-VL，解决AI系统文化认知偏见问题。研究采用人工众包、自动筛选、AI生成三种方法收集数据，发现自动筛选效率最高且质量可靠，而AI生成图像质量较差。该数据集覆盖东南亚全部11国文化元素，将为开发更公平包容的AI系统提供重要基础。

AI科技正被应用于诸多复杂问题，其中自然也包括塑料污染。通过对多位科学家和初创企业创始人的采访，外媒InformationWeek整理了塑料垃圾治理工作中的艰难挑战，同时也了解到各方如何在这场抗争当中运用AI科技。

新加坡国家大学研究团队开发了MACT多智能体协作框架，通过四个专门化AI智能体的分工合作，在文档理解和问答任务上超越了许多大规模单体模型。该系统创新性地采用独立判断智能体进行质量控制，结合混合奖励机制和个性化测试时扩展策略，在15个基准测试中的13个获得最佳表现，为AI协作系统设计提供了新思路。

伊利诺伊大学研究团队开发的Search-R1系统让AI学会了像人类一样边思考边搜索的能力。通过强化学习，AI能够主动决定何时搜索外部信息、如何整合搜索结果进行推理。该系统在七个问答数据集上平均提升20-24%的准确率，代表了从封闭知识系统向开放学习系统的重要转变，为构建更智能的AI助手奠定了基础。

中国人民大学联合北京智源人工智能研究院推出WebThinker框架，首次实现AI在推理过程中自主搜索网络、深度探索网页并撰写研究报告。该系统突破传统AI知识局限，具备类似人类研究员的主动信息获取能力，在多项复杂推理和报告生成任务中显著超越现有方法，为AI应用开辟新方向。

这项由中国人民大学、百度和卡内基梅隆大学合作的研究开发出ReasonRank系统，通过创新的数据合成和两阶段训练方法，让AI具备了真正的推理能力进行文本排序。该系统在复杂推理任务中比现有最强系统高出3-5个百分点，同时运行速度提升2-2.7倍，为推理式信息检索开辟了新方向。

希伯来大学与Meta联合研究对比了文本生成音乐领域的两大主流技术：自回归（AR）与流匹配（FM）。研究在相同条件下训练模型，全面测试音质、控制精度、编辑能力、运算效率等方面。结果显示AR在音质和精确控制方面略胜一筹，FM在音乐编辑和资源效率方面表现更佳。这为AI音乐生成技术选择提供了重要指导。

弱智吧的数据真的这么厉害吗？持着好奇和怀疑的态度，我们仔细阅读了这篇论文，「弱智吧的数据碾压其他数据」这个结论有待深入讨论和探索。我们提出以下几个疑问：