凭借在机器学习、性能和规模方面进行的一系列创新，全新版的Splunk Enterprise和Splunk Cloud更容易提出问题，实现实时洞察并采取精准应对措施，通过访问不同位置和规模的数据，来提升业务成果。

想象一下，传统的AI评判系统就像是一位只会给出"好"或"不好"评分的艺术评审，而不告诉你为什么这样评价。而这项新研究开发的系统则像是一位能够清晰解释每个评分背后详细思考过程的资深艺术鉴赏家，不仅能告诉你哪个作品更好，还能一步步分析为什么这样认为。

如果能够最终为国家战略增添一份力量，无论花多长时间，都是有意义的。

对于零信任缺乏全面的认知，由于认知不足造成的安全能力短板情况严峻，令人担忧。这些缺失的能力恰是保障零信任战略顺利实施的关键所在。

复旦大学团队开发的AgentGym-RL框架通过渐进式训练让AI智能体学会长期规划和多步决策。该框架提供五种训练环境，配合ScalingInter-RL方法从简单任务开始逐步增加复杂度。实验显示70亿参数模型性能提升33.65个百分点，在27个任务中匹敌甚至超越千亿参数的商业模型如OpenAI o3和Gemini-2.5-Pro，为AI智能体训练开辟了新路径。

由阿尔托大学和帕多瓦大学联合开展的研究构建了FactCheck平台，首次系统评估大型语言模型在知识图谱事实验证中的表现。研究测试了五个语言模型在三个真实世界数据集上的验证能力，发现开源模型在某些任务上甚至优于商业模型，但所有模型在识别少数错误事实方面表现不佳。检索增强方法能提升准确性但大幅增加计算成本。研究为AI辅助信息验证的实际应用提供了重要参考。

复旦大学团队开发了全新的多维约束框架来评估和改进大语言模型的指令跟随能力。研究发现AI在处理复杂约束时表现不佳，成功率从简单约束的77%降至复杂约束的33%。通过强化学习训练，模型性能显著提升30-50个百分点且不影响其他能力。研究揭示改进主要来自注意力机制优化，为AI实用化提供了重要突破。

数据分析领域的领导者SAS再次荣登《财富》杂志“最适宜千禧一代工作的100家公司”榜单。一直以来，SAS非常重视帮助员工实现职业发展与健康生活之间的平衡，这一企业文化对千禧一代（80后、90后）而言也极具吸引力。

黑客可以利用常用 ZigBee 协议中的漏洞攻击智能电灯泡及其控制器，从而将勒索软件或间谍软件传播到网络。

YouTube在年度Made on YouTube活动中发布多项更新，包括Studio新增"相似度"检测和唇同步配音功能，YouTube Live支持迷你游戏和双格式同步直播，Shorts集成Veo 3 AI视频生成模型。此外还推出播客AI剪辑工具、新的货币化选项如品牌合作和购物标签功能，以及YouTube Music的粉丝互动新特性。

一方是Epyc，一方是至强，核心越多、对应的芯片就越多，而且后续产品设计只会越来越复杂。

刷新固件是运维及技术人员经常遇到的情况，新的固件可以保证系统问题得到修复，提升系统的稳定性及可靠性。本文将从实际经验出发，介绍如何在戴尔易安信服务器上刷新Mellnaox 25G网卡固件，供相关人员参考

2021年6月25日，主题为“聚力变现容器价值”的2021容器云职业技能大赛拉开帷幕。大会各方对于本次大赛给予了深切的希望。

KCon 黑客大会，知道创宇出品，追求干货、有趣的黑客大会；中国网络安全圈最年轻、最具活力与影响力的前沿网络安全攻防技术交流平台。“汇聚全球黑客的智慧”是 KCon 黑客大会的一贯宗旨，我们痴迷于黑客技术研究、热衷交流分享！

蚂蚁集团研发的HANRAG系统通过智能调度模块"Revelator"，能根据问题类型选择最优处理策略：直接回答、单步搜索、并行处理或逐步推理。系统具备强大噪音过滤能力，在单跳和多跳问答测试中全面超越现有方法，准确率提升6-20%，搜索效率显著改善，为智能问答系统发展开启新篇章。

印度理工学院等机构研究发现，即使是最先进的AI模型如GPT-4o、Claude等，在面对间接表达、干扰信息或背景过载的"混淆问题"时，准确率会从70-80%骤降至25-40%。研究团队开发的ObfusQAte评估框架首次系统性揭示了大语言模型的这一重要缺陷，为改进AI推理能力和提高实际应用可靠性提供了重要基准。

伊利诺伊大学香槟分校研究团队开发了SafeScientist，一个安全优先的AI科学家框架，能主动拒绝不道德或高风险任务，并在整个研究过程中确保安全。该框架整合了四层防御机制：提示监控、智能体协作监督、工具使用控制和伦理审查。团队还创建了SciSafetyBench基准测试集，包含240个高风险科学任务和120个工具相关风险场景，用于评估AI科学家的安全性。实验表明，SafeScientist比传统框架提高了35%的安全性能，同时不影响科学输出质量，为AI驱动的科学探索提供了安全与创新并重的新范式。

阿里巴巴通义实验室开发的AgentScaler是一个能够智能使用工具的AI助手模型系列。通过创新的两阶段训练和自动化环境构建技术，AgentScaler在多个权威测试中表现优异，40亿参数的小模型就达到了300亿参数模型的性能。该研究首次实现了大规模环境自动构建来提升AI智能体能力，为AI助手的实用化应用奠定了基础。

GLiClass是由乌克兰基辅Knowledgator工程公司开发的创新文本分类模型，基于GLiNER架构改进而成。该模型通过联合编码文本和标签，在单次前向传递中完成多标签分类，实现了准确性与效率的完美平衡。测试显示，GLiClass不仅在准确性上超越强基准模型5.5%，处理速度更是比传统交叉编码器快2.3-16倍，特别是在大标签集场景下优势明显。模型已开源并提供多个规模版本以适应不同应用需求。

清华大学研究团队提出测试时扩展技术，让AI视频生成如同延长考试时间的学生，通过生成多个候选视频并智能选择最优结果，显著提升视频质量。该方法无需重训模型，在六个主流模型上均实现稳定改进，部分维度提升超35%，为AI视频生成的实用化应用开辟新路径。