清华大学研究团队提出"AI智能体行为科学"新范式，通过观察AI在虚拟环境中的自发行为发现其具备规划、适应和社交能力。研究涵盖个体行为、群体互动和人机协作三个层面，并借鉴福格行为模型建立了能力-动机-触发器的行为适应框架，为负责任AI发展提供了行为导向的测量和优化方法。

和当今的深度学习方法相比，我们大脑的效率高得不可思议。它们只有几磅重，大概只需要20瓦左右的能量消耗，这个能耗只能够给昏暗的灯泡供电。然而，它们代表了已知宇宙中最强大的智力形式。

AT&T与爱立信合作推出AT&T物联网市场数字电商平台，旨在简化物联网服务创新和规模化变现。该平台解决复杂集成、产品目录分散、订单管理不一致等行业痛点，提供数字目录、订单管理系统和API集成。平台基于云原生微服务架构，托管在微软Azure云上，主要服务交通、制造和医疗行业，显著缩短订单处理时间。

ByteDance研究团队推出的M3-Agent是首个具备长期记忆能力的多模态AI代理。它能同时处理视频、音频信息，像人类一样积累经验和知识。系统采用情节记忆和语义记忆双重机制，以实体为中心组织信息，并通过多轮推理解决复杂问题。在专门构建的M3-Bench测试中，M3-Agent全面超越现有技术，为智能助手的发展开辟了新方向。

新思科技（Synopsys，Nasdaq：SNPS）在2019年10月发布了最新版本的软件安全构建成熟度模型（BSIMM）——BSIMM10。BSIMM不是实验室的产物，而是对上百家公司进行了几百次评估，真实地反应观察到的软件安全活动。

传奇CIO Chris Hjelm曾先后在多家大型和创新型企业中担任IT负责人，他表示自己的管理秘笈中始终有一条主线：培养面向未来的IT领导者。

红帽公司研究团队提出危险感知系统卡（HASC）框架，为AI系统建立类似"体检报告"的透明度文档，记录安全风险、防护措施和问题修复历史。同时引入ASH识别码系统，为AI安全问题建立统一标识。该框架支持自动生成和持续更新，与ISO/IEC 42001标准兼容，旨在平衡透明度与商业竞争，建立更可信的AI生态系统，推动行业协作和标准化。

一位知名系统管理员和技术博主 Rachel Kroll 发布了关于 Linux 系统监控工具 atop 的简短警告，引发技术社区广泛关注。虽然没有透露具体原因，但基于其在业界的声誉和专业背景，这个警告值得重视。为安全起见，建议用户暂时停用 atop。

5月21-22日，2021高通技术与合作峰会在北京水立方举行。峰会全景式呈现高通携手广泛的生态系统合作伙伴，随5G至万物，共创万物智能互联美好未来。

马上就要进行端点安全测试了，在进行端点安全产品评测之前，先让我们了解一下，数据安全为什么要重视端点安全，端点安全要如何进行防护，端点防护有哪些技术挑战。

据 IDC 估计，到 2025年，电子邮件、视频、照片、网页、音频文件、传感器数据、网页等非结构化数据非结构化数据或将占全球所有数据的 80%。那么，企业如何经济高效的存储、管理海量非结构化数据？对象存储是不二的首选。

OpenAI发布了两款开放权重AI推理模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，具备与o系列相似的推理能力。这是OpenAI自五年前GPT-2以来首次发布开放模型。两款模型在多项基准测试中表现优异，其中120b版本可在单个英伟达GPU上运行，20b版本可在16GB内存的消费级笔记本上运行。模型采用Apache 2.0许可证发布，支持商业化使用。

清华大学与英伟达合作提出DiffusionNFT，一种革命性的AI图像生成训练方法。该方法通过对比正负样本进行学习，避免了复杂的概率计算，训练效率比传统方法提升25倍。研究团队在多项测试中验证了其优越性，不仅大幅提升了图像质量和文字渲染能力，还实现了无需分类器引导的高效训练，为AI图像生成技术的普及和应用奠定了重要基础。

这项由上海创新研究院、复旦大学、上海交通大学等机构联合完成的研究，首次实现了真正意义上的视频音频同步生成。MOVA系统拥有320亿参数，能够同时生成高质量的视频画面和完全匹配的音频内容，在唇音同步、多人对话、环境音效等方面都达到了行业领先水平，为AI内容创作开辟了全新的技术路径。

据咨询机构Canalys发布的2021年第一季度中国云服务市场行情报告显示，华为云在该季度猛增116%，涨幅最大，占据近20%的市场份额。

IBM Services 高级副总裁 Mark Foster 于IBM Think Digital 大会上的主题演讲全文。

Isilon作为戴尔科技数据湖平台的核心，支持几乎所有的主流访问协议，所有的系统都可访问同一份数据，再也不需要来回倒腾数据了。

IT负责人Bernd Rattey希望摆脱繁琐的治理流程和孤岛思维，为此，他依靠双重领导、业务驱动的项目和精简的中央规范做到这一点。

本文探讨了人工智能对世界的影响，以及我们如何理解和应对这一技术变革。作者介绍了三种主流的AI发展方法，并提出了一个新的类比 - 我们都站在一座桥上，需要共同努力以避免失败。文章还讨论了AI带来的主要挑战，包括就业替代、心理健康问题、错误信息传播以及地缘政治竞争等。作者呼吁我们在拥抱AI发展的同时，也要保持人性价值。

周一OpenAI与博通达成数百万美元协议，这是美国科技巨头高风险并购和战略合作的最新案例。美国正在少数主导企业间形成AI影响力的集中整合，而中国AI企业则采取不同路线，强调开源创新并在更广泛的企业中分散发展机会。OpenAI将于明年下半年推出定制芯片组并建设总容量10吉瓦的数据中心，此前还与AMD签署数十亿美元多年协议。这些对比鲜明的策略正在塑造动态竞争的全球AI格局。