智谱AI和清华大学联合发布GLM-4.1V-Thinking视觉语言模型，通过创新的推理导向训练框架，让AI学会像人类一样深度思考后再回答。该模型在多个基准测试中超越了规模更大的竞争对手，并首次在开源社区提供了完整的多模态推理解决方案，为AI技术的实际应用开辟了新路径。

这项研究提出了ChARM，一种创新的角色扮演AI奖励建模框架，通过行为自适应边界和自我进化策略大幅提升AI角色的真实性和一致性。研究团队创建了包含1,108个角色的RoleplayPref数据集，实验表明ChARM比传统模型提高了13%的偏好排名准确率，应用于DPO技术后在多项基准测试中达到了领先水平。这一突破将为娱乐、教育和心理健康支持等领域带来更加自然、个性化的AI互动体验。

日本AI实验室Sakana AI推出Multi-LLM AB-MCTS技术，让多个大语言模型协作完成单一任务，形成AI智能体"梦之队"。该方法使模型能够试错并结合各自优势，解决单一模型无法处理的复杂问题。在ARC-AGI-2基准测试中，模型组合正确解决了超过30%的问题，显著优于单独工作的任何模型。公司已将核心算法开源为TreeQuest框架，为企业开发更强大可靠的AI应用铺平道路。

大部分国内企事业单位的网络安全的现状是不容乐观的，这一点从这几年相关部门组织的全国性实战攻防演练行动可以看出来。

Adeptia联合创始人兼首席创新官Deepak Singh表示，AI智能体替代SaaS应用的想法是错误的。他认为企业级SaaS不仅仅是简单的CRUD操作，而是包含数十年领域专业知识、合规框架和复杂多方协调的可靠系统。以EDI数据处理为例，AI智能体虽然擅长自然语言查询和模式识别，但在业务操作的确定性要求、合规性审计和异常处理方面存在局限。Singh提出三层SaaS架构模型，认为AI智能体是副驾驶而非自动驾驶，应在平台治理框架内运行。

在今年1月份发布的2017年财报中，IBM终结了连续22个季度的收入下滑。据此，罗睿兰表示，IBM的转型已经“完成”，该是“加速”的时候了。这个自信的论断，既宣告了IBM阶段性转型的完成，同时也宣告了下一个时代的到来。这个时代正是智慧商业的“黎明时刻”。

德州大学奥斯汀分校研究团队通过巧妙实验发现，短暂接触热饮会让人们更倾向于信任陌生人并表现出亲社会行为。这项发表于《科学》杂志的研究证明了"具身认知"理论——身体感受会影响思维决策。研究表明大脑中处理温度和社会情感的区域相互关联，这种机制可能源于人类进化过程中温暖与安全的关联。该发现为商业谈判、医疗护理、教育等领域提供了实用启示。

Windows下的WWW服务器以其架设方便、操作简单赢得了很多人的青睐，下面笔者将以Windows Server 2003为例来介绍如何配置一个Web服务器，望能对刚入门的网管员有所帮助。

HPE新任GreenLake全球合作伙伴和服务提供商销售副总裁Ulrich Seibold希望确保合作伙伴了解GreenLake在多云方面的实力，以及使用GreenLake计量功能提供单一的多云消费客户账单功能。

浙江大学和新加坡国立大学联合开发的AutoSteer系统，为多模态大语言模型提供了创新的安全防护机制。该系统通过安全意识评分自动识别AI内部最佳监控点，结合智能毒性检测器和拒绝机制，实现了既强大又安全的AI防护。实验显示，AutoSteer在显著降低攻击成功率的同时，完全保持了AI系统的正常功能，为AI安全领域提供了实用的解决方案。

对于那些想要彻底改变运营和产品的企业来说，应用编程接口(API)已经成为一个关键的数字化转型推动力，尤其是随着企业组织将越来越多的数据和应用迁移到云端。

大约45%的受访高管表示，在已被视为完全优化的流程中，有55%很可能仍有改进空间。

自回归图像生成新范式，突破传统局限。

TECHXLR8 2018亚洲站活动隆重举行。TECHXLR8 2018源于伦敦科技周，是业内最大的科技与通讯行业活动之一，汇聚了世界知名的网络设备供应商、运营商及专家。

程雁宾告诉记者，T1依托于"全组件化，无缝集成"、"自主可控、开放融合"、"业务共生、全栈服务"三大优势，可以帮助金融机构在数字化转型中建立"科技+开放"的全面能力，实现技术自主创新、成本下降明显、业务创新加速、规模显著增加。

业务连续性计划概述了组织在面对灾难（无论是火灾、洪水还是网络攻击）时必须遵循的程序和指示。以下是如何制定一个计划，让您的企业在此类事件中获得最大的生存机会。

“我认为AI技术的拐点已经到来。这项技术令人难以置信，我相信它代表着未来。但与此同时，我们也如同打开了潘多拉魔盒，必须有安全措施保证人们负责任地使用它。”

这项研究对沙特数据与AI管理局开发的ALLaM-34B阿拉伯语大模型进行了全面的用户界面评测。研究团队使用23个测试提示，每个重复5次，收集115个回答样本，并用三个前沿AI模型作为评委进行多维度打分。结果显示ALLaM-34B在代码转换和创意生成方面表现优秀（均4.92分），现代标准阿拉伯语和知识问答能力强劲，安全防护可靠，但在方言处理上存在不均衡，为阿拉伯语AI发展提供了重要参考。

公司业务系统都跑在VMware虚拟化环境里，每天6点下班时对MES核心数据进行备份，隔一周做一次全备份。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。