网络安全行业的最新的一个流行语是“零信任”安全模型。简而言之，零信任模型意味着不留任何出错的空间，不信任任何人或事。

马云有这么一句话，“员工的离职，无非就是两个原因，心受委屈了，钱给少了”。怎样才能让员工的心不受委屈，不差钱呢？在崔牛会举办的2018中国企业互联网CEO峰会上，易路软件CEO王天扬向记者介绍了，如何通过科学的薪酬管理技术让员工“不差钱”。

MIT研究团队开发出名为TACO的创新AI训练方法，通过分层学习结构让AI智能体具备长期规划能力。该方法模仿人类分层思维，在多个时间尺度上协调学习，解决了传统方法"目光短浅"的问题。实验显示，TACO在复杂任务中的成功率提高40%，效率提升60%以上，为开发更智能的机器人、自动驾驶等应用奠定基础。

致力于将数据转化为行动和价值的Splunk公司（纳斯达克股票代码：SPLK）宣布达成收购SignalFx的最终协议。

据统计，人工智能有望为2030年的全球经济贡献高达15.7万亿美元。

生成式AI以其速度和力量吸引了全球企业的关注，进而对业务运营、模式、产品和服务产生重大影响。商界领袖们也注意到了这一点。

MBZUAI研究团队提出令牌顺序预测方法，通过让AI学习词汇排序而非精确预测来改进语言模型训练。该方法比传统下一词预测和多令牌预测都更有效，在3.4亿到70亿参数的模型上均显示出优势，且计算成本更低。研究证明了降低任务难度反而能获得更好效果的训练策略价值。

最近，运输业的碳足迹已经盖过了建筑环境的环境影响——特斯拉，说的就是你。而随着电信行业越来越关注绿色环保，特别是在涉及数据中心的可持续性时，这种趋势可能正在发生变化。

知道吗，地球上估计有一千万种物种，而科学家只确认了150万种。且其中许多物种濒临灭绝。而在非营利组织Wild Me的努力下，保护野生动物的庞大任务可以从公民科学家们那里获得帮助。

据谷歌人工智能研究负责人Jeff Dean透露，谷歌正在尝试通过人工智能程序推进专用芯片的内部开发，以加速其软件。在旧金山举行的International Solid State Circuits Conference会上Dean表示：“我们内部正在将人工智能技术用于一系列芯片设计项目中。”

一项最新研究希望利用机器学习技术证明“基因突变也有重要与不重要之分”。

面对日益复杂的网络威胁和混合IT环境，HPE提供全面的数据保护解决方案组合。通过网络弹性、高性能恢复和集成生态系统，HPE确保从本地到云端的全环境数据安全。解决方案涵盖HPE Alletra存储、Zerto软件、StoreOnce备份设备等产品，采用多层零信任架构，帮助企业应对勒索软件攻击、基础设施故障和合规挑战。

Check Point Harmony Email & Collaboration 在创新标准方面斩获了最高分，被评为领导者

第五届世界智能大会召开在即，5月10日下午，市政府副市长王卫东一行亲临大会组委会秘书处，开展调研慰问工作。

人工智能在教育领域的应用正在迅速发展。一项针对尼日利亚学生的研究表明，使用 AI 辅导仅 6 周就能带来相当于 2 年的学习进步。AI 导师能够提供个性化指导、认知支持和情感鼓励，特别有助于帮助学习落后的学生。这种技术有望实现规模化的高质量教学，为每个学生提供类似亚里士多德般的个性化辅导。

数字孪生技术创新正在彻底改变医疗领域。医生和研究人员有望运用数字孪生预测健康结果、优化病患护理、跟踪药物有效性等。

研究显示，欧洲隐私专业人士对数据隐私保护投入不足感到担忧，超过半数预计2025年预算将减少。尽管GDPR已实施多年，仍有较多机构未能充分保护敏感数据。专家警告，隐私设计原则执行不到位，可能违反新兴法规。预算不足和人员短缺等问题加剧了隐私保护工作的压力。

想象一下，你正在教一个孩子解数学题。有两种方法：一种是让他完全靠自己摸索，犯错后给予反馈；另一种是在他遇到困难时，给他展示一些优秀学生的解题过程作为参考。哪种方法更有效？大多数人会认为结合两种方法可能效果最好——既让孩子有尝试和探索的机会，也在必要时给予优秀范例的指导。

香港大学和加州大学伯克利分校的一项新研究显示，在没有人工标注数据的情况下，语言模型和视觉语言模型能够更好地泛化。这一发现挑战了大型语言模型社区的主流观点，即模型需要手工标注的训练样本。研究表明，过度依赖人工示例反而可能对模型的泛化能力产生负面影响。

浙江大学ReLER实验室研究团队提出了SEED-GRPO，一种基于语义熵的不确定性感知策略优化方法，用于改进大型语言模型的训练。该方法通过计算模型对不同问题回答的语义多样性，来识别模型的不确定性程度，并据此动态调整学习力度。在五个数学推理基准测试上，SEED-GRPO取得了显著的性能提升，平均准确率达58.2%，在AIME24基准上更是达到56.7%，超越了许多参数量更大的模型，展示了不确定性感知学习在人工智能训练中的巨大潜力。