在2008年首度公布比特币项目的白皮书当中，化名中本聪的神秘缔造者总结称：“我们提出了一种不依赖信任基础的电子交易系统。”他所指的正是区块链，比特币加密货币背后的底层系统。规避对信任体系的依赖无疑是一项伟大的承诺，但实际情况却并非如此。

数字化将贯穿企业研发、生产、流通、服务等全过程，安全需要全方位升维，传统独立的网络安全将不复存在，未来的一切新技术、新业务、新场景都包含安全。

通过思维链和内置专家模型的紧密协同工作，DeepSeek 能够高效地处理各种复杂问题，为用户提供高质量的回答和解决方案。

毋庸置疑，我们处于一个云时代，随着云计算的深入发展，企业上云步伐不断加快。但是云计算市场各种新技术和服务不断涌现，企业有时面对这样的情况感到无所适从。近日，我们拜访了Rackspace，就目前云计算市场出现的新趋势以及企业该如何应对进行了深入交流。

秘猿科技Cryptape宣布，公司已于2017年底完成PreA轮融资，投资方为招商银行全资附属机构招银国际。

戴尔科技宣布，NVIDIA GPU加速的Cloudera数据平台，可以在戴尔易安信的NVIDIA认证系统上使用了。

这项研究提出了RARE框架，全面评估检索增强生成系统面对现实干扰时的鲁棒性。它包含三大核心组件：RARE-Met评估指标，RARE-Get自动数据生成管道，以及RARE-Set覆盖金融、经济、政策领域的大规模数据集。实验结果揭示RAG系统在文档扰动下特别脆弱，模型大小并非决定鲁棒性的唯一因素，且多跳问题比单跳问题更易受扰动影响。这一框架为构建更可靠的RAG系统提供了关键洞察和评估工具。

当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础，包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始，优先选择高影响用例，投资数据治理，提升员工技能。对于影子IT现象，应将其视为机会而非问题，建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。

不久前，我们刚刚宣布已发货一百万台云计算产品。虽然我们成长迅速, 并扩展到网络和应用安全以及数据保护的领域, 但我们始终未忘初心，也持续对我们的首款明星产品：梭子鱼邮件安全网关不断发展与创新。

香港中文大学研究团队开发出HPSv3图片质量评价系统，能像人类一样准确判断图片美观度和质量。该系统基于108万张图片的HPDv3数据集训练，涵盖AI生成图片到真实摄影作品的完整质量范围。团队还提出CoHP优化方法，通过智能选择和迭代改进显著提升图片生成质量，在用户测试中获得87%偏好率，为AI图片生成领域提供了重要突破。

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。

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。

微软研究院开发的MineWorld是首个开源实时交互式游戏AI世界模型，专门针对Minecraft设计。该系统使用创新的并行解码算法，实现每秒4-7帧的超快生成速度，能够跟上职业电竞选手的操作节奏。系统不仅能生成高质量游戏画面，更重要的是真正理解玩家操作含义，甚至具备自主游戏能力。研究团队设计了全新的评测体系来衡量AI的理解能力，并将所有代码开源，为游戏AI领域树立了新标杆。

星环科技与英特尔持续进行的技术合作，使得星环科技的各种软件在性能上不断取得突破，功能和体验不断改善。

斯坦福大学NLP研究小组发布了全新的2024版GloVe词向量，这是对2014年原版的重大升级。新版本使用维基百科、Gigaword新闻数据和Dolma语料库进行训练，新增超过70万词汇，涵盖疫情、科技、网络文化等现代概念。测试显示新版本在处理当代文本、非西方人名地名和社交媒体内容方面表现显著优于旧版本，为自然语言处理应用提供了更准确的语言理解工具。

阿里巴巴联合多所知名院校的研究团队，通过系统性实验揭开了大语言模型强化学习技术选择的迷雾。他们发现仅用两种核心技术组合的Lite PPO方法，就能超越使用多种复杂技术的主流算法，证明了在AI训练中"极简主义"的有效性，为业界提供了清晰的技术选择指南。

在人工智能领域，大模型因其在理解和生成自然语言方面的卓越能力而备受关注。通过捕捉和再现人类语言的复杂性和微妙性，为使用者提供了与机器进行自然对话的可能性。

数据中心和服务器农场这两个术语经常被互换使用，但实际上存在细微差别。数据中心是指提供IT设备托管的建筑物，包括电力基础设施、冷却系统和网络连接等。服务器农场则是指以某种方式连接的服务器集合，通常支持共享工作负载。主要区别在于：数据中心强调物理设施和基础设施，而服务器农场专注于服务器本身的配置和管理。

这项由蒙特利尔大学等机构联合完成的研究提出了CARE框架，通过原生检索增强推理技术解决大型语言模型的上下文忠实度问题。该方法教会AI在推理过程中主动引用提供的文本信息，而非依赖内部知识，在多个问答任务上实现显著性能提升，为构建更可信的AI系统提供了新思路。

最近，科技媒体《麻省理工科技评论》发布的2021年“十大突破性技术”，也许可以告诉我们，AI在学习人类的道路上，还缺少了哪个关键步骤。