如今，除了各式各样的数字货币，区块链技术也开始逐渐被引入到金融等各行业的应用场景中。在区块链技术发展和应用落地过程中，已经出现、将出现哪些安全问题，又需要何种安全解决方案，本文将进行简要分析和介绍。

太平洋时间5月20日上午，在加州山景城海岸线圆形剧场（Shoreline Amphitheatre），空气中弥漫着咖啡香气和一种几乎能触摸到电子脉冲般的兴奋感，2025 Google I/O（谷歌开发者大会）开始了，而此时的我们，正处于这股AI浪潮的中心。

2021 最火的新概念，莫过于元宇宙。2021 年 10 月 29 日，Facebook 宣布改名 Meta；2021 年 11 月 1 日，“元宇宙第一股” Roblox 经过短暂调整，宣布重新上线。接下来关于元宇宙的线下 / 线上讨论如火如荼，元宇宙概念的热度可见一斑。

AI产业从“暴力堆料”到“精准认知，最后形成端到端多智能协作的工程化跨越。

这项由加州大学圣克鲁兹分校和eBay联合完成的研究首次揭示了先进AI模型的"睁眼瞎"问题：它们虽然具备强大的感知和推理能力，却无法识别表面合理实际有缺陷的指令。研究发现，即使是最先进的AI系统，在面对物体缺失、指代模糊、事实矛盾和目标不可行等隐性问题时，正确识别率不到40%。更令人意外的是，这些AI系统其实内心已经察觉到问题，但因过度训练的服从性而不敢表达。当被允许提出澄清性问题时，它们的表现瞬间飙升至94%以上，表明简单的交互设计改进就能大幅提升AI系统的可靠性。

本文汇总了解释 AI 领域常用术语及技术概念，涵盖从 AGI 到神经网络等多个关键内容，帮助读者理解人工智能的基本原理与应用。

随着“加长版”春节假期的结束，新冠肺炎病毒疫情防控已进入最关键时期，为了遏制疫情风险扩散，国家要求各地在分区分级精准防控疫情同时，也要加快复工复产步伐，同时提倡错峰上下班等弹性工作制，及采取电话、网络等灵活办公方式进行居家办公及远程办公。

随着容器技术的逐渐成熟，越来越多的企业应用开始迈向容器化。

它本应成为迄今为止的最佳混合现实设备，为什么我们还要用它煮意大利面的表现来评价它呢？

万众期待的苹果年度开发者大会这一次虽然只能以线上方式进行，但仍给我们带来不少值得关注的重磅内容。

这项由普林斯顿大学和加州大学欧文分校研究人员完成的研究揭示了一个令人担忧的发现：恶意行为者可以利用多种自由度来增强AI网络安全助手的攻击能力，且无需外部帮助。研究表明，即使只有约36美元的计算预算，这些改进也能使性能提高40%以上。这一发现对网络安全风险评估提出了新要求：必须从动态角度考虑AI系统可能被改进的各种途径，而非仅进行静态评估。

孤寂的海上，灯塔挽救了许多船只的沉没。通往冰雪创新的路上，也驻守了一座 “科技灯塔”，守望着奥林匹克“更快、更高、更强、更团结”的希冀。

2022年，是企业品质直播元年。在数字化转型和企业私域时代激荡的双重浪潮下，保利威将以「服务+技术」引领行业开启品质直播新纪元，打造企业品质直播风向标。

NOVER是一种创新的无验证器强化学习框架，解决了传统激励训练依赖外部验证器的限制。由伦敦国王学院研究团队开发，它通过计算"推理困惑度"作为奖励代理，使语言模型能在任何文本任务中自主发展推理能力。实验表明，NOVER在一般推理、创意写作、社会智能和多语言能力等多种任务上均优于基线方法，甚至使3B模型接近从671B模型蒸馏版本的性能。此外，其灵活性还支持"反向激励训练"等创新应用，为语言模型训练开辟了新方向。

构建“人车家全生态”小米澎湃OS，还有超过3000尼特亮度屏幕和75mm浮动长焦镜头。

躲在厚厚镜片后的我，白天是电商公司的宅男运维，晚上是夜的王者——“黑帽子”。

回顾2017年，安全领域出现了几个重大事件，一个是2017年6月《网络安全法》的实施，让安全问题有了法律的保护，用户的身份信息能够得到更加妥善的保护，而企业也能够在法律要求下进行网络安全方面的提升与防护，这对我们每一个人而言都是一个重大事件。

这项由ETH苏黎世、ELLIS图宾根研究所和MPI图宾根的研究者合作完成的论文，揭示了评估大型语言模型预测能力时的关键陷阱。研究发现两类主要问题：数据时间泄露导致评估结果不可信，以及基准测试表现难以外推到实际预测能力。通过系统分析，研究者展示了这些问题如何可能导致对语言模型预测能力的过度乐观评估，并提出了更严格的评估方法建议，以帮助科研社区更准确地判断大模型的真实预测能力。

这项研究提出了KronSAE，一种新型稀疏自编码器架构，通过克罗内克积分解显著降低了训练成本。研究者引入了模拟二进制AND操作的mAND激活函数，在减少参数量的同时提高了重建质量和特征可解释性。实验证明，KronSAE在各种语言模型上都能降低特征吸收，提供更清晰的语义表示。该方法为理解大型语言模型内部机制提供了计算效率更高的工具，为AI系统透明度和可控性研究开辟了新途径。

这项研究提出了STRUCTEVAL，一个全面评估大语言模型生成结构化输出能力的基准测试。研究涵盖18种格式和44种任务类型，分为不可渲染(JSON、YAML)和可渲染(HTML、React)两大类。评测揭示即使最先进模型如GPT-4o也仅达到76.02%平均分，开源模型落后约10个百分点。研究发现，生成任务比转换任务更具挑战性，可视内容生成比纯文本结构更难掌握。某些任务(如Text→Markdown)已被很好解决，而另一些(如Text→Mermaid)仍然困难。这一基准为未来语言模型在处理结构化数据方面的进步提供了重要指导。