亚马逊云科技的安全理念是以主动且全面的保护为中心，将安全视为其服务中的基本组成部分，而非事后才考虑实施的补救性举措。

投资先进技术，在竞争激烈的企业云市场保持顶端位置：IBM在2017年获得了超过1900项云技术专利，并刚刚发布了一个AI优化的芯片，据说具有超过竞争对手10倍的IO和带宽。

随着AI等新技术的兴起，数据中心能源需求预计到2030年将增长160%。文章强调需要采取"全方位"能源策略，整合可再生能源与传统能源，特别提倡沼气等可靠能源的应用，以满足不断增长的计算需求，同时减少环境影响。

每个人都可以根据自己的具体目标定制和调整指标和或关键绩效指标，但以下的五个例子可以很好地说明领导者如何衡量数字化转型的成功。

GPTQ 的核心思想是通过最小化量化引入的输出误差，实现高精度低比特量化。具体来说，GPTQ 在后量化过程中，针对每一层的权重矩阵，利用一小部分校准数据，最小化量化前后模型输出的差异。

Hugging Face推出开源工具Yourbench，允许企业创建自定义基准来评估AI模型在其内部数据上的表现。这一工具通过复制大规模多任务语言理解基准的子集，以极低成本实现了对模型性能的精确评估。Yourbench的出现为企业提供了更贴合实际需求的AI模型评估方法，有望改善模型评估的方式。

人工智能平台提供商Aquant推出"检索增强对话"（RAC）新技术，改变大语言模型信息检索和呈现方式。与传统检索增强生成（RAG）一次性提供完整答案不同，RAC采用逐步对话模式，像领域专家一样通过提问填补知识空白，生成定制化解决方案。该技术能整合手册、交易数据、作业历史等多种数据源，在成本、风险和时间之间找到最佳平衡，预计两年内成为AI检索指导的主要机制。

作为易操纵且适用范围广的攻击方式，第三方脚本攻击正在快速流行，对包括电子商务、媒体出版业网站在内的众多网站形成威胁。

移动运营商沃达丰计划在爱立信单天线技术的帮助下在英国提供更大的 5G 容量。

南洋理工大学与SenseTime Research的研究团队提出了ProxyV，一种创新算法，解决大型多模态模型处理视觉信息时的计算冗余问题。与传统方法不同，ProxyV不减少视觉标记数量，而是引入少量"代理视觉标记"替代原始标记参与繁重计算，通过轻量级模块引导原始标记更新。实验表明，ProxyV可在保持甚至提升性能的同时，将计算量和时间减少30%-46%。该方法还提供了非空间变体，可与其他优化方法结合使用，展现了平衡效率与精度的新思路。

Baya Systems完成3600万美元B轮融资，用于推进其软件组合开发，以满足新兴"芯片组"经济需求。该公司开发了革命性的芯片组优化网络芯片(NoC)和物理链路互连解决方案，旨在提高多芯片设计中的通信效率，为AI和复杂SoC设计提供支持。

清华大学团队开发出RLPR框架，让AI无需外部验证器就能自我评估推理质量。通过观察模型生成正确答案时的概率分布，AI学会了自我反思和改进。该方法在七个测试基准上显著提升了AI的推理能力，甚至超越了使用专门训练验证器的方法，为AI发展开辟了新道路。

美国新思科技公司发布其最新版本的软件安全构建成熟度模型——BSIMM9。该模型旨在帮助企业规划、执行并评估其软件安全计划（SSIs）。

想象一下，你是一名机器学习研究者，发现了一篇非常有趣的论文，但作者没有提供源代码。如果你想验证论文结果或在此基础上进行改进，你必须从头开始实现整个方法。这就像看到一道美食的菜谱，但没有详细的烹饪步骤，你只能靠自己的理解去尝试复现。

西门子专门为大型活动场所开发了数字孪生技术，该技术能够真实再现并精确地模拟建筑物的声学和结构。

这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法，可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性，限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率，作为评估和训练信号。实验表明，这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法，还大幅降低了计算资源需求，同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。

无线技术的未来，其实比想象中来得更快。6G技术的出现有望带来更高的性能和灵活性，其应用场景将远超我们今天的无线系统。预计到2030年代初，这些下一代网络就会投入商用，而整个行业正从研究阶段逐步转向开发和标准化阶段。

这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制，通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时，它会生成反思并二次尝试，若成功则奖励反思过程。实验表明，该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升，最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是，经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型，且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。

营销人员如何转换信息并使数据更有意义和用处呢？

基于龙蜥操作系统（Anolis OS）打造的阿里云第三代发行版操作系统 Alibaba Cloud Linux 3（以下简称 Alinux 3） 的 CIS 安全基线（Alinux 3 CIS benchmark v1.0.0 版本）正式完成了CIS 认证 ，这意味着云上企业的安全性保障将更上层楼。