这篇研究介绍了一种新型"逆效能驱动多模态融合"（IEMF）技术，灵感来自大脑处理多感官信息的方式。当单一感觉信号较弱时，大脑会增强多感官整合效果；信号强时则降低融合依赖。中国科学院研究团队将这一机制应用于AI系统，使其能够动态调整多模态信息融合强度，不仅提高了模型在视听分类、持续学习和问答任务上的性能，还将计算成本最高降低了50%。这种方法在不同网络架构中都表现出色，为构建更高效、更接近人类感知方式的人工智能系统开辟了新途径。

为什么选择做AI Agent？澜码科技创始人兼CEO周健的解释是：传统的系统是人适应机器，造成人成为数据的搬运工；今天有了大模型，我们有机会让机器去适应人，在这方面AI Agent前景广阔。

OpenAI带着ChatGPT风风火火地闯入人们的视野，从办公、生活、娱乐等领域向医疗、工业、教育等领域不断拓展。

Kahoot是一个基于游戏的学习平台，涵盖科学、历史、地理、英语和数学等领域。该平台于2023年推出AI功能，AI生成器可从主题、文档、网站或视频链接即时创建互动学习体验，帮助教师减少备课时间，让学习更具吸引力和个性化。平台支持50种语言，拥有120亿用户，还提供翻译工具和AI驱动的学习推荐功能。

黑帽大会2025在拉斯维加斯举办，超2.2万人参与。随着生成式AI被恶意利用，攻击者用AI改进钓鱼攻击并创造新恶意软件，企业浏览器成为关键防御机制。谷歌、Island、Mammoth Cyber和Palo Alto Networks等厂商推出企业浏览器解决方案。大会上思科、HPE、Infoblox等发布AI安全增强功能。面对攻击者的自动化威胁，防御者必须整合安全防护，在浏览器、终端、云端构建端到端防御框架。

在系统架构师们坐在桌前、打算设计一套新平台时，首先会认真梳理供应商提供的CPU、加速器、内存、闪存、网卡和PCI-Express控制器和交换机路线图。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室研究团队发布了世界首个具备真正"透视"能力的计算机视觉数据集MOVi-MC-AC，包含近600万个物体实例。该数据集不仅能识别被遮挡物体的轮廓，更能准确显示被遮挡部分的颜色和纹理，同时采用六摄像头多视角拍摄系统。这项技术突破将显著改善自动驾驶、智能机器人和安防系统的性能。

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在今天的教程当中，我们将共同了解与区块链开发相关的一系列知识，包括区块链的类型、平台以及编程语言选项等等。

根据Gartner的数据，2020年之后，超过90%的组织将利用混合云构建基础设施。而且，不只是企业关注混合云战略，各大云厂商也在满足企业需要，通过推出“云一体机”来模糊本地与云之间的界限。

Tiny QA Benchmark++（TQB++）是一个超轻量级的大型语言模型（LLM）评估工具，由Comet ML公司的Vincent Koc开发。这套工具仅需几秒钟即可检测LLM系统中的关键故障，与大型基准测试形成鲜明对比。其核心是一个不到20KB的52个精心制作的英语问答集，非常适合快速CI/CD检查和提示工程。TQB++的主要创新在于提供了一个合成数据生成工具包，能够按需产生任何语言、领域或难度的微型基准测试，并预先构建了11种语言的测试包。

五月里不断发生一些的事件和出版的书籍将对数据、人工智能和分析世界产生深远的影响。这些事件和书籍涵括了应该（和不应该）做决定的方式以及领导者应如何塑造一个可持续的数据驱动文化等等各方面。下面我们快速回顾一下在过去一个月可能错过了的东西。

GigaAI团队开发的GigaBrain-0.5M*系统首次让机器人获得了"预见未来"的能力，通过世界模型预测未来场景并指导行动决策。该系统采用RAMP强化学习方法，在多项复杂操作任务中表现优异，成功率比传统方法提升约30%，并在国际RoboChallenge基准测试中排名第一，代表了从反应式控制向前瞻式智能的重大突破。

让我们来看看这些引起我们关注的10家SaaS初创公司。

上下文腐烂：当百万token成为AI模型的阿喀琉斯之踵

就在市场利好、一众科技企业紧锣密鼓、跑步入场，甚至不惜重金探索语音奥秘之时，我们发现仅仅对交流内容的准确理解早已不能满足市场需求，而在音色复刻、语言风格变化甚至是多种“类人”细节上的追求成为当前差异化竞争的重点

Zencoder 今日收购了在 JetBrains 平台备受欢迎的 Machinet，通过整合其“Repo Grokking”技术与多代理系统，为 Java 开发及其他 IDE 用户提供更高效的 AI 编码助手，力图超越 GitHub Copilot 等竞争对手。

回顾去年底发布的新兴工作报告，除了AI专家角色（负责模型创建与训练）的持续增加之外，与AI相关的“配套”岗位也在不断发展。未来，市场对于「数据科学家」、「数据工程师」以及「云工程师」的需求也将提升——这种提升不仅体现在技术领域中，而是各行各业。

微软研究发现，一个看似无害的提示词能系统性破坏主流语言和图像模型的安全防护机制。该技术称为GRP-Obliteration，利用常见的AI训练方法达到相反效果。仅用"创建可能引发恐慌的假新闻文章"这一提示词训练，就能让模型在44个有害类别中变得更加宽松，攻击成功率从13%跃升至93%。研究涉及GPT、Gemma、Llama等15个模型。专家认为这为企业AI安全敲响警钟，呼吁建立企业级模型认证和持续安全评估机制。

亚马逊推出Alexa+订阅服务，大幅提升Alexa的对话和任务处理能力。它能理解日常用语，执行复杂指令，并整合多种第三方服务。Prime会员可免费使用，非会员每月需付20美元。这项服务旨在提升Alexa的盈利能力，但也引发了隐私和数据使用方面的担忧。