AI助手正如火如荼，但专注于分析、整理和得出结论的大量数据的助手又如何呢？Google的数据科学助手正是为此而生：这款新的、免费的Gemini 2.0驱动的AI助手，旨在自动化数据分析，现已在特定国家和语言中向18岁及以上用户免费提供。

由于对于互联网的大多数使用都是通过DNS进行的，这种普遍性使DNS成为了攻击基础架构的一个重要环节。Akamai每天观察到近七万亿次DNS请求，并将恶意DNS事务分为三大类：恶意软件、网络钓鱼以及命令和控制。

在伦敦SXSW大会上，Klarna首席执行官西米亚特科夫斯基表示，公司在利用AI自动处理繁琐任务以降低成本、提升效率的同时，仍将为VIP客户保留专属人工服务。他透露，公司正通过技术与业务整合、数据集中管理及防范金融科技诈骗，实现成本优化与客户价值提升，并计划在平稳市场环境下推进IPO。

许多公司正在探索高级自动化，计划将其作为应对新常态的重要技术手段。

氛围编程从小众概念迅速发展为主流开发方法，开发人员越来越依赖 AI 生成和辅助编码。随着 GitHub Copilot 等工具使 AI 辅助编码成为常态，下一个战场已经从代码生成转向端到端的开发工作流程。在这个竞争激烈的领域，Cursor、Lovable、Bolt 和 Windsurf 等公司都在 AI 辅助开发方面采取了不同的方法。氛围编程代表了一种文化转变，开发人员更关注意图和结果，而非手动实现细节。

国泰航空（Cathay Pacific）的IT总经理Rajeev Nair表示，国泰航空数字化转型的第二部分将于今年启动，是以云优化和安全网络为首要目标的。

慧与科技（NYSE:HPE）日前宣布已达成收购云安全厂商Axis Security的最终协议。

人工智能初创公司Zyphra推出了两款开源文本转语音模型，声称只需5秒样本音频就能克隆声音。测试显示，使用不到30秒的录音即可生成逼真效果。这项技术虽然存在滥用风险，但也有积极应用前景，如帮助失声者重获声音。该模型采用开源许可证发布，为语音合成领域带来新的可能。

作为致力于通过其解决方案及合作伙伴助力企业一线获得性能优势的创新者，斑马技术公司（纳斯达克股票代码：ZBRA）近日宣布路迪森宝供应链管理有限公司采用其包含企业级移动数据终端、扫描器及条码打印等一整套解决方案打造了智能高效的仓储管理系统。

得益于 Check Point 在中国建立的本地云基础设施，客户现在可以尽享全球最强大的云网络威胁防护，同时满足本地合规性标准

硅谷老牌风投Mayfield董事总经理纳文·查达认为，AI正在重塑咨询、法律、会计等人力密集型行业。他建议初创企业应避免与埃森哲等巨头正面竞争，转而服务被忽视的中小企业市场。查达指出，AI可承担80%重复性工作，实现80-90%毛利率，通过按结果付费模式替代传统按时计费。他投资的AI咨询公司Gruve已将收入从500万美元增至1500万美元，证明了这一模式的可行性。

本文探讨了7种可能严重影响企业运营的技术债务类型,包括数据债务、数据管理债务、开源依赖债务、AI债务、架构债务、AI实施中的安全债务以及文化债务。文章分析了这些债务的成因、潜在风险,并为CIO提供了应对建议,以帮助企业避免或减少技术债务对业务转型的阻碍。

西湖大学和浙江大学研究团队提出PiFlow，一种原理驱动的科学发现框架，通过多智能体协作解决现有方法中的无方向假设和证据脱节问题。PiFlow将科学发现视为结构化的不确定性降低问题，使用最小-最大优化策略平衡探索与利用。实验表明，PiFlow在纳米材料、生物分子和超导体发现中显著提升了探索效率(AUC提高73.55%)和解决方案质量(提高94.06%)。作为即插即用模块，PiFlow为高效自动化科学发现建立了新范式，加速了AI驱动研究进程。

为运营商带来可扩展性和创新机会

HiL领域龙头企业上海蔚赫信息科技有限公司（“蔚赫”）正式完成近亿元Pre-A轮融资，并成功收购博世/ETAS全球LABCAR HiL IP及技术，迈出了HiL行业国产替代的第一步。

日前，GTC2020全球流量大会在深圳落下帷幕，大会集聚了众多来自电商、社交、游戏等行业领域的出海精英，最全海内外资源与营销推广、跨境支付、基础服务、数据监测等百家出海行业优质服务商，覆盖东南亚、欧美、中东等区域,。

在2021年度《Gartner广域网边缘基础设施魔力象限报告》中，Fortinet凭借最高的执行力获得领导者地位。

Mary Meeker 的报告详细解析了 AI 技术在数据、训练与商业应用上的飞速增长，展现了 ChatGPT 等产品快速超越传统搜索的趋势，预示着未来各领域都将迎来全面变革。

研究人员专注创新而不受商业约束限制，这种思维对企业和首席信息官具有重要价值。CoVent联合创始人兼首席技术官Krishna Dubba结合研究背景和商业实践经验，从AI研究到创业公司，展示了研究思维如何帮助快速验证假设、持续学习新技术、培养同理心领导力。他强调实验失败应被视为反馈，跨学科交叉能够打破部门壁垒，连接各部门资源，为商业创新提供新思路。

清华大学研究团队提出RLVR-World框架，通过可验证奖励的强化学习直接优化世界模型的预测质量，而非传统的最大似然估计。这一方法在文本游戏状态预测和网页导航中显著提升了准确率，在机器人视频预测中改善了视觉质量并减少重复问题。RLVR微调仅需几百个梯度步骤即可取得显著成效，远比传统训练高效。研究证明该框架可作为生成模型的通用后训练范式，为自动驾驶、机器人控制等应用提供更准确的环境预测能力。