2019 年 8 月头号恶意软件：Echobot 对物联网设备发起广泛攻击。此外，Check Point 研究人员还发现 Emotet 僵尸网络已被重新激活

谷歌Gemini嵌入模型正式发布并在权威MTEB基准测试中排名第一，现已集成到Gemini API和Vertex AI中。该模型支持语义搜索和检索增强生成等应用，采用Matryoshka表示学习技术，支持100多种语言。阿里巴巴开源的Qwen3-Embedding模型紧随其后，为企业提供了专有模型与开源替代方案之间的新选择。

2025年10月16日，以“智算驱动·万象更新”为主题的超智算人工智能产业生态大会在北京银保园金融文化交流中心盛大启幕。

对于大规模数据中心的大量服务器来说，无线网络可能不是一个实用的解决方案。如果无线技术不断进步，这种情况可能会随着时间的推移而发生改变（尽管性能足以满足大多数数据中心需求的无线技术尚未出现）。

VerifyBench是首个专门评估大语言模型基于参考的奖励系统的基准测试，填补了现有奖励评估基准的关键空白。由浙江大学、美团等机构联合开发，包含VerifyBench和更具挑战性的VerifyBench-Hard两个数据集。研究发现虽然大型模型在标准案例上表现出色，但在复杂案例上仍有显著改进空间。该基准测试通过精心构建的数据集和评估框架，为提升大模型推理能力提供了标准化评估工具，对强化学习训练具有重要意义。

5月17日， 中国医院信息网络大会(CHIMA 2024)在南京举办，大会集中展示医院信息化领域的最新技术、行业趋势和创新应用。聚焦“人工智能+医疗”，金山办公携WPS 365亮相大会，为医疗领域带来一站式AI办公解决方案。

这项研究揭示了视觉语言模型在解决视觉文字谜题方面的重大局限性。研究团队通过432个手工注释的谜题数据集，评估了从OpenAI到Google等多家公司的AI模型表现。结果显示，即使最先进的模型在抽象推理、横向思维和理解视觉隐喻方面仍然表现不佳，尤其在识别物体缺失和文化参考上存在显著差距。研究还发现，模型对直接视觉输入的依赖程度很高，特别是推理类模型。这些发现对未来开发更具人类化理解能力的AI系统提供了重要指导。

有一天，当你看到美国前总统奥巴马、亚马逊CEO贝佐斯，以及巴菲特、特斯拉CEO马斯克等多个知名大V发送推文，号召你向指定地址发送比特币，并以双倍形式返还，你会相信吗？

卡巴斯基CEO在Gitex Asia 2025上指出，全球网络攻击数量激增，专业及国家级黑客组织愈发猖獗。他提出构建默认安全、各系统间严格隔离的“网络免疫”系统，以保障关键基础设施安全。

紧跟制造业发展潮流，玉柴加速与大数据、云计算、人工智能等先进技术融合，不断与华为等头部科技企业展开合作，推动产品、运营、研发等各个环节数字化，打造面向未来的智能化发动机

本文探讨了如何利用实践、微学习和跨团队合作，在 AI 快速迭代中持续提升团队技能，保持竞争优势。

在这个芯片算力飞速增长的时代，网络产品的性能比拼，似乎已经卷到头了……

神州数码云业务集团AWS业务部总经理许曜表示，目前，神州数码基于亚马逊云科技云服务平台推出的云上数字化解决方案已经覆盖大数据、物联网、媒体、人工智能等多个领域，未来将继续依托自身能力，帮助各行各业的数字化业务快速落地。

本研究提出了VLM2Vec-V2多模态嵌入模型和MMEB-V2评估基准，首次实现对文本、图片、视频和文档的统一理解。该模型在78个任务上全面领先现有基线，展示了从专门化向通用化发展的重要趋势，为多媒体内容理解、智能搜索和人机交互带来突破性进展。

据 International Data Corporation 的统计，医疗保健行业在 2013 年产生了大约 153 艾字节的数据，约等于 2.6 万亿张音乐专辑。

这项由18所顶尖高校联合开展的研究推出了革命性的AI代理评估平台xbench，彻底改变了传统以技术能力为中心的评测方式，转而采用真实职业场景的实战检验。研究团队在招聘和营销两个专业领域构建了完整的评估体系，让AI代理像实习生一样直接承担真实工作任务，用实际成果证明商业价值。通过对九个主流AI代理的全面测试，发现不同模型在专业任务中的表现差异显著，技术评测高分未必转化为实用价值。

5月15日，2024春季火山引擎 FORCE 原动力大会在北京成功举办。本次大会上火山引擎正式发布了字节跳动自研的豆包大模型及火山方舟2.0。

谷歌DeepMind团队开发了革命性的WeatherFormer天气预测模型，这是首个能够同时处理多种天气预测任务的通用AI系统。该模型通过学习全球海量天气数据，掌握了天气系统的基本规律，然后可以快速适应各种具体预测需求。相比传统需要为每个任务单独训练模型的方法，WeatherFormer展现出显著的效率和精度优势，有望为农业、灾害防控、能源管理等领域提供更准确便捷的天气预测服务。

微信AI团队发现当前先进的搜索系统存在"粒度困境"：虽能处理复杂任务，但在简单的细节识别上却常出错。研究团队构建了专门测试平台，发现无论大小模型都在基础搜索任务上表现不佳。他们提出了新的训练方法，让小模型超越大模型，但同时发现了新挑战：过度关注细节会损害整体理解能力。

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