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）。

清华大学团队开发了Sculptor认知管理框架，解决AI处理长文本时的"主动干扰"问题。通过信息分解、动态隐藏、智能搜索等工具，让AI学会主动管理工作记忆，像人类一样筛选重要信息。实验显示在复杂推理任务中性能显著提升，为AI认知智能发展开辟新方向。

「当前最火爆的赛道之一“芯片行业”正在进行一场洗牌，大量资金的涌入让无数创业公司崛地而起，芯片行业的机会已经多到眼花缭乱。 今日推荐 晚点AUTO（id：gh_30ebd85b0f58）一篇文章，作者：马慧 编辑：黄俊杰。」

云数据库的出现，赋予了企业充分的弹性力和创新力。

人瑞人才创始人兼CEO张建国在接受至顶网采访时表示，数字化人才在企业数字化转型中扮演了重要角色，数字化转型会涉及企业管理、产品、服务的转型，是自上而下的战略行为，而人在其中是起关键作用的。

对于传统IT基础设施的交付和部署来说，超融合无疑是一次成功尝试。以SDX为基础演化而来的HCI将计算、存储、网络整合成虚拟资源打包，通过一站式的控制和管理为客户提供了开箱即用的解决方案。

谷歌正在分析其地图应用中承载的数据，希望借此指导市政部门调整交通信号灯的切换时长。

大数据已经无处不在，并且已经进入了企业生活的方方面面。企业应该已经预料到了这一点——大数据会影响到企业大部分的运作，并且能够对以前的黑暗区域提供见解，这已经成为一种必需。

新加坡国立大学研究团队开发出首个完全自动化的AI电影制作系统MovieAgent，能将简单剧本概要在2-10分钟内转换成完整多场景电影。系统采用三个AI智能体协作和内在思维链推理机制，成本几乎为零，在角色一致性、叙事连贯性等关键指标上达到业界领先水平，预示电影制作行业的革命性变革。

Zoom公司研究团队开发的TCIA框架通过"拆解-重组"策略解决AI指令训练中的多样性不足和任务漂移问题，将指令分解为基础查询和约束条件后智能重组，在四个真实任务中平均性能提升8.7%，某些场景甚至超越GPT-4o，同时保持通用能力不受损，为企业低成本定制专业AI应用提供了新方案。

出生于伊朗的巴哈尔·安萨里（Bahar Ansari）是一名移民律师，她的律师事务所2nd.law以具成本效益的方式为许多人聘请律师，帮助过无数家庭获得美国公民身份。

一个目标是让来自不同组织的 AI 代理能够自由无缝地相互交流。但要实现这一点，需要实现互操作性，而这些代理可能是使用不同的 LLM、数据框架和代码构建的。为了实现互操作性，这些代理的开发者必须就如何相互通信达成一致。这是一项具有挑战性的任务。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

人工智能正在彻底改变研发领域。从解决复杂数学问题到发现新型抗生素，AI 已经展现出强大的科研能力。这种变革不仅提高了研究效率，还使得一些之前无法解决的问题成为可能。然而，如何有效实施 AI 技术、处理数据质量问题以及探索智能代理 AI 的潜力，仍是未来研发领域面临的重要挑战。

IBM在Partner Plus计划中正式发布“服务”频道，旨在为托管服务商（MSP）、咨询公司、系统集成商及其他类似的业务模式提供更多资源，推进协同创造、需求设计、技能培训等目标。

这项由加州大学伯克利分校研究团队开发的REOrder框架，通过重新排列图像块的处理顺序，显著提升了视觉模型性能。研究发现，传统的行主序排列并非最优选择，而通过信息论先验和强化学习寻找最佳排序，可在不修改模型架构的情况下，使ImageNet-1K分类准确率提升3.01%，卫星图像分类提升13.35%。这一发现挑战了传统认知，为视觉模型优化提供了一个全新且易于实施的方向。

随着WAA加速开发出更强大的AI智能体，研究人员、伦理学家、政策制定者以及公众必须就这些技术的现实影响开展持续对话。

人人都在焦虑中奋力奔跑。在知乎上，有人唱衰互联网大厂，有人问现在成为程序员是不是晚了，有人说35岁后的程序员都去哪了？这些问题一直热议不断。

基于Arm架构的设备将成为全球数百万用户通往元宇宙的门户。Arm生态系统所提供的专用计算不仅驱动了高性能、低能耗的消费电子设备，以作为元宇宙的入口点，同时也赋能支撑元宇宙所需的计算基础设施。

ByteDance Seed团队发布的Seaweed-7B研究展示了如何用相对较少的计算资源（665,000 H100 GPU小时）训练出高质量视频生成模型。这个70亿参数的模型通过精细的数据处理、创新的VAE压缩技术、混合流架构和多阶段训练策略，在图像转视频任务中排名第二，在多项评估中超越了参数量更大的竞争对手，同时推理速度快62倍，证明了中等规模模型的巨大潜力。