“成为下一个”或“挑战”ChatGPT的姿势。

究竟这位全能选手有什么特别之处？

雪花晶体主要分为两种类型，但具体形成原因却一直是个谜，而这位加州理工物理学家提出了一个理论来解释该现象。

这项由布朗大学和Cohere实验室研究者联合进行的研究全面分析了大型语言模型(LLM)安全研究中的语言不平等现象。通过系统回顾近300篇2020-2024年间的安全相关论文，研究发现LLM安全研究严重偏向英语，即使中文这样的高资源语言也仅获得英语十分之一的研究关注，且这一差距正在扩大。研究还揭示非英语语言很少作为独立研究对象，且英语安全研究常忽略语言覆盖文档化。为解决这一问题，研究者提出了三个未来方向：开发文化敏感的评估基准、创建多语言安全训练数据，以及深入理解跨语言安全泛化挑战。

2020年可以说是DDoS这一“经典”攻击技术的复兴之年。受全球新冠疫情的重大影响，DDoS攻击的量级也在不断加大，业内遭受DDoS攻击的频率创下了新高。

国家将从优化数据产业分类布局，围绕资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向，加强数据产业分类指导。各地方应立足产业基础和资源禀赋，打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区，促进区域数据产业协调发展，为全国一体化数据市场提供产业支撑。

谷歌一直在强调用Gemini将AI践行到底，只不过这次在中国的内容，传递了很多特色故事，这些故事有谷歌的AI如何点亮中国传统文化，如何创造种类繁多的AI应用，以及更重要的，如何赋能中国开发者的成功出海。

颠覆式创新还是学术诈骗？韩科院联名谷歌发布新模型架构MoR

一方面，华为、BAT等科技和互联网公司正在打破汽车业的传统集中度。另一方面，新晋亮相车展的新兴厂商们实现车型量产，并不意味着它们将进入收获期，未来的一两年时间才是生死大考。

中国工程院院士，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东15日在浪潮数据中心合作伙伴大会上表示，智慧时代，计算需求呈指数级增长，计算技术、产品与产业面临着多元化、巨量化和生态化的新挑战。

本次峰会探讨了人工智能(AI)的社会技术本质,强调需要通过包容性方法来开发和治理AI,以避免加剧不平等和权力集中。与会者呼吁将伦理原则转化为具体实践,并强调了AI在全球扩散过程中的地缘政治影响。峰会还讨论了如何负责任地在公共部门推广AI,以及开放与封闭AI模型的利弊。

科技未来可期，值得我们共同奔赴。

史蒂文斯理工学院研究团队发现大语言模型内部存在"真相神经元"，这些特殊神经元能够识别信息真实性，不受主题限制。研究通过积分梯度方法定位这些神经元，证明抑制它们会显著降低模型在真实性测试中的表现。实验表明，这些神经元主要分布在模型的中间层，且其影响可跨数据集泛化。这一发现为提高AI系统可信度提供了全新视角，有望促进更可靠的语言模型开发。

所幸的是，大数据与人工智能（Artificial Intelligence，AI）的兴起，正让新药的研发走出这个“双十”困局，使药物研发的进度得以加速，成功率得以提高，同时成本也得以大大降低。

苹果发布搭载3nm A17 Pro芯片的iPhone 15 Pro（附机型对比）

当前AI技术正引发一场"认知迁移"，重新定义专业价值和工作方式。不同于以往技术革命，AI不仅自动化任务，更开始承担判断、语言和创意表达，模糊了人机界限。面对这一转变，专业人士呈现五种态度：积极拥抱者、被动适应者、主动抵制者、未受影响者和边缘化群体。AI采用速度超越理解速度，重塑认知领域的同时也带来身份认同危机。这场迁移将重新定义角色、价值观和整个职业阶层，需要制度层面的具体应对措施。

这项由谷歌联合22所顶尖院校开发的研究首次推出了多语言多模态金融AI评测基准MultiFinBen，测试AI在五种语言和三种信息模态下的金融任务处理能力。结果显示即使最强的GPT-4o也只达到50.67%准确率，在多语言任务上仅7.50%，揭示了当前AI技术在实际金融应用中的严重不足，为行业发展指明了改进方向。

“技术必须和时代的商业需求一致，这样才能产生真正可以持续发展的产品。”

有幸和大家谈一谈新常态和新变化下， IBM 服务器和存储用户关心的 5 个问题。

LMGAME-BENCH是一项创新研究，通过六款经典游戏评估大语言模型的游戏能力。研究发现直接让模型玩游戏效果不佳，因此团队设计了感知、记忆和推理支架来解决视觉识别弱、提示敏感和数据污染等问题。测试13款顶级模型显示，o3和o1表现最佳，且不同游戏考验不同能力组合。有趣的是，在某一游戏上训练模型不仅提升该游戏表现，还能增强其在规划和决策任务上的能力，证明游戏环境既是有效的评估工具，也是有价值的训练场景。