世界移动通信大会（MWC）下周即将开幕，但是已经有一些关于私有蜂窝网络这个热门话题的消息了。

到2025年，中国将成为全球首个5G连接数达到10亿的市场。

每年都会和鑫总交流一两次，每次都会有很多新的惊讶。这一次没想到的是，2018年，ZStack竟然新增商用客户近200家。

对于大众来说，人工智能（AI，artificial intelligence）可以说已经非常常见和熟悉了。但是通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）呢？它是一个长期以来在科幻和哲学中讨论的概念，它指的是具有类似人类推理能力的AI。

换个角度看苹果WWDC2020

KAUST团队开发UnMix-NeRF技术，首次实现3D场景重建与材料识别的同步。该系统利用光谱成像技术，能够识别物体的材料特性，不仅重建逼真3D场景，还可自动分离不同材料区域。技术在多个数据集上表现优异，为机器人、增强现实、工业检测等领域带来新突破。

使用Omniverse Machinima应用将标志性游戏角色混剪为电影级短片，就有机会赢取功能强大的NVIDIA Studio设计本。

企业面临着通过AI创造价值的巨大压力，但CIO等IT领导者必须考虑技术的伦理使用和风险管理。忽视这一环节将面临信任和公平性问题，甚至严重损失。随着AI法规不断出台，企业面临罚款和诉讼风险。缓解风险需要定义AI伦理框架，确保统一应用。AI伦理应基于公平、透明、问责和隐私四大原则。企业可借鉴现有框架构建治理体系，需要持续审计和更新。成功实施需要C级高管支持和全员参与。

人工智能正在深刻改变我们的生活方式。从日常工作到社交娱乐，AI 已成为数百万人的得力助手。随着生成式 AI 市场快速增长，预计到 2030 年将达到 3560 亿美元规模。面对 AI 的迅猛发展，我们需要思考如何在享受其便利的同时，保持自主性和人性化特质，建立一个健康的人机协作关系。

现代系统依赖于通过各种网络公开的API的复杂系统。什么是API安全，它如何融入到整体的安全计划？

基于Rust的代码编辑器Zed联合创始人解释了Windows版本开发缓慢的原因。该编辑器于2023年3月发布macOS测试版，2024年6月推出Linux版本，但Windows版本仍处于内测阶段。开发团队使用自研的GPU加速UI框架GPUI以优化性能，但这导致在Windows平台上需要处理不同的图形API、文件系统操作、崩溃报告和路径约定等问题，凸显了跨平台应用开发中Windows系统带来的技术挑战。

微软推出名为Project Ire的人工智能代理，能够大规模自动分析和分类恶意软件。该AI模型可对可疑软件文件进行逆向工程，使用反编译器等取证工具分析代码以判断文件安全性。在公共数据集测试中，准确率达98%，召回率为83%。在涉及4000个"高难度目标"文件的实际测试中，准确率为89%，误报率仅4%。Project Ire将集成到Defender平台中，用于威胁检测和软件分类。

Black & Veatch首席数字技术官Mike Adams在AI、数据中心和能源转型推动关键基础设施需求的背景下，分享了其20多年领导经验。Adams通过"Mike Drops"等创新沟通方式，将复杂挑战转化为简明语言，促进组织协调。他强调故事叙述在领导中的重要性，通过实例说明数字化能力对关键基础设施的价值，并介绍了"建立滩头阵地"等领导理念，帮助团队挑战现状、推动创新。

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。

新工作时代：AI 工作流由谁主导？

Rubrik与CrowdStrike合作推出身份安全防护方案，帮助客户逆转恶意身份变更并将身份提供商恢复到安全状态。该解决方案结合了CrowdStrike的AI驱动威胁检测能力和Rubrik的回滚恢复技术，可实时监控身份变更、快速识别恶意操作并执行回滚恢复。集成方案提供实时身份威胁检测、恶意变更回滚以及加速调查工作流等功能，有效应对基于身份的网络攻击威胁。

他认为Chat GPT的出现，让人工智能通用理论成型成为可能；同时他认为通用人工智能的三要素数据、算力和算法，应该升级为四个要素，分别是知识、数据、算法和算力。

Google 推出了 Firebase Studio,这是一个基于云的人工智能辅助开发环境。它结合了 Project IDX、GenKit 和 Gemini 等技术,旨在帮助开发者快速原型设计和构建应用程序。然而,一些开发者反馈称,目前该工具的 AI 功能还不够成熟,难以生成高质量的可用代码。这表明 AI 辅助开发工具虽有潜力,但仍无法完全取代专业开发人员的技能和经验。

为应对AI基础设施连接缺乏标准的问题，通信基础设施提供商Zayo与数字基础设施公司Equinix联合发布业界首个AI基础设施蓝图。该框架明确定义了高容量网络、互连枢纽、训练和推理数据中心的角色及连接模式。随着AI驱动的带宽需求预计到2030年增长六倍，该蓝图为新云服务商和AI提供商提供可扩展的私有连接指导。

近期科学家发现，有些AI其实跟人类一样，也需要“睡觉”。