苏黎世联邦理工学院团队通过大规模实验发现，当前主流大语言模型在预测人类标注分歧方面存在显著局限。研究对比了RLVR和RLHF两类模型，发现RLVR模型虽然擅长处理标准化任务，但在理解观点多样性方面表现不佳。这一发现对AI标注系统的实际应用具有重要指导意义。

这项研究展示了一个基于ModernBERT架构的prompt injection检测模型，通过精心构建的多样化数据集训练，在内部测试中达到98.7%准确率和98.0% F1分数，在公开基准测试中平均F1分数达93.8%，显著超越现有最强基线系统。该模型推理速度仅0.02秒，具备实时检测能力，为AI系统安全防护提供了新的解决方案。

当初由Facebook（现在的Meta Platforms）和Netflix开发的技术组合，才很可能最终成为支持AI训练及其他应用“智能湖仓”的完美方案。

每个人都想知道，互联网之后的一个大趋势是什么？《连线（Wired）》杂志创始主编、著名畅销书作家、科技思想家凯文·凯利（Kevin Kelly）对未来25年的产业发展给出了自己的预测，这个答案是——The Mesh。

一个承载家居产业的数字化创新“飞轮”是如何诞生的。

随着CISO地位和责任的提升，首席安全官角色变得更加复杂。除了持续评估安全态势外，现代CISO还必须与业务保持一致，支持关键业务目标。面对个人责任风险，CISO需要不断评估安全技术栈、团队文化、业务状态和方向。本文汇总了安全领导者必须回答的10个紧迫问题，涵盖业务促进作用、风险平衡、董事会沟通、技术风险传达、团队授权、客户需求、数据位置、AI影响和未来威胁等关键领域。

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最新一期（第三期）华为数字能源 《方博碳讨室》节目中，就展示了一个仅用6个月时间就建设完成的大型云数据中心——东莞松山湖华为云数据中心，其建设过程为新旧基建如何充分融合提供了一个可供探讨的样本。

KAIST研究团队开发出RL-ZVP方法，首次让AI从训练中的"无用数据"学习。传统方法遇到全对或全错答案时会停止学习，但RL-ZVP通过分析词汇重要性给予精确反馈。在数学推理测试中，该方法比现有技术提升高达8.6个准确率点，且训练过程更稳定。这项突破重新定义了AI训练范式，证明了被忽视的训练数据实际蕴含巨大学习潜力。

凯尔特人队著名经纶人Jock Stein曾留下一句历久弥新的名言——“没有了球迷，足球运动也将不复存在。”

7月30日ChinaJoy开展，高通技术公司产品市场高级总监徐恒在全球云游戏产业大会发表主题为“5G为数字娱乐产业开启全新机遇”的演讲。

提起“开发者”，我们会想到什么？

随着AI技术成本大幅下降和深度伪造技术日益精进，德勤预估到2027年深度伪造诈骗将给美国造成400亿美元损失。在拉斯维加斯安全会议上，专家展示了当前反深度伪造检测技术约90%的准确率。图像操控是最令人担忧的诈骗手段，特别是在金融领域的身份验证中。语音克隆技术也在快速发展，FBI已发出相关警告。专家建议结合技术检测和人工验证，通过元数据分析、边缘检测等方法识别伪造内容。

斯坦福大学研究团队开发出"边听边想"的音频识别新技术，让人工智能像侦探一样逐步分析声音。系统将音频分成半秒片段，对每段进行多次推理，再用语言模型综合判断。相比传统方法只在最后给答案，新技术实现渐进式理解，准确率从84%提升至88.3%。该技术可应用于智能家居、医疗设备、工业监测等领域，让AI决策更透明可信。

去年re:Invent上几乎每个环节都会提到可持续，并提出多项举措，例如，云计算可持续责任共担模型、碳排放的跟踪工具，以及若干个新的可再生能源项目。

上海人工智能实验室的研究揭示了视觉语言模型具有"视觉拼接"能力，可以整合训练中看到的分散图像碎片。研究者将图像切分成不同粒度的碎片进行测试，发现模型不仅能根据完整图像识别相关信息，还能通过纯文本引用进行推断。这种能力虽有助于模型泛化，但也存在安全隐患：有害内容可被切分成看似无害的碎片绕过内容审核，而模型仍能将它们重组理解。研究团队建议开发超越样本级别的审核技术，以应对这一新兴安全挑战。

关于流媒体公司那些不为人知的秘密。

身处金融科技比拼较量的重要阵地之一的企业一线开源实践者兴业证券，它自然了解其中的规则——从数据中心到云平台，再到最上层运维全方位技术改革，兴业证券用自身搭建新一代数字基础设施的成功实践现身说法，特别是如何构建容器云平台、实施AIOps等。

实现中国煤矿全面智能化，必须在实践基础上，围绕着面向未来的精准开采理念，即依托工业互联网架构为基础的智能煤矿体系，从传感、通信、平台、云、应用等层面去思考。

专家们表示我们已经进入了量子计算的新时代，不少企业也开始推出商业化产品。