联邦学习作为新一代人工智能技术应运而生，从源头出发解决数据隐私保护和数据安全问题。

基于云的软件即服务利用安全认证 IC实现自助式定制PKI，简化现场配置和物联网设备生命周期管理

想象你有一个超级聪明的朋友，能看懂图片并回答关于图片的问题。但这位朋友有个古怪的习惯：无论你给他看什么图片——简单如一张白纸上的小圆点，还是复杂如一整个城市街景——他都会花同样多的时间仔细研究。这听起来很奇怪，对吧？为什么简单的图片不能更快处理完成呢？

腾讯推出新AI模型"混元Turbo S"，定位为"快思考模型"，旨在与DeepSeek-R1等"慢思考模型"竞争。该模型通过提高输出速度和减少首字延迟，实现近乎"即时回复"。混元Turbo S融合了直觉式短思考链和理性推理长思考链，在数学、推理和知识等方面表现可比肩主流AI模型。腾讯采用混合Mamba-Transformer架构，提高效率并降低成本，有望成为未来基础模型的核心。

随着新一波大型语言模型的出现，AI 竞争日益激烈。OpenAI、Anthropic 等公司推出的新模型不仅重塑了我们的工作和交流方式，还影响着全球权力格局。在这场竞争中，一个新问题浮现：AI 模型能否同时变得更智能、更快速、更经济？未来的 AI 可能不再依赖海量数据，而是通过创新机器学习方法来提高数据效率，实现更智能、更高效的发展。

企业在处理大数据时应避免各类陷阱。

OpenAI开源了Transformer Debugger，这是一个可视化工具，用于帮助开发者调测和理解大型语言模型的推理过程。工具通过可视化展示模型的神经元、注意力机制和自编码器的激活情况，提供对模型行为的解释。Transformer Debugger包括神经元观察器、激活服务器、模型库和汇总激活数据集等组件。

自2010 年以来，Check Point 解决方案第 18 次获得“NSS 推荐”评级

不仅要控制技术成本，还要采取更具创业精神的方法来探索如何推动业务收入和竞争力。

西门子第一家基于数字企业概念建造的灯塔工厂位于中国南京市，现已投入运营。

本文分析了当前AI业界的一种普遍观点:只需增加生成式AI和大语言模型的"思考时间"就能获得更好的回应。作者认为,虽然这种方法有时有效,但并非万能良药,实际上是回避了当代AI面临的更大问题。文章通过多个示例,深入探讨了增加AI处理时间的优缺点,以及可能带来的潜在风险。

为推动大模型产业向更高的可信标准迈进，中国信通院自2022年启动大模型技术研究和评估以来，根据产业发展不断优化迭代，已形成一套覆盖范围全、评测指标精、需求映射准的大模型评测体系。

想象一下乐高积木。当孩子们用乐高搭建一个复杂的城堡时，他们不会从一整块材料中雕刻出城堡的形状，而是使用各种形状的积木块一个接一个地拼装。这种构建方式不仅直观，而且便于修改和理解。同样地，基于基元的3D模型表示法就像是数字世界的乐高积木，它允许我们用简单的几何形状（如立方体、圆柱体和椭球体）来组装复杂的3D物体。

芯片制造商AMD公司暗示，新的晶体管技术有望给摩尔定律再续上六到八年。但跟很多人猜测的一样，其成本也将一路上升。

近日，360宣布捕获一个连续8年攻击中国大陆地区的APT网络间谍组织——蓝宝菇，该组织主要关注核工业和科研等相关信息，并对我国政府、军工、科研、金融等重点单位和部门进行了持续的网络间谍活动。

IBM研发团队开发出一套人工智能系统，能够以相对精确的方式预测精神病患者的发作机率，同时克服上述客观层面的评估障碍。目前，这套精神病预测AI方案已经被发表在《世界精神病学》杂志上。

当前CIO及其团队领导者对很多通常应属于其职责范围内决策的控制力减弱，越来越多的CIO及其团队领导者可能需要重新设计战略重点，以成功支持业务成果驱动型首席执行官（CEO）议程。

将现有企业应用程序迁移到云原生架构的一些tips。

Gartner预测，2025年全球生成式人工智能（GenAI）支出将达到 6440 亿美元，较2024年增长76.4%。

人工智能（AI）是很多东西。它是商业的游戏规则改变者，它可以让人类比以往更聪明、更快地工作，并且可能对经济和劳动力市场产生重大影响。