但我们仍然相信，英特尔上写希望尽量在其CPU上运行AI推理负载。只是最大的问题在于，考虑到目前最先进的生成式AI模型需要大量算力才能把对提示词的响应延迟控制在可以接受的范围之内，所以用CPU跑AI推理似乎仍不具备可行性。

一场突如其来的疫情，对我们原有的生活和工作方式带来了不小的变革。随着视频平台、直播平台流量激增，企业级直播也在大量需求背后迅速成长为企业运营新标配。

CIO与IT领导者们应当关注哪些安全要点？先从以下四项起步。

在金融科技的浪潮下，券商作为整个金融行业价值链的核心环节，转型与变革已成为大势所趋。

东北大学与快手科技联合研发的UNITE系统为多模态信息检索带来突破性进展。这项发表于2025年5月的研究首次系统分析了模态特定数据如何影响检索性能，并提出创新的模态感知掩码对比学习技术，有效解决不同模态间的竞争关系。UNITE能同时处理文本、图像、视频及其组合，在40多项测试中超越现有方法，即使与参数规模更大的模型相比也表现出色。研究发现视频-文本对在通用检索中表现优异，而文本-文本和文本-图像对对指令遵循任务至关重要，为未来多模态系统研究提供了宝贵指南。

在本周于硅谷举行的开放计算项目（OCP）全球峰会上，Meta Platforms推出了其全新“Grand Teton”AI系统，以及基于磁盘对口的配套“Grand Canyon”大容量存储阵列。

浙江大学研究团队开发的"自制动力训练"（Self-Braking Tuning，SBT）方法解决了大型语言模型在推理过程中的过度思考问题。该方法不依赖外部干预，而是培养模型自主识别冗余推理并适时终止的能力。研究者通过分析推理效率比率和过度思考标记比率，构建了两种数据策略：SBT-E（精确版）和SBT-D（动态版）。实验结果表明，经过训练的模型在多个数学基准测试上保持原有准确率的同时，将标记消耗减少了30%到60%，显著提高了推理效率。这项创新使AI系统能更像人类一样有效思考，为资源受限环境下的AI部署提供了新解决方案。

这份来自向量研究所、康奈尔大学和格罗宁根大学研究团队的综述分析了基于大语言模型的代理型多智能体系统中的信任、风险和安全管理框架(TRiSM)。研究系统地探讨了代理型AI从概念基础到安全挑战，提出了包含治理、可解释性、模型运营和隐私/安全四大支柱的TRiSM框架。文章还详细分析了威胁向量、风险分类，并通过真实案例研究展示了潜在脆弱性。

这项研究由香港理工大学和新加坡国立大学的团队共同完成，提出了R?ec，首个将推理能力内置于大型推荐模型的统一框架。与传统方法不同，R?ec在单一自回归过程中实现了推理生成和物品预测的无缝整合。研究者还设计了RecPO优化框架，无需人工标注即可同时提升模型的推理和推荐能力。实验结果显示，R?ec在三个数据集上显著超越现有方法，在Hit@5和NDCG@20指标上分别提升68.67%和45.21%。这一突破为下一代智能推荐系统开辟了新方向。

保险业务可以说非常复杂，为了对个人以及组织日常面临的各类风险进行评估与管理，过程中自然不可避免要涉及多方协调以及对大量记录信息的处理。

虽然由于疫情原因，今年的数博会无法线下召开，但是借助数字手段，今年的数博会在笔者看来更具科技范儿，线上展会模式创新亮点挺多，体验好，特别是采用了元宇宙、区块链、VR/AR等先进技术给线上参会者带来了新鲜的体验。

数据是当今时代的重要生产要素，可我国68%的数据正处于沉睡当中，其价值未得到充分挖掘，作为撬动数字经济增长的关键动力，算力在数据资产变现过程中扮演着不可或缺的角色。

美擎仿真一体化软件平台是中国工业软件自主化发展进程的里程碑，证明中国人有条件、有意愿、也有能力打造属于自己的高端工业仿真软件。

在传统的“微笑曲线”中，研发和营销分别占据价值链较高的两端，居中的生产制造则处于价值链较低的位置。欧美品牌通常占据研发设计和品牌溢价的主动权，把低利润的生产制造环节转移到中国和其他劳动力成本较低的地区来完成。

一个新技术的磅礴发展，需要杀手级应用的撬动，5G亦如此，整个产业都在寻找着市场的走向和趋势。

Gartner发布的2026年十大战略技术趋势报告,聚焦AI驱动的超互联世界。

目前，AIGC产业生态体系的雏形已现，呈现为上中下三层架构：①第一层为上游基础层，也就是由预训练模型为基础搭建的AIGC技术基础设施层。②第二层为中间层，即垂直化、场景化、个性化的模型和应用工具。③第三层为应用层，即面向C端用户的文字、图片、音视频等内容生成服务。

11月8日，在2023年世界互联网大会上，奇安信集团举办了NGSOC产品战略升级发布会，作为奇安信集团的核心产品之一，NGSOC曾是2022年北京冬奥会安全运营中心核心安全监测平台，连续4年在态势感知与安全运营领域市场份额第一。

2020年数据时代全面袭来，英特尔认为正是“智能 X 效应”发挥作用的时候了：人工智能、5G、智能边缘、自动驾驶，这4个技术将是改变的关键。

文章讨论了算力网络的愿景，即算力标准化、统一计量，类比电力网络。强调算力基础设施对数字化转型的重要性，但也面临标准化难题、技术门槛高、快速迭代等挑战。提出开放技术栈和产业链，以及算力网公司的竞争态势，强调软硬件融合和算力芯片独立自主的重要性。