李飞曾经是公司里技术最精湛的程序员，当他晋升成为技术负责人后，他发现许多事情不再像写代码那样简单。

2021,阿里云视频云全景创新峰会,努力尝试站在近景和远景之处,全景观察这个时代的超视频化课题。

“现在一股新的文化浪潮居然想要重复黑莓当初走过的道路，真是太奇怪了。”

在中国AIGC产业峰会的现场，20位大咖展开激辩。从软件应用、智能终端乃至具身智能等，AIGC正在全面席卷，「你好，新应用！」成为本届AIGC峰会主题。

IBM研究团队通过CRAFT系统揭示AI助手在面对恶意用户时的脆弱性。该研究发现，即使最先进的AI助手在遭遇精心设计的诱导攻击时，政策违反率高达70%，远超传统攻击方法。团队开发的τ-break测试集专门评估AI在政策遵守方面的表现，结果显示现有防御措施效果有限。这项研究为AI安全评估提供了新视角，强调需要考虑恶意用户场景，对未来AI系统的安全部署具有重要指导意义。

打破规矩，比在规矩中做得好，更重要。

本篇先介绍商用阶段的六大主流应用，后面会介绍萌芽期的四个新兴应用。

经历过Hadoop大起大落的Cloudera还会有一个怎样的未来？

汽车是一个复杂而庞大的科技载体，因为其庞大的市场体量吸引了各类入局者，包括SGS和百佳泰。

「杨中科怎么也没想到，作为一个大龄程序员，他竟然以这样的方式走红了」

提起“开发者”，我们会想到什么？

让我们一起来回顾机器人技术自公元前四百年的早期发展到如今全球化资源的简史。

清华大学团队提出"绝对零度"AI训练新方法，让AI系统完全不依赖人类数据，仅通过自己出题解题的方式实现自主学习。该方法在编程和数学推理任务上超越了使用大量人工数据训练的传统模型，展现了AI超出预期的自主学习潜力，为未来AI发展开辟了新方向。

斯坦福神经AI实验室开发出SpelkeNet系统，通过"虚拟戳击"让AI像婴儿一样理解物体的物理结构。该系统不依赖外观特征，而是模拟物理力作用来发现哪些像素会一起移动。在物体操作任务中表现显著优于传统方法，并意外展现出对支撑关系和材料属性的理解能力。

为训练深度神经网络量身定制的第一批商用芯片将于今年上市。由于训练新的神经网络模型可能需要几周或几个月的时间，因此这些芯片可能是迄今为止制造出的最大、也是最昂贵的商用芯片。

SCIENCEBOARD是一项开创性研究，旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试，涵盖生物化学、天文学等六个科学领域，并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明，即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%，远低于人类表现，揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。

从提高效率到增强公共安全，再到足以改变病患生活的诊疗工具，本文将带大家深入了解爱立信、Abpro和Hexagon等厂商如何运用AI之力改善现实、拯救生命。

这项研究引入了DFIR-Metric，首个专门评估大语言模型在数字取证与事件响应领域能力的基准测试集。由阿布扎比技术创新研究院领导的国际团队开发的测试包含三个部分：700道理论多选题、150个CTF风格的实际挑战，以及500个基于NIST标准的磁盘与内存取证案例。研究测试了14种顶尖大语言模型，发现虽然它们在理论知识方面表现良好（最高达92.75%准确率），但在需要多步推理的实际取证任务中仍存显著差距（最佳模型仅能解决28%的任务）。

第四次农业革命即将到来。包括物联网（IoT）部署（即用于收集和传输数据的数字化设备）以及AI在内的技术进步，正将效率推向新的顶点，并有望再次从根本上改变人类宰治整个地球的具体方式。

如果你是因为幻想着新生活的美好而移民，那你将必然失望，因为生活中的盐总是咸的，哪里都一样。 如果你是因为要逃离旧世界的痛苦而移民，那你几乎一定会幸福，因为那一时一地的苦难并不是普世价值。