网络安全韧性:在明日疗法抵达患者之前先行守护
文章探讨生命科学初创企业面临的独特网络安全挑战:其数字资产(研究数据、知识产权、临床证据)价值堪比大型药企,但依赖庞大外部供应商网络,防护能力却有限。文章通过多起真实攻击案例说明该行业已成攻击重点目标,并指出投资者尽调、...
文章探讨生命科学初创企业面临的独特网络安全挑战:其数字资产(研究数据、知识产权、临床证据)价值堪比大型药企,但依赖庞大外部供应商网络,防护能力却有限。文章通过多起真实攻击案例说明该行业已成攻击重点目标,并指出投资者尽调、...
继三起Claude安全事件后,Anthropic加强沙箱隔离、实时监控与人工干预机制,并为外部测试方制定安全最佳实践,以防范AI代理越权访问及推理缺陷引发的风险,提升整体系统安全性。
纽约Lake Mariner数据中心一场火灾暴露出该32亿美元AI数据中心项目安全隐患:无消防警报、无灭火系统、消防栓失效。项目涉及TeraWulf、Fluidstack、谷歌、Anthropic等多方利益相关者,责任划...
微软最新发布的《2026 工作趋势指数年度报告》给出的结论是:真正的约束,已不再是“人能做什么”,而是“工作如何围绕人来组织”。
在AI工具日益普及的背景下,一个令人不安的问题正在浮现:AI每天帮知识工作者省下两小时,而这两小时,大部分人又填进了更多的杂活里。这不是技术能力的问题,是工作方式没跟着变。
a16z消费投资人Anish Acharya在Lenny's Podcast深度阐释了AI时代公司建设的核心逻辑:公司将演变为"一系列AI循环",护城河靠发现而非设计,消费产品的最大机会不是效率提升,而是"让人更快乐"的...
本文解读一篇对比进化策略与GRPO训练大模型推理能力的论文,发现进化策略能在保持单次准确率提升的同时,获得更高的多次采样成功率,且参数大幅漂移未必导致能力遗忘,为大模型强化学习训练提供了新思路。
本文提出ACE框架,从准确性、复杂性、多样性三个维度,系统分析大语言模型智能体训练数据的生成方法,揭示了数据质量优于数据数量的核心原则,以及正向与逆向两类生成范式背后的设计逻辑。
上海交大等机构联合发布UrbanGround,基于真实香港地理数据搭建可行走城市沙盒,测试发现多模态大模型局部认知能力强,但长距离导航成功率接近零,误差累积无法自我纠正,环境变化下适应性也普遍薄弱。
9月12日,PEC 2026 AI创新者大会暨第三届提示工程峰会将在北京海淀中关村东升科技园众智园举行。大会以“Won Token, Won World(赢得Token,赢得世界)”为主题,围绕Token的生产、调度和应...
机器人学习中,如何让策略执行从未训练过的任务是一大难题。本文提出Zero-WAM,通过让机器人跟随人类演示视频作为任务指令,并配合自动生成的HumanGen数据集和防捷径训练目标,在仿真与真实场景中显著提升零样本跨任务操...
今天讲的出海案例是长安汽车与CAOA在巴西阿纳波利斯启用年产9万辆智能汽车产线,首辆本土制造UNI-T已经下线。