近日,紫光股份旗下新华三集团面向全球正式发布全光网络5.0解决方案,并在GITEX Europe柏林展重磅亮相。
研究显示,欧洲最大金融机构中近96%的公司在过去一年内曾受到第三方安全突破,比两年前上升25%,突显出供应链中深藏的网络风险,迫切需要从被动防御向主动防护转变。
本文探讨如何运用 eCOA、eConsent 及传感器等技术实现临床试验以患者为中心,降低参与门槛、优化流程并提升数据质量。
在WWDC2025举办前夕,Apple公布了2025年度设计奖的获奖者和入围者,重点展示开发者如何借助其工具打造出卓越的应用体验。本届评选在欢愉、创新、交互、包容性、社会影响及视觉图形六个类别中各评一款应用和游戏,共计12个获奖项目。值得注意的是,尽管部分应用具备AI功能,但生成式AI应用却未入选。
Uber 推出针对老年用户的专用账号,优化应用界面(大字体、简化图标)并支持家庭共乘与医保卡支付,美国率先上线,未来全球推广。
这项由复旦、港科大等多校联合完成的研究首次系统性地解决了大型AI模型在识别场景文字时产生"语义幻觉"的问题。研究团队发现AI模型常将视觉上模糊的文字"脑补"成有意义但错误的词汇,并开发了包含ZoomText定位策略和接地层修正机制的训练无关解决方案,在多个基准测试中实现显著性能提升,为提高AI视觉系统可靠性提供了重要突破。
IBM研究院发布AssetOpsBench,全球首个工业资产AI代理评估平台。该研究建立了多代理协作框架,涵盖IoT数据采集、时序分析、故障诊断等专业模块,通过141个真实场景和六维评估标准测试AI在复杂工业运维中的表现。测试显示当前AI技术仍有改进空间,为工业4.0时代的智能运维发展提供重要基准。
韩国科学技术院研究团队开发出Simba方法,通过层次化稀疏化技术对状态空间模型进行"瘦身",在保持性能的同时显著提升计算效率。该方法采用类似高速公路的架构设计,让AI模型的上层只处理最重要的信息,实现了最高80%的速度提升和更好的长序列处理能力。这项即插即用的技术为AI模型优化提供了新思路。
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。
这是首个大规模研究AI知识传授能力的实验,涉及118名参与者与8个顶级AI模型的协作。研究发现AI的智能水平与教学效果并非正比关系,一些高性能AI反而在协作中表现不佳。通过分析数千条对话记录,研究揭示了影响人机协作成功的关键因素,包括表达方式匹配、自适应引导和避免过度依赖。研究警示:随着AI能力提升,可能出现"知识传授鸿沟",需要专门优化AI的可理解性。
字节跳动研究团队开发出革命性的"生成器-验证器"AI系统,专门解决编程竞赛中测试用例质量低下的问题。通过172万份真实数据验证,新系统生成的测试用例准确率比现有方案提高一倍,创建了全新的CodeContests+数据集。这项工作为AI编程能力评估和训练提供了更可靠的基础设施。
思科发布全新硬件、网络及安全方案,包括 AI Canvas 和统一 Nexus Dashboard,通过整合计算、网络与安全能力,全面提升 AI 基础设施效能。
OpenAI 推出 o3-pro,它采用分步推理技术提升在物理、数学和编程等领域的表现,支持网页搜索、文件分析、视觉推理及 Python 应用。该模型相比旧版本响应稍慢,但在多项评测中全面超越竞争对手。
文章概述了高通在 AWE 展会现场展示了一次全新演示,利用搭载 Snapdragon AR1+ Gen 1 处理器的智能眼镜直接在设备上运行生成式 AI,无需手机或云端支持,从而预示 XR 设备的全新发展方向。
AlphaSense 推出的“深度研究” AI 代理可自动整合公开网络、专有数据及企业内部内容,快速高效生成详实报告,助力决策。
文章阐述了首席信息安全官如何将网络安全风险由传统技术防护转向企业整体风险管理,强调跨技术与业务语言沟通及与监管机构协同的重要性。
安全风险往往在很多时候会伪装成网络现象悄然发生,要洞察真相、及时防御,必须打通网络与安全的边界,这正是Fortinet一直坚持推动的“网安融合”理念。而在AI时代,企业面临着越来越复杂的安全挑战。Fortinet的网安融合体系也将让AI的能力发挥到最大,守护好企业的每一个环节。
数字时代,我们每天与海量信息打交道,拍照、存储、管理、学习、办公……这些碎片化的需求,往往令人感到疲惫。但现在,这一切将变得前所未有的简单与高效!百度网盘与百度文库创新推出“AI相机”
Vanta 推出全新 AI 合规代理,自动处理安全与合规工作流,从策略映射到证据审核,有效降低人工失误并提升运营效率。该产品已启动私测,七月全面上线在即,开启企业风险管理新时代。
谷歌DeepMind研究团队开发了一种革命性的机器人3D重建技术SplatMesh,能够让机器人从不完美的真实数据中学习,同时重建物体几何形状和外观。该技术采用端到端优化策略,将机器人校准、场景重建和物理仿真统一在一个框架中,在ALOHA2双臂机器人上的实验证明其能够处理现实世界的复杂条件,为机器人自主学习和适应提供了新的解决方案。