为了解决上述挑战，北京大学、MIT等机构的研究人员提出了「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）框架。这是一个简单而通用的框架，仅从一个任务定义出发，合成大量多样的领域特定样本，然后利用强化学习（RL）对模型进行微调。

随着2025年6月中东地区冲突加剧，网络行动的强度和范围也同步扩大。Group-IB威胁情报部门最新报告揭示了一幅复杂的图景：黑客活动浪潮、针对性网络攻击和电子战交织——其中部分行动已对关键基础设施和民众安全造成实质性影响。

此前3月份发布的Gemini Robotics虽然性能强大，但需要依赖云端计算。而这次的On-Device版本，直接把AI塞进了机器人的“大脑”里，彻底解决了网络延迟和连接不稳定的老大难问题。

https://www.theinformation.com/articles/openai-quietly-designed-rival-google-workspace-microsoft-office?rc=epv9gi ...

操作 Windows 程序、自动对账发票、预订航班和酒店——这些只是新一代大型语言模型（LLMs）为 AI 智能体带来的众多可能性中的几个。研究人员将这一阶段的进化称为“大型行动模型（Large Action Models）”，简称 LAMs。 迄今为止，LLM 是无状态的——它们无法自行采取行动、适应环境或与工具交互。但 LAMs ...

只要出现一个更合理、可集成性强的替代方案，我会毫不犹豫地彻底换掉 MCP。企业领域很多人想法都一样——毕竟我们花了几十年构建完善的 API 管理系统，而 MCP 把这一切都搞乱了。 完全同意，虽然我理解 MCP 在用户端工具方面的价值，但很多人似乎是在“重新造轮子”，因为他们根本不懂 REST。用 LLM 发起一个定义良好的 REST 请求，其实并不难。

小米互联应用近日曝出严重安全漏洞（CVE-2024-45347），该漏洞CVSS评分高达9.6分，可能使数百万用户面临设备被未授权访问的风险。攻击者可利用该漏洞绕过认证机制，完全控制运行受影响软件的受害者设备。

总结来说，经过分流改装的 RTX 5090 确实击败了售价 10,000 美元的 RTX Pro 6000，但仅仅是略微超越。与未改装的 RTX 5090 以及具有 96GB 显存的专业显卡相比，功耗显著更高。

在由英国知名企业家史蒂文·巴特利特（Steven Bartlett）主持的播客节目《CEO日记》中，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）阐述了自身当前的使命——“警示人们关于人工智能的风险”。当下，人类正处于制造超越人类智能机器的关键节点，站在发展的十字路口，辛顿认为领导者与技术专家在构建合理约束机制以管控此类机器方面，工作成效尚显不足。

人的大脑就像一块肌肉，用进废退。它需要通过持续的挑战、记忆和深度思考来锻炼，才能变得强壮和敏锐。而AI正在扮演一个“超级保姆”的角色，把那些本该由我们完成的脑力劳动全都代劳了。这种现象，被称为 ...

它不直接抛出答案，而是像一位靠谱的「超级搭档」，和你对话、不断提问、深度拆解，最终把你脑子里的零散想法，一步步变成清晰、具体、可执行的行动路径。 小浣熊最终报告给出的AI历史方向的学业建议分别是：数字孪生遗产系统工程师（Unity/Unreal引擎） ...

Alexandr Wang在今年3月与前Google CEO Eric Schmidt和AI安全中心主任Dan Hendrycks联合撰写的一篇政策论文中指出，超级智能AI「可能是自核弹以来最危险的技术发展」。