它用一种简单、粗暴但极其有效的方式，解决了深度学习从理论走向大规模应用的关键瓶颈，开启了一个模型架构设计百花齐放的繁荣时代。这或许就是“时间检验奖”想要真正表彰的、不朽的贡献。

在这个实验中，一个AI模型在接受存在漏洞的AI裁判的指导后，完全放弃了学习如何解决实际问题。该模型转而开始“学习”如何利用捷径，仅仅生成“思考过程：”这类简短无意义的“万能钥匙”来获取高分奖励。

九年前，在首尔，一个名叫AlphaGo的程序，在十九路棋盘上，将人类数千年的围棋智慧彻底击溃，李世石投子认负的那一刻，一个时代结束了 。 这个比赛，相信很多粉丝大佬可能会知道，叫做AtCoder World Tour Finals 2025 ...

Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。

现代DDoS攻击已从简单的流量攻击演变为复杂的多向量组合攻击。创纪录的7.3Tbps攻击源自161个国家5433个自治系统的122,145个源IP地址，主要来源地包括巴西、越南、中国台湾地区、中国大陆和印尼。

贝尔说，更好的方法是采用安全访问服务边缘 (SASE)并树立零信任思维。“这些策略通过验证每个试图访问网络资源的用户和设备来增强安全性，”他解释道。贝尔补充说，这种方法减少了许多VPN所依赖的猜测和假设。“它为远程工作者提供了更好、更安全的访问方式，为企业的数据提供了一种主动防护方法。” ...

以下是GenAI项目失败的五个常见原因——以及CIO们应该采取的应对措施： “项目失败的首要原因是未能在企业内部创造业务价值，”钱德拉塞卡兰说。他补充说，如果企业没有明确的选择和优先排序应用场景的框架，或者没有明确的衡量成功的标准，就可能会遇到这个问题。

再往后，就是“物理AI”阶段——也就是把这些智能能力，装进实体设备，比如机器人里。回顾这十二年，AI几乎每隔三五年就会出现一次重大突破。我认为我们正接近这样一个时刻：AI能够完成大多数的认知任务，甚至超过人类水平。也正因如此，现在大家都在讨论“通用人工智能”（AGI）甚至“超级智能”。就像当年计算机视觉和语音识别逐步超越人类，如今在问题解决方面，AI也正在迈向“超人类”的阶段。

（2）跨平台部署需求：英伟达硬件在学术研究和大规模计算中应用广泛，支持CUDA能让开发者在Mac上本地开发测试，随后无缝部署到配备英伟达GPU的服务器或超级计算机上。 到了2019年，开发者社区又开始集体表达不满，甚至有大批请愿者发起签名，呼吁Tim Cook与英伟达和解，但至今苹果依然未恢复对新款英伟达GPU的macOS支持。

在科技圈，沉寂颇久的孙正义又扔下了一颗重磅炸弹。最近，他公开表示，打算在今年于软银集团内部部署 10 亿个 AI 智能体，还要给这些智能体设计专门的操作系统。此语一出，业界纷纷侧目，孙正义这葫芦里，到底卖的什么药？

第二种是可废止推理（defeasible reasoning），即在新证据出现时修正最初的结论。 比如，当发现路口的交通信号灯发生故障时，人们会放弃“司机闯红灯”的假设，转而认为是信号灯的问题。

大模型在处理明确输入的单轮任务时表现出色，但在多轮交互中会暴露出严重缺陷。在现实场景中，用户往往无法完全清晰地表达自己的意图，导致模型需要通过多次交互来逐步明确需求，这种低效的对话方式不仅增加了用户的挫败感，也降低了任务完成的效率。