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 ...

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。

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。

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？

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。

这番话效果立竿见影。据知情人士透露，已经有投资人按捺不住，表示如果 Anthropic 要再融一轮，他们愿意按超过 1000 亿美元的估值来投。要知道，就在四个月前，这家公司的估值才「仅仅」580 亿美元。

Kimi-K2使用名为MuonClip的新训练算法，在规模达到15.5万亿tokens的训练中保持稳定。该算法通过定期调整注意力机制中的关键参数，成功避免了大模型常见的“训练崩溃”问题。

2025年5月，美国国家安全局 (NSA)、网络安全与基础设施安全局 (CISA)和联邦调查局 ...

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。

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。

先说结论，四项对照实验（针-问题相似度、干扰信息、针-干草堆相似度、干草堆结构实验）共同证明了LLMs的性能会随输入长度增加而显著且非均匀地下降，且这种衰减受输入内容的语义特征、结构等因素影响。