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Pure Storage声称其闪存在功耗和碳排放方面超越固态硬盘
Pure Storage发布研究报告，声称其直接闪存模块（DFM）在功耗和碳排放指标上优于传统SSD和机械硬盘。该公司表示，DFM具有更大容量且采用系统级管理，能以更少设备数量满足容量和吞吐量需求，从而降低电力消耗。在10年使用周期的对比测试中，150TB DFM系统的年功耗比HDD系统低4.8倍，碳排放量也显著更低。Pure Storage认为，系统级闪存存储在速度、密度、可持续性和可靠性方面均超越HDD。
Nvidia在SIGGRAPH 2025发布下一代智能体AI和推理机器人模型
英伟达宣布扩展智能AI模型产品线，推出RTX Pro 6000 Blackwell服务器版GPU，为企业提供高性能AI推理能力。公司发布两款新推理模型Nemotron Nano 2和Llama Nemotron Super 1.5，用于构建更智能的AI代理。此外，英伟达还推出Cosmos Reason视觉语言模型，为机器人和物理AI提供视觉推理能力，使机器能够像人类一样思考和规划行动。
Arqit量子加密技术公司加入沃达丰创新生态圈
量子安全公司Arqit Quantum已加入沃达丰Tomorrow Street创新中心2025年Scaleup X项目。该创新中心位于卢森堡，旨在连接高增长科技公司与全球合作伙伴和客户。Arqit提供独特的加密软件服务，可保护网络设备、云机器和静态数据免受当前和未来攻击威胁，包括量子计算机攻击。通过加入该项目，Arqit将探索在电信、关键基础设施和企业领域部署量子安全解决方案的机会。
Deepfake检测技术逐步成熟，需求迫在眉睫
随着AI技术成本大幅下降和深度伪造技术日益精进，德勤预估到2027年深度伪造诈骗将给美国造成400亿美元损失。在拉斯维加斯安全会议上，专家展示了当前反深度伪造检测技术约90%的准确率。图像操控是最令人担忧的诈骗手段，特别是在金融领域的身份验证中。语音克隆技术也在快速发展，FBI已发出相关警告。专家建议结合技术检测和人工验证，通过元数据分析、边缘检测等方法识别伪造内容。
Vercel推出v0.app，用户可通过提示词创建并部署应用程序
前端开发公司Vercel推出v0.app，这是其AI应用构建工具的最新版本。该服务允许任何人仅通过自然语言描述就能创建完整的应用程序或网站，包括前端、后端、AI生成内容和逻辑功能。v0.app采用多个AI代理协同工作，负责网络搜索、文件读取、设计灵感等任务，将体验从"提示和修复"转变为"描述和交付"。用户无需编程技能，只需描述想要构建的内容，AI就能自动处理所有编码复杂性并部署应用。
Adobe推出AI新功能提升Photoshop图像融合效果
Adobe推出Photoshop新AI功能Harmonize，旨在解决图像合成中的光影匹配问题。该工具通过机器学习技术，一键调整图像的光照环境、色彩和阴影，让合成对象自然融入背景。经过多年研发，该功能已在测试版中发布，能将原本繁琐的修图过程缩短至几分钟。同时Adobe还将推出生成式放大工具和升级版移除功能，旨在提升而非替代人类编辑工作。
云端数据防泄露完全指南：将数据泄露扼杀在摇篮里
数据丢失防护(DLP)涵盖了防止未经授权数据泄露的战略和操作措施。随着大量工作负载迁移到云端，许多专家对云DLP提出需求。然而讨论往往缺乏明确要求，存在项目风险。有效的云DLP策略需要明确两个基本问题：哪些用户在范围内，DLP解决方案应覆盖哪些通信渠道。不同用户群体面临不同的泄露风险：业务用户主要通过邮件和网络上传，而工程师和管理员拥有更多技术选择。组织应结合邮件DLP、终端DLP和网络DLP三种主要解决方案，同时配合严格的防火墙规则和安全开发环境，构建全面的数据保护体系。
强化学习能否引领我们迈向通用人工智能？
强化学习正在重新成为AI领域的焦点技术。虽然该技术起源于20世纪70年代，但直到最近与大语言模型结合后才展现出巨大潜力。从人类反馈强化学习到可验证奖励强化学习，这些方法使AI模型获得了推理能力。然而，关键问题仍待解答：强化学习能否在难以验证的领域实现突破？大规模扩展会带来什么结果？尽管存在挑战，强化学习不受人类能力限制，有望创造超越人类的新型智能。
Anthropic CEO：我们每一代模型都赚钱，亏损是因扩展定律，和云不同，模型API业务不会商品化，一亿美金挖人只为几行代码
Stripe联合创始人John Collison最近与Anthropic CEO Dario Amodei（达里奥·阿莫代）进行了一次对话。
OpenAI GPT-5突破性安全架构：当AI学会"思考"后如何确保不越界
GPT-5是OpenAI于2025年8月发布的新一代多模式大模型，兼具高效应答与深度推理能力，并在安全性、准确性和多语言表现上取得显著提升，尤其在医疗、内容安全与防越狱方面展现突破性进步。
从 “人工主导” 到 “AI 赋能”：2025 测试行业三大趋势与企业应对策略
过去 24 个月，生成式 AI 让软件测试第一次真正意义上进入了“自驱”时代。据世界质量报告指出，高达 75% 的公司正在积极投资于 AI 以提升质量保证能力。
EVOLVE 2025｜ 推进AI从PoC到“生产线” Cloudera开辟了这样一条路！
据质量、数据访问权限、安全合规、跨环境调度、成本控制构成了企业级AI生产环境的多维挑战。
EVOLVE 2025｜Cloudera重塑数据底座“基本盘” 加速AI“增长飞轮”
在数字经济飞速发展的今天，数据已无可争议地成为驱动AI创新的核心要素。然而，企业在AI落地过程中常面临数据分散、治理不善、访问受限等挑战，使得许多概念验证项目（PoC）难以推进至生产环境。
EVOLVE 2025｜跨越数据主权与云弹性 Cloudera“融合三部曲”定义AI转型“四重境界”
Cloudera的技术实践，折射出当下企业数据智能化转型的核心命题，更体现出四层境界的思考。
哈工大和360研究团队突破AI"偷懒思维"：让人工智能真正听懂复杂指令的秘密武器
哈工大和360研究团队联合开发了Light-IF框架，成功解决了大型语言模型在处理复杂指令时的"偷懒思维"问题。该框架通过教AI学会"预览和自检"的工作方式，显著提升了AI对多重约束条件任务的处理能力。Light-IF-32B模型在四个权威测试平台上均取得最佳成绩，超越了多个知名大型模型。研究团队已开源相关模型和代码，为AI助手的发展开辟了新方向。
T-Tech实验室让AI机器人能用眼看能动手，如同训练一个聪明学徒完成复杂任务
T-Tech实验室开发出革命性的VL-DAC训练方法，让AI机器人能够通过观看简单模拟环境学会复杂的现实世界技能。该方法将AI的"观察思考"与"实际行动"分开训练，避免了传统方法需要复杂参数调整的问题。实验证明，AI在导航、卡牌游戏等简化环境中训练后，在真实世界的游戏控制、空间规划和网页操作任务中性能分别提升50%、5%和2%，为降低AI开发成本开辟了新路径。
ByteDance发布DreamVVT：让任何人都能在视频中"换衣服"的AI魔法师
DreamVVT是ByteDance团队开发的突破性AI视频虚拟试穿系统，采用创新的两阶段设计：先为关键帧生成精准试穿效果，再生成流畅完整视频。该系统能处理复杂的真实场景，包括户外环境、360度转身等高难度动作，在多项评测中达到最优性能。技术核心在于充分利用预训练模型优势，通过多模态信息融合实现高质量的服装替换效果。
大语言模型也会"技能退化"？北大阿里巴巴联合研究揭示AI训练中的隐藏危机
北京大学与阿里巴巴联合研究发现大语言模型在强化学习训练中存在"能力边界塌陷"问题，即模型虽然测试成绩提升但整体能力范围缩小。研究团队提出RL-PLUS方法，通过多重要性采样和探索优势函数，实现内外部学习结合，在六个数学基准测试中达到最先进性能，并展现出优异的跨领域泛化能力，为AI持续学习提供了重要技术突破。
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