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如何选择合适的大语言模型
文章探讨企业选择大型语言模型时应结合业务目标、数据质量、集成及安全性，通过详尽调研和试点验证实现渐进部署，避免资源浪费与安全风险。
如何利用人工智能撰写简历
本文详细介绍了如何通过 ChatGPT 等 AI 工具构建并优化个人简历，包括资料整合、格式调整和改进建议，帮助求职者在激烈竞争中突出优势。
FutureHouse发布声称可加速科学研究的 AI 工具
FutureHouse 推出四款 AI 科研工具，分别用于文献检索、深度搜索、前沿调研及化学实验规划。尽管目标在于加速科学发现，但目前尚未产生实质突破。
Anthropic 启动科研支持计划
Anthropic 正在启动“AI for Science”项目，旨在支持重点生物与生命科学研究。入选科研人员可获得最高20000美元的 API 额度，并能使用包含 Claude 系列在内的标准 AI 模型。项目将依据科学贡献、研究影响、技术可行性及生物安全等标准按月评选申请。
什么是数字防御 AI 代理？
本文讨论了数字防御 AI 代理的概念，即利用个性化 AI 代理帮助个人抵御企业、政府等对其进行的不良网络干预和诈骗风险，并探讨了法律、标准与众包防护等关键问题。
未来保障 AI 时代的数据中心安全
随着 AI 和数据技术的飞速发展，数据中心规模不断扩大，安全风险也日益增多。企业需依靠多层次、自动化的物理及网络安全措施，借助 AI 实时监控和智能判断，实现迅速响应和数据备份，从而保障业务连续性与敏感信息安全。
超越自动补全：推理模型为生成式 AI 设定了更高标准
本文介绍推理模型如何通过链式推理和多路径探索外部信息，展示其在复杂问题求解中（如数学、规划和动态决策方面）的卓越优势，从而推动生成式 AI 技术向更高水平发展。
随着 AI 使用激增，公司从 SEO 转向 GEO
文章介绍了搜索方式由传统 SEO 向基于 AI 的 GEO 转变，强调企业需优化内容和标签策略以便在 AI 生成的答案中获得曝光，避免流量下滑。
代理型 AI 的崛起：CrowdStrike CEO George Kurtz 谈如何防御更快、更智能、由 AI 驱动的对手
本文探讨代理型 AI 如何推动网络安全变革。CrowdStrike CEO George Kurtz 详细介绍了其在自主威胁响应中的应用及由此带来的新风险，强调了数据驱动策略的重要性。
Ai2 全新小型 AI 模型表现优于 Google、Meta 等同类规模模型
Ai2 最近发布了名为 Olmo 2 1B 的 10 亿参数小型 AI 模型，在算术推理与事实核查测试中表现优于 Google、Meta 与阿里，尽管存在潜在风险，不建议商业应用。
数据中心绕过电网获得所需电力
在人工智能推动海量数据处理需求下，电力短缺问题愈发严重。为突破电网瓶颈，开发商正通过现场发电、天然气和小型模块反应器等措施，确保数据中心高效、可靠地供电。
一项新研究指责 LM Arena 操纵其热门 AI 基准评测
一项新研究称 LM Arena 平台存在不公正操作，偏向大企业私测的专有模型，而开放模型得不到足够评测，平台运营者对此表示争议。
AI 稳健发展，云加速助力微软大数据中心跃升
微软第三财季云服务表现超预期，推动数据中心、Intelligent Cloud及 Azure 业务显著增长，同时优化系统效率、降低成本。
Google 的 AI 模式获扩展访问权限和新增功能
Google 扩展了实验性 AI 模式，取消等待名单，新增视觉卡片和续问功能，助力更便捷的信息查询。
什么才是真正的 AI 代理？CIO 在炒作中迷失定义
尽管市场上频繁出现所谓的自主代理 AI，但目前尚无统一定义，多数产品不过是 LLM 的简单包装，这让 CIO 在采购时面临风险与困惑。
AI生成的代码可能成为软件供应链的灾难 —— 原因解析
最新研究发现，AI生成的代码常错误引用虚构依赖库，为供应链攻击提供契机，可能导致数据泄露、植入后门等恶意行为，严重威胁系统安全。
他们正在为人工智能构建 TCP/IP —— 叫做 NANDA
NANDA是 MIT 推出的新网络协议，旨在为 AI 代理提供类似 TCP/IP 的网络功能。基于 MCP，它实现了代理间的标准化通信，预示着未来线上 AI 协作的新时代。
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 将出席 TechCrunch Sessions: AI
Anthropic 联合创始人兼首席科学家 Jared Kaplan 将于6月5日在 UC Berkeley 的 Zellerbach Hall 出席 TC Sessions: AI，讲解混合推理模型与风险治理框架，探讨 AI 如何革新人机互动。
AI 在网络安全的未来：乐观
本文阐述了人工智能如何革新网络安全，利用自动化与实时监控提升威胁检测与响应能力，同时强调不断优化及人机协同的重要性。
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