专注推动网络与安全融合的全球性综合网络安全解决方案供应商Fortinet(Nasdaq:FTNT),于近日公布2025年第一季度财报。
Fortinet 创始人、董事长兼首席执行官谢青(Ken Xie)表示“我们非常荣幸地宣布,Fortinet第一季度全球市场表现亮眼,非 GAAP 营业利润率创下34%新高,比上年同期上升 570 个基点,账单收入增势不减,年同比增长14%。通过持续投资统一SASE(Unified SASE)和安全运营(Security Operations)两大高速增长的市场领域,进一步巩固了我们在安全组网领域的行业领先地位。凭借深厚的网络与安全融合专长、人工智能创新卓越优势,以及基于统一操作系统FortiOS 实现的高效产品开发和无缝集成能力,我们得以持续引领网安行业原生创新与发展,并将以树立网络安全领域行业标杆为已任,持续推动增长型战略加速前行”。
2025年第一季度财报摘要
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卡内基梅隆大学发布了他们的一项最新研究,他们对20多个开源推理模型进行了后训练,涵盖数学推理、科学问答、代码生成、指令遵循等多个维度,最终发现,数学能力优异的模型,在其他任务上表现平平,甚至还不如未加强数学推理能力的原始模型
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
Meta正在建设名为Hyperion的数据中心,预计提供5千兆瓦算力支持其AI实验室。该项目占地面积足以覆盖曼哈顿大部分区域,位于路易斯安那州东北部,将在数年内扩展至5GW规模。此外,Meta还计划在2026年启用1GW的Prometheus超级集群。这些项目旨在提升Meta在AI竞赛中对抗OpenAI和谷歌的竞争力,但也将消耗大量电力和水资源。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。