F5强化AI驱动的WAAP安全方案 精准拦截新型AI网络威胁
近日，F5公司宣布为其应用交付与安全平台新增Web应用与API防护功能，帮助企业应对前沿AI模型带来的快速演变的威胁态势。前沿AI技术显著压缩了漏洞从发现到被利用的时间间隔，为攻击者提供了更高效、更低成本、更易获取的攻击途径。 F5首席产品官Kunal Anand指出："前沿AI已大幅缩短漏洞发现与利用的周期。攻击者无需等待CVE披露，仅需一个模型和一个目标即可发起攻击。"为此，F5扩展了其业界领先的WAAP解决方案，增强了F5分布式云服务中由AI驱动的WAF能力。 此次发布的重点升级是AI驱动的WAF，
AI 新蓝海：连接赛道崛起
AI 产业连接赛道全景系统分析报告 一、客观事实陈述 1. 行业标志性事件 台北 ComputeX 电脑展期间，英伟达 CEO 黄仁勋公开预言迈威尔将跻身万亿市值俱乐部；消息公布当天，迈威尔股价飙升逾 32%，市值瞬间冲破 2500 亿美元大关。迈威尔的核心业务专注于 AI 数据中心的高速连接硬件及解决方案。 2. AI 产业三阶段演进路径 AI 产业迭代清晰划分为算力、存储、连接三大核心壁垒赛道。算力赛道孕育了英伟达这样的万亿巨头，存储赛道也诞生了国际顶尖的存储巨头；当前产业重心已全面转向连接赛道，这将
校企合作招聘：红薯网AI短剧团队纳新
还在迷茫AI漫剧创作出路？红薯网「AI漫剧校招行动」开启招人啦！SEA企业简介南京分布文化2011年成立，背靠掌阅科技，联动阿里、爱奇艺等平台，深耕网文、AI漫剧、短剧全产业链，自有红薯大厦办公，和南航金城学院共建实践就业基地，实习就业双重保障。SEA招聘对象• 26届（22级）：可入职正式岗• 27届（23级）：长期带薪实习• 28届（24级）：暑期短期实习目标专业：广播电视编导、数字媒体艺术、视觉传达设计SEA在招岗位&薪资▪AI抽卡师：7k-10k▪短视频剪辑：6k-8k▪AI漫剧导演：6k
2026中国AI产业新报告：智能经济崛起
2026年，中国人工智能产业正迈入历史性的关键阶段。随着“人工智能+”战略的深入实施，以及“十五五”规划将智能经济确立为新质生产力的核心驱动力，中国经济的智能化转型已从技术试验迈向系统重塑。《中国新一代人工智能科技产业发展报告2026》深入剖析了这一进程背后的逻辑、技术引擎、产业格局及制度挑战。本文将从五大核心维度解读该报告。报告强调，2025年是中国人工智能技术路线发生根本性转变的一年。此前，全球大模型竞争聚焦于参数规模、算力集群和语料总量，遵循“规模法则”。然而，随着预训练成本飙升和边际收益递减，这一
Go语言驱动的高并发AI代理平台架构指南
本文并非介绍如何简单调用LLM API的入门教程，而是一份面向真实生产环境的Go语言智能体架构实践文档。重点不在于让智能体运行，而在于如何在高并发、多租户、复杂工具调用、长会话、强治理和可观测性要求下，确保其稳定、可控、可扩展地持续运行。在过去两年中，AI智能体已从“Prompt套壳”快速演进为具备规划、记忆、工具调用、状态恢复和多阶段执行能力的智能执行系统。许多团队最初选择Python进行开发，这没有问题，因为Python在模型生态、实验效率和框架丰富度上仍具优势。但当系统从概念验证（PoC）进入生产阶
AI-IP 架构新解：记忆意图与图谱的辩证统一
在《AI 重构定义 IP：AI-IP Agentic》一文中，BKyesAI 曾简略提及 AI−IP 体系主要涵盖上下文记忆、知识图谱、Skill 数据集及 Token 编排系统四大核心资产。若进一步深究上下文记忆与知识图谱，实则可将二者视为对立统一体加以探讨。若用更精准或更具 AI 特性的术语表述，上下文记忆可新创为：AI OS 记忆意图；而知识图谱则需组合成新词：IP LLM 知识图谱。就 AI OS 记忆意图而言，LLM 知识图谱赋予了其可计算性。当 LLM 知识图谱演化为 IP LLM 价值时，其
GustoMSC研发海上风电船新升降技术
GustoMSC作为NOV集团旗下的海上设计与工程分支，近日研发出一项新颖的非对称齿条齿轮技术。该技术的核心目标是在不扩大船体规模、不增加额外重量或系统复杂度的前提下，显著增强海上风电安装船的升降作业能力。 这项备受关注的专利技术——非对称齿条齿轮（ASYM R&P），是在公司原有齿条齿轮升降系统的基础上进行优化的。它通过优化系统架构内的载荷分配，使得在船舶占用空间不变的情况下，能够更充分地发挥结构材料的承载效能。 该技术的问世正是为了应对日益攀升的安装需求。面对海上风力涡轮机体积不断膨胀，以及项
是德科技与DOCOMO及NTT深化合作，加速6G信道建模与仿真技术研发
是德科技本周一宣布，正与NTT DOCOMO及NTT株式会社加强合作，共同推动6G信道建模与无线通信仿真技术的发展。此次合作源于三方此前签署的谅解备忘录，旨在加快6G无线通信设计、测试与测量技术的进程。目前，各方在测量驱动的信道建模以及分布式MIMO仿真领域已取得阶段性成果。 随着6G研发工作的深入推进，业界对无线系统在复杂真实环境中的性能表现愈发关注，涵盖城市区域、室内场馆及交通走廊等场景。然而，精确复现这些环境条件仍面临诸多挑战。外场测试成本高企且难以重复执行，而简化的实验室模型可能无法全面捕捉影响波
华为开发者大会2026时间敲定！6月12日见，鸿蒙7将正式登场
快科技6月1日消息，在nova 16系列新品发布会上，华为终端BG CEO何刚正式对外宣布，华为开发者大会2026将于6月12日在东莞松山湖正式开启。按照历年大会的发布惯例，全新一代鸿蒙7操作系统将在本次盛会上全球首发亮相。 去年6月，华为同样在松山湖举办了华为开发者大会2025，会上华为正式启动了HarmonyOS 6开发者Beta测试版本，同时推出了鸿蒙智能体框架HMAF，为后续全场景AI能力落地奠定了坚实基础。 根据曝光的信息，全新一代鸿蒙7将首先从底层重构系统内核，大幅降低性能衰减，直接将整机的长
为何PC时代的旧将能超越英伟达？
自2026年起，一批昔日PC领域的“老将”正迎来集体复兴。 年初至今，英特尔股价飙升234.74%；康宁涨幅达124.46%；诺基亚更是上涨156.22%。甚至包括戴尔、思科等曾被视作“旧时代遗物”的企业，也意外重返资本市场的聚光灯下。 这些涨幅不仅大幅跑赢纳斯达克指数，更远超英伟达、谷歌等AI核心标的。 那么，为何这些早已被贴上“过时”标签的老牌企业，如今又重新变得至关重要？ 今天我们就来探讨，这群被重新请回牌桌的“老将”。 就在一年前，英特尔仍是华尔街口中“错失AI浪潮”的典型案例。 2025年4月，
深圳基础软件实现原创突破 崖山数据库获权威认证
近期，由深圳计算科学研究院独立开发的崖山数据库系统分布式版本顺利通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"认证。 在本次获得最高等级认证的产品中，该系统作为新型研发机构的重要转化成果，是唯一完成"从原创理论到核心系统全栈自主研发"完整链条的国产数据库。 数据库作为数字基础设施的关键支撑，其安全可靠性直接关系到国计民生各领域核心数据的安全运行。据悉，此次通过认证的崖山数据库系统，依托自主研发内核率先打造融合集群技术架构，打破了行业长期依赖不同技术栈拼接的传统模式，为重点行业的信息基础设施提供了可长期迭代升级的
红山考古新突破：时间轴延申两百年，版图扩至三十万平
2025 年十大考古新成果正式公布 此地乃是红山文化晚期关键分布地带 距今约 5300 至 4800 年 把红山文化的历史时间线拉长了近两百年 同时大幅拓宽了红山文化的辐射范围 从原本的 20 万平方公里 扩大到了 30 多万平方公里 成为红山文化晚期又一个区域核心 担当北方史前文明交流的关键枢纽 其玦形玉龙样式与西辽河流域高度吻合 苏秉琦曾将此类弧边三角纹美称为“玫瑰花” 该陶片出土证实了郑家沟同庙底沟文化的关联 表面偶见少许白黑瑕疵斑点 顶端一隅缺失，并带垂直圆孔 象征着中国古代的军事权威 一号冢内总
AI 数学基石：概率论核心概念详解
您渴望的人工智能硬核知识，即刻呈现阅读指引：本文面向零基础人群。无需数学功底，只需保持好奇与耐心。建议依序研读，后续概念均构建于前文基础之上。正式启程前，先一览全景地图。研习概率论好比掌握一门新语言，以下是你将习得的"核心词汇"及其关联：全文精髓：概率论即是探究"不确定世界中确定性规律"的学科。设想你拥有一杆魔法天平，用于称量"事件发生的可能性"。概率便是天平的示数——它揭示了某事发生的几率大小。特别提示：概率 50% 并非意指"做两次必成一次"。其真义在于：若重复多次试验，成功频次将趋近总次数的一半。情
AI 浪潮下手机的未来：架构变革已启航
近些年来，手机产业绞尽脑汁，试图通过各种手段让设备焕发新机。然而，面对 2026 年中国用户平均换机周期拉长至 42 个月的现状，智能手机市场仿佛陷入了昔日功能机时代的停滞困境：外观翻新、花样繁多，却难以触及本质变革。但恰恰在此时，手机品类迎来了重生契机。正如当年从电阻屏、实体按键跃迁至电容屏与多点触控，手机的下一轮进化将再次始于交互模式的革新。01手机正演变为情景感知节点这种变革路径并不陌生。从 iPhone 4s 内置 Siri，到如今涌现的豆包手机、Robot Phone，都在引导用户从手动操作转向
Web3与AI协同共进，去中心化存储重塑数据基础设施格局
在大模型技术迅速演进的当下，AI训练早已告别小规模数据样本的粗放模式。如今构建高精度、通用性强的人工智能系统，需要依托海量文本、图像、视音频等多模态数据资源完成训练迭代。庞大的数据存储与调取需求，使传统存储架构逐渐难堪重负。中心化云存储的成本压力、扩展瓶颈与调度缺陷，成为制约大模型快速迭代的隐形障碍，而去中心化存储的出现，恰好化解了AI行业的核心存储困境，为大模型训练提供全新的底层数据支撑。业界往往聚焦于算法创新，却忽视了存储作为大模型训练根基的重要性。模型精度的提升和能力的优化，完全取决于大规模、多样化