微软发布MDASH：AI赋能的大规模漏洞挖掘系统
微软近期正式推出了一款名为MDASH的全新人工智能驱动漏洞探测平台。MDASH 系多模型协作的安全分析系统，旨在实现对 Windows 及其他微软软件生态中海量代码的自动化审计。该平台融合了超过 100 个专用 AI 智能体，通过协同运作完成对复杂代码库的扫描、验证、剖析及漏洞确证工作。这标志着 AI 辅助网络安全已从单一模型测试演进为集成化系统，重点聚焦于代理协作、验证机制及自动化证据产出。微软指出，针对此类模型的总体架构设计远比任何单一模型关键，特别是面对 Windows、Hyper-V 及 Azur
AI赋能矿产勘探：揭秘智能找矿的六步完整闭环
上篇我们分析了，为何复杂的矿产勘探无法依赖单一"超级大模型"。既然此路不通，AI找矿的突破口究竟在何处？关键不在于无限制堆叠算力，而在于专业分工与协同配合——这正是"矿业MoE混合专家模型"的核心价值。究竟何为矿业MoE混合专家模型？可将其想象为一条完整的智能找矿链条。它并非孤军奋战的AI，而是一套具备感知能力、理解地质规律、可持续进化的智能体系。今日，我们将深入剖析该架构，揭示它如何通过六步闭环，真正打通智能找矿的完整链路。首先将"地球"进行数字化处理。找矿的首要步骤，非推理莫属，而是先将矿区尽可能实现
AI for Science的决胜之道：多模型协同编排能力
当业界纷纷追逐「更强大的模型」时，真正的领跑者已经在布局「更高效的协作」。当全球 AI for Science 领域还在较量「谁的模型性能更优」时，真正稀缺的战略资源已悄然转移——核心已不再是模型本身，而是如何让不同代际、不同技术路线、不同学科知识深度的模型，像一个高效的研究团队般协同运作。Anthropic 在 2026 年 5 月发布的 BioMysteryBench 研究中，坦诚指出 Claude「适合辅助角色，难以主导科研进程」；Google DeepMind 通过 6 个分工精细的 Agent
AI攻防博弈：微软引领网络安全新纪元
以AI对抗AI，以智能防御智能，网络安全迈入双AI对弈阶段。网络威胁手段日趋精密，仅凭既定规则与人力监控已显不足。微软近日推出多AI模型安全体系，据称在业内标准测试中表现优异。01 为何安全领域需要AI技术当代网络威胁具有自动化程度高、传播迅速、变种繁多等特征。传统特征码比对方式仅可侦测已知风险，对新型攻击效果有限。示意图（配图与文章内容无关）AI技术的强项是能从庞大数据中发现异常特征，即便是前所未见的威胁也能识别。02 多模型联动的意义各类模型各司其职：部分专注恶意程序解析，部分善于异常数据流监测，另有
AI编程革新：oh-my-codex打造智能体开发团队
AI技能速递 · 2026年04月04日 oh-my-codex：让你的AI编程助手进化为智能体团队 oh-my-codex（OMX）是2026年4月最受关注的GitHub开源项目，今日新增Star数高达2984颗。它是一个专为OpenAI Codex CLI设计的多智能体编排层，通过团队并行执行、持久化记忆、角色分工和MCP服务器集成，将Codex从单点工具升级为可协作的AI开发团队。本文将详细介绍其架构、安装和实战用法。 | 共约3003字AI技能速递 · 2026年04月04日oh-my-codex