驾驭AI对抗策略的律师，将重塑行业格局
2026年伊始，美国法律科技界的资深观察家Dennis Kennedy发布了一篇极具前瞻性的文章——《魔法棒的终结：为何2026年亟需韧性提示词》。其中有一句话，足以令所有倚重AI的法律从业者警醒：“在过去两年多时间里，法律工作者们始终被灌输一种理念——驾驭生成式AI的秘诀在于撰写更优质的提示词，追求那种无所不能的‘魔法棒’公式。这本身就是一个误导性的认知。”他进一步点明了一个更为隐秘的威胁：新一代推理模型无需再通过捏造案例来欺骗你，它仅需为一个谬误的结论，搭建起一套逻辑严密的论证体系。它掌握了说服的艺术
企业AI安全实战手册：部署智能系统的防护要诀
🛡️ AISTOC 安全专题 · 企业实战手册AI 安全指南企业落地AI不可不知的关键事项当AI演变为核心基础设施，安全保障从可选项变为必答题2026年，AI已从"增值功能"转变为"核心支柱"。然而伴随而来的安全挑战，也从次要隐患上升为企业存续的关键议题。单起数据泄漏事件平均造成超400万美元损失，智能体一次失控便可能引发整体系统崩溃。💡 AI安全投入并非支出，而是风险抵御资本。本文围绕四个核心方向，为企业构建AI安全体系提供实战指引：🔴 风险洞察：企业落地AI会遭遇哪些安全威胁？🔧 技术对策：哪些安全防
伊朗：外交或对抗，美国请抉择
伊朗副外长加里巴巴迪于当地时间5月2日对外表示，伊朗已向充当调解方的巴基斯坦提交了一份旨在彻底终结冲突的提议，目前局势的走向取决于美国，而伊朗已做好了“双手准备”。加里巴巴迪进一步阐述，美国需要在外交解决与持续对抗之间做出选择。为了维护自身的国家利益与安全，伊朗方面已经万事俱备。与此同时，伊朗方面仍对美国抱有戒心，对其外交意图的真实性表示怀疑。据了解，伊朗已在4月30日通过巴基斯坦向美国递交了最新的谈判方案。而在同一天，美国总统特朗普听取了美军中央司令部司令库珀及参谋长联席会议主席凯恩关于针对伊朗可能采取
AI巨兽觉醒：如何用技术锁住“赛博幽灵”？
对抗强力魔法的唯一方式，是运用更为强大的魔法。被自家封印的“妖魔”2026年初，一则消息迅速传遍大洋彼岸的网络安全界，引发轩然大波。这并非关于某个国家关键基础设施遭受攻击，也不是又一起大规模数据泄露事件，而是——人工智能巨头Anthropic主动要求美国五角大楼将其列入“实体清单”，并亲自封禁了其最新开发的超级人工智能模型：Mythos。一家依赖人工智能生存的公司，为何要“扼杀”自己最尖端的产品？随着Anthropic内部审查文件的公开，真相逐渐显露，令人不寒而栗。Mythos并非一个普通的人工智能对话系
日本首相访越欲推新印太构想，中方斥其搅动阵营对抗
4月29日，外交部发言人林剑主持了例行记者会。一名来自《朝日新闻》的记者就日本首相高市早苗计划在本周末访问越南期间，提出新版“自由开放的印度-太平洋(3.700, 0.05, 1.37%)"构想”一事，询问中方有何看法。 林剑回应称，国家间的交往不应以针对或损害第三方为目的。他指出，日方以“自由开放”为名，实则是在煽动阵营对立，并试图构建“小集团”。此举与本地区国家及国际社会追求和平、发展与合作的共同愿望相悖，注定不得人心。 此报道由澎湃新闻记者杨文钦和朱郑勇提供。
企业AI智能体安全：景安云信白皮书解读
AI科普馆部分垂类内容已迁移至【长三角人工智能联盟】公众号，欢迎前往查看！当前市面上已有不少关于AI安全的结构化框架，但企业在实际落地AI智能体安全时，常面临一个棘手问题：面对众多威胁，应优先防范哪些？使用何种工具？如何验证防护效果？景安云信发布的《面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书》旨在解决上述难题。该白皮书系统地将AI智能体的安全威胁划分为五大层级、二十个类别，并针对每类威胁提供了具体的防御策略、开源工具及落地实施流程。尤为关键的是，它将红蓝对抗机制作为贯穿整个生命周期的“主动验证引擎”。这
AI攻防新纪元：瑞数信息如何应对智能体威胁
2026年4月，一个被业界广泛关注的事件标志着一个转折点——以Claude为代表的AI系统，在无需人工干预的情况下，短时间内就成功发现了并验证了FreeBSD内核的漏洞。这预示着：AI正从一种辅助工具，转变为一种拥有独立攻击能力的潜在威胁。网络安全攻防，已然迈入“智能体之间对抗”的新阶段。与此同时，攻击的强度和复杂性也在同步攀升：DDoS攻击的峰值流量接近30Tbps，攻击发生的频率也显著增加；以某直播平台为例的安全事件，展现出业务型攻击更强的持续性和对抗性。更值得关注的变化是——攻击行为正变得“拟人化”
科研进展｜零编程也能让AI产出可信科研代码：贝叶斯对抗多智能体新框架
在大语言模型的推动下，从数值仿真到数据处理，AI已开始替科研人员自动生成代码。但在真实科研场景里，领域研究者往往缺少计算机训练：写出的提示语不够精确，且夹带大量默认的专业前提；科学计算链条又长又复杂，细小疏漏就可能引起级联错误；更棘手的是，大模型会出现“幻觉”——结果表面合理，却可能埋着关键漏洞。在多智能体协作流程中，上游的偏差很容易被下游直接采纳并不断放大。面对这类隐蔽而微妙的错误模式，现有的提示优化与自我纠错方法常常难以奏效。科学家一方面急需可靠代码，另一方面又卡在“提示词写不好”的现实困境中。这不仅
Sony Ace横扫乒坛：AI首胜职业高手
过去几年，我们已经见识过AI在国际象棋和围棋赛场上的强势碾压，也曾目睹人类顶尖棋手柯洁在AlphaGo面前的落败与无力。但棋盘上的较量，本质仍是一步接一步的静态推演。如果把战场搬到乒乓球台上，会发生什么？这是一处完全不给你思考时间的物理战场：0.5秒内的极速攻防、20 m/s的爆冲弧圈球、以及高达1000 rad/s的致命自旋。在这种对感知延迟、身体敏捷度和空气动力学预判都近乎苛刻的场景里，传统机器人往往只能依赖发球机，或者通过修改规则来绕开难题。直到今天，Sony AI团队带着Ace系统登上了最新一期《
杨明教授深度剖析AI数据与模型安全挑战
2026年4月20日，信息与智能工程学院杨明教授在书新3号楼305举办了一场题为“人工智能数据与模型安全”的学术讲座。本次活动吸引了信息与智能工程学院、理工学院等多个院系师生参与。讲座围绕AI安全基石、数据与模型威胁、防护手段及未来趋势四大方面，系统梳理了人工智能安全领域的核心议题与前沿动态。一、AI安全：双重维度——从“赋能安全”到“自身防护”讲座伊始，杨明教授以近年多起引人注目的AI安全事件为例——微软聊天机器人Tay因数据污染在24小时内发出大量不当言论被迫下线；针对自动驾驶汽车的对立攻击使其识别出
伊美代表密集访巴，谈判重启迷雾重重
新华社北京4月25日电（记者阚静文刘晨）围绕是否启动第二轮对话，伊朗与美国之间的博弈依然胶着。 伊朗外长阿拉格齐于24日抵达巴基斯坦首都伊斯兰堡。白宫同日确认，特朗普总统特使威特科夫及女婿库什纳将于次日启程前往巴方。正当外界猜测美伊或将开启新一轮磋商之时，伊朗方面却明确表示，阿拉格齐此次行程并无与美方会晤的计划，谈判再次被未知因素笼罩。 观察家指出，鉴于美伊围绕霍尔木兹海峡的对抗并未缓和，双方在核心议题上的分歧依然难以弥合，恢复对话的信任基石十分薄弱。即便双方以某种形式接触，谈判前景依然不容乐观。 伊朗方
美伊海上博弈：航母对决快艇，谁能掌控海峡？
新华社洛杉矶4月24日电（记者高山）美军中央司令部23日透露，“布什”号航母打击群已在当天抵达其责任区的印度洋海域并开始巡航。如此一来，美军在中东将呈现三艘航母同时部署的局面。同一天，伊朗方面发布了一段视频，显示其突击队员乘坐快艇在霍尔木兹海峡截停了一艘大型货船。 分析人士指出，美伊双方在海上形成了“大炮巨舰”与“蜂群突击”相互对峙的格局。在这场海上拉锯战中，美军的装备优势未必能转化为战略主动，双方围绕海峡控制权的角力预计将持续下去。 据美媒报道，“布什”号航母打击群抵达中东后，将与美军在该地区已有的10
AI在反洗钱领域的应用限度探讨
关于AI在反洗钱领域的讨论，常常存在两种截然对立的观点：一种是“AI无所不能”，另一种是“AI毫无用处”。前者往往源于技术供应商的商业推广，后者则多出自那些有过失败项目经验的从业者。现实情况比这两种简单的说法要复杂得多。本文旨在构建一个分析框架，协助从业者客观评估AI在反洗钱工作中的实际效力范围。我们暂不讨论具体的应用案例（相关场景分析将在后续章节展开），而是将重点放在“评估能力”本身——即如何判断AI在何种条件下能够有效工作，又在何种情况下可能失灵。AI的能力范围并非一条固定不变的界线，而是一个受任务性
十大AI模型实盘交易表现深度解析
这是一场基于AI的量化交易实盘对抗赛的资金曲线图，起始资金统一设定为100万元，比赛周期从2025年11月持续至2026年1月，主要看点如下：1. 整体成绩与名次第一名：DeepSeek-V3（账户权益约95.38万元），在所有AI模型里展现了最小的资金回撤和最平稳的净值增长。第二名：GPT-5.1（账户权益约95.86万元），尽管后期净值有所震荡，但全程维持在领先集团。第三名：Claude Sonnet 4.5（账户权益约96.45万元），中期走势平稳，末期出现轻微下滑。排名靠后：松鼠 Quant、Gr
AI的认知盲区：人类无法触及的维度
我: 有什么是AI掌握，但人类无法理解的现象? AI: 这个提问颇具深意——严格而言，AI 并不真正"理解"任何事物，它仅是对海量数据进行模式匹配与概率推演。不过若将"理解"定义为能够稳定发现并运用某种规律，那么确实存在若干领域，AI 所掌握的信息结构或解题策略超越了人类直观认知的边界。 可从以下几个维度审视： 1. 高维空间的几何直觉 人类能够直观想象三维空间，勉强类推四维，但对于成百上千维的向量空间完全无法把握。大语言模型、图像生成模型内部均在数千到数万维的"嵌入空间"中运作。AI "感知"的词与词、