谷歌首次监测到攻击者借助AI技术炮制零日漏洞利用程序
据新华社5月12日资讯，美国谷歌公司威胁分析团队于11日发布研究报告，宣布该团队首次探测到网络入侵者借助人工智能技术研发“零日漏洞”攻击软件。所谓“零日漏洞”，是指软件开发商尚未察觉或来不及修补的安全缺陷。谷歌威胁分析团队在报告中披露，这款“零日漏洞”攻击工具瞄准一款“广受欢迎的开源、Web界面系统管控平台”，通过Python脚本实现功能，能够突破双重验证机制。谷歌方表示，已向涉事企业通报该安全缺陷，并成功拦截相关恶意行为。谷歌威胁分析团队指出，从攻击工具的架构与代码特征判断，该团队“高度确信”网络攻击者
AI助力选品革命：从差评中挖掘商机
老周在义乌经营一家50人的五金工具厂，年营收数千万，有着20年行业经验。然而选品问题却长期困扰着他。“每次参加广交会，我就像赌博一样押宝产品。看好某个产品就全厂开模、打样、备货。但结果往往很惨淡，十个产品能有三个成功就算幸运了。”有一年他压了一批园林工具的订单，结果积压了80万库存，最后只能1折清仓，损失超过60万。类似这样的选品失误，多年来已经让他亏损了近200万元。他并不缺乏努力，只是方法不当。老周的选品方式，是大多数传统工厂老板的典型做法：这三种方法在20年前或许有效，但如今已不再适用。转机出现在一
2026年AI+行业落地选型实战手册
本《选型指南》根植于产业实战，搭建“场景甄别—厂商对接—价值核验”三步科学模型，构建覆盖需求与供给全链条的闭环方法论，致力打通AI落地“最后一公里”，确保企业选型有据可依、实施有径可循、成果可量化评估。该指南系统绘制AI+行业场景全景图谱，囊括智能制造、智慧金融、智慧医疗、智慧能源、智慧零售、智慧物流、智慧城市等12大核心行业，沿价值链拆解细分场景及具体应用，明确各领域核心趋势、典型场景、选型关键要素与标杆厂商，为企业迅速锁定高价值切入点提供“导航图”。针对企业最为关注的落地选型难题，指南提出三大核心逻辑
AI时代生存法则：别做只会复制粘贴的"人肉复读机"
在AI浪潮中，真正稀缺的本领不是操作AI的能力——而是保持独立判断的思维方式。具体怎么做？对AI提供的任何内容，始终保持审视的态度：它的结论靠谱吗？推理过程合理吗？是否存在其他可能性？但现实中，多数人的做法恰恰相反。得到AI的回复后，第一反应不是分析判断，而是"行，就这样吧。"——这就把主动权拱手相让了。使用AI的标准流程往往是：向AI抛出一个问题 → 直接采用它的回复 → 稍作修改、完成任务。看起来效率确实不错。可半年之后你会意识到：离开了AI就无从思考，面对质疑也讲不出所以然，脑海中尽
在真实场景中验证AI——从实践标准看智能化时代的认知方式
1978年5月11日，《实践是检验真理的唯一标准》在《光明日报》发布，掀起了一场关于真理标准的大讨论。十年之后的1988年5月11日，邓小平亲笔题词"实践是检验真理的唯一标准"。两个相隔十年的5月11日，共同指向一个核心问题：当时代发生深刻变革时，人们究竟凭什么来辨别真伪、修正认知、抉择方向？此刻，我们正处于AI迅猛发展的智能化时代，重新研读这篇文章，并非单纯怀旧，而是要将其中的"实践标准"重新带回现实：面对看似无所不能的AI，人类更需要保持清醒的辨别力，将技术置于真实问题、真实场景和真实成效中加以验证。
AI落地为何总是碰壁？四大症结全解析
85%的企业在AI面前手足无措，这份35页的选型指南终于把话说清楚了。《人工智能行业：2026年AI+行业场景落地选型指南》【文末附资源免费下载地址】，篇幅不长，却道出了所有想应用AI的企业都必须直面的现实：85%的企业在场景定位上模糊不清，87.5%的供应商表示客户需求描述不明确。换句通俗的话说：想用AI的企业找不到切入点，做AI的厂商摸不准客户到底要什么。供需双方如同蒙着眼睛的两个人在房间里摸索，偶遇是运气，失之交臂才是常态。【文末附资源免费下载地址】报告中有组数据让我记忆深刻：70%的企业在"
2026年Q1中国AI影响力企业榜单发布:跨越"技术验证"迈向"商业兑现"新阶段
2026年首季，全球人工智能产业迎来划时代变革。据Crunchbase数据显示，本季度全球初创企业融资总额约3000亿美元，环比及同比增幅均超150%，已接近2025年全年风投总额的七成比例。其中AI相关企业融资约2420亿美元，占全球风险投资总额的80%，较去年同期53%的占比显著跃升。全球单季度融资额首次跨越3000亿美元门槛，标志AI产业已从“技术验证”阶段全面迈入“商业兑现”的爆发期。在这场全球AI竞速中，中国科技企业的表现格外引人注目。从“一日九发”的模型密集推出，到千问开源生态问鼎全球，再到智
当AI能写代码，技术人靠什么立足
技术人的使命似乎永无止境，这已成为一种必然。但近来我愈发感受到一种割裂感：管理层看重的指标：新增客户量、成交额、用户投诉比例、合规审查。而我时刻警惕的却是：系统性能天花板、隐藏风险、监测漏洞、历史欠账。我仿佛成了只管修补不管维护的道路工人，上级只关心车流数据，从不担忧桥梁何时会垮塌。这并非是非对错，实则是立场差异。直到人工智能能够代劳大部分片段式编码时，我才恍然大悟：管理者或许不关注底层结构，但你必须重视。因为系统崩溃时承担责任的不会是AI，而是你本人。因此，我为自己设定了一套基本准则，不求他人认可，只为
AI时代，为何人仍需深谙底层逻辑？
操作成本已近乎于零，然而评估成本与核实成本却变得更为关键。操作成本已近乎于零，然而评估成本与核实成本却变得更为关键。AI 将大量机械操作变得成本极低：编写代码、提取数据、分析、生成报告、绘图、整理信息。 但随之而来的核心疑问是：若人仅停留在AI呈现的成果上，却不知晓数据来源、指标定义及分析中的权衡，那么据此决策是否合理？总结：AI 大幅削减了操作开销，却无法让评估与核实成本归零。技能壁垒主要在于操作层面门槛转移至判断与核实环节在AI时代，人的定位不应仅从“执行者”转变为“决策者”，而应演变为：🎯判定真实的
AI时代验证环境的正确打开方式：模板先行，AI填空
直接让AI生成验证环境，对大多数工程师而言仍是新鲜事物。但先行者们的经验表明：让AI从零开始编写UVM代码，虽然看似便捷，实则代价不小——大量Token被消耗在重复的框架代码中，每次输出的风格都可能偏离预期，编译与运行时的隐藏问题更是防不胜防。经过多次尝试后，一个共识逐渐形成：验证环境的骨架必须由人工严格把控，AI只能在预设的区域内完成具体内容填充。一、放任AI生成完整环境的真实成本若让AI从无到有构建整个验证环境，问题会放大到三个难以承受的维度。首先是Token消耗问题。 一个中等规模的UVM环境，ag
AI不替你做决定，只会放大你的想法
这是 小贺ya 的第 4 篇原创All in vibe Coding 一个月，我忽然明白了一件事——AI不替你思考，AI只是把你的思考放大了。· · ·你有没有过这样的体会？跟AI聊了大半小时，感觉每句话都很到位，它讲的好像都很有道理。但等你回头再看，好像并没有留下什么实质性的东西。更多只是情绪被安抚到了。我也经历过。第一次真正接触GPT，是我大学快要毕业的时候。距离毕业还有2个月，我对未来特别焦虑。我不知道自己究竟该往哪里去。而我的同学们似乎早就想好了——考研成功的成功，考公上岸的上岸，考编上岸的上岸，
LLSRC发布AI生成漏洞报告管理办法
致全体安全研究员：衷心感谢各位长期以来对货拉拉安全体系的持续支持与投入。随着人工智能模型功能的不断提升，运用AI设备辅助或自动化识别安全缺陷已成为网络安全领域的新方向。最近，我们确实接收到了部分借助AI技术找到的高品质安全问题报告，然而同时也遭遇了许多未经人工核实的低质量报告，甚至是被AI"虚构信息"诱导造成的错误报告。为了科学分配有限的审查资源，保障LLSRC审查团队能够集中精力处理真实有效的安全问题，同时维护健康的社区环境，现特此颁布本公告，对AI辅助发现和生成的安全问题报告提交要求进行标准化：支持A
GPT-5.5 推出安全“权限分级”能力
你可能见过类似的情形：安全团队明明在自家测试环境里复现漏洞，模型却临时拒绝回答。开发团队想确认补丁是否已经生效，模型却把你误判成攻击者。最尴尬的是，真正的攻击者通常不会因一次拒答就收手；而防守方往往被流程卡住，多熬一个通宵。OpenAI 这次推出的 GPT-5.5 with Trusted Access for Cyber 和 GPT-5.5-Cyber，看起来像是“面向网络安全的能力升级”。但用更直白的说法讲：OpenAI 开始对高风险 AI 能力引入权限分层。这并不只是让模型更“强”，而是把“谁可以用
AI 编程：颠覆万亿市场的变革力量
科技界有个流传甚广的说法：数字不会撒谎，但擅长撒谎的人会编造数字。然而，有些数字的惊人程度，连最巧舌如簧的说谎者也难以杜撰。高达 440 亿美元。这是 Anthropic 公司在 2026 年 5 月公布的年化经常性收入（ARR）。如果这个数字让你感到模糊，不妨回顾一下软件行业的发展轨迹：亚马逊云服务（AWS）耗费了 13 年才达到 350 亿美元的年收入；Salesforce 自 1999 年成立以来，直到 2021 年才突破 200 亿大关；ServiceNow 则用了大约 20 年才迈过 90 亿美
企业AI为何困在概念验证？两大巨头动作暴露三大致命陷阱
近九成AI项目未能投入生产，仅一成企业实现规模化收益。Anthropic与OpenAI同日宣布115亿美元企业级部署投资，恰恰印证——症结不在模型本身，而在落地方法。或许你已尝试将AI嵌入业务流程。跑通概念验证，效果尚可，领导也颇为振奋。然后呢？然后便没了下文。这并非个案。Gartner预测，到2025年底，三成生成式AI项目将在PoC后终止。BCG调研1400余位高管，结果更令人警醒：近九成将AI列为前三战略重点，却有三分之二对自身AI进展不满。5月4日，Anthropic与OpenAI同步宣布成立企业