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谷歌“Ironwood” TPU Pod与其他AI超级计算机的对比
本文比较了谷歌“铁木” TPU Pod 与传统HPC系统（如“El Capitan”和“Aurora”）在性能和成本上的表现。文章指出，尽管设计目标不同，但美国能源部通过优惠合作，实现了更优的性价比，而谷歌的比较存在误导。
斯坦福大学出新举措：全面深入解析 AI 在心理健康领域的应用
斯坦福大学推出 AI4MH 项目，聚焦利用生成式 AI 改革心理健康诊断与治疗，探讨现有体系不足及未来发展。
Google 对决 OpenAI：争夺学生的 AI 战场
在期末之际，OpenAI和谷歌向学生免费提供AI工具：前者短期内开放ChatGPT Plus，后者长期提供Google One AI Premium套件，助力高校数字化转型。
Together AI 的增强功能使得 AI 微调更快更便捷
Together AI 最新升级其微调平台，支持浏览器零代码操作、直接偏好优化、续接先前训练任务并调整消息权重，同时新定价更低廉，旨在简化AI模型持续迭代。
agentic AI 在安全运作中可能带来的影响
当前安全运维面临超负荷和误报问题，Agentic AI 可自主学习、决策并提供透明操作，助力缓解分析师压力与提升安全效率。
OpenAI 最新 AI 模型引入新的安全保障措施以防范生物风险
OpenAI 推出新监控系统，针对 o3 与 o4-mini 模型中涉及生物化学风险的提示进行检测，通过红队实验实现 98.7% 的风险拒答率，进一步防止恶意攻击。
Microsoft研究人员称开发出可在 CPU 上运行的超高效 AI 模型
微软团队推出名为 BitNet b1.58 2B4T 的 2 亿参数 1 位模型，通过将权重量化为 -1、0、1，实现了内存和运算效率的显著提升，并能在 CPU（如苹果 M2）上运行，但目前仅支持特定硬件。
404-GEN 整合去中心化 3D 模型生成平台 与 Unity
404-GEN 成为首个与 Unity 整合的去中心化 3D 模型生成平台，通过 Gaussian Splat 技术和 Bittensor 网络，实现实时、高质量的 3D 场景再现，降低独立开发者和创作者的技术门槛。
Google 在 Cloud Next 2025 的 AI 创新：CIO 需要了解的事项
在 Cloud Next 2025 上，Google 公布一系列 AI 更新，包括新 TPU 芯片、专业化 LLM 及开放代理框架，助力企业降低集成复杂度和成本，实现 AI 部署、扩展及管理。
Kraft Group 与 NWN 携手升级 New England Patriots 网络体系
Kraft集团宣布与NWN达成五年战略合作，全面升级旗下体育俱乐部和场馆的网络与IT设施，通过云协作、AI应用和先进网络连接推动企业数字化转型。
《2025中国AIGC应用全景图谱报告》重磅发布：全面勾勒中国AI创新发展新蓝图
《2025中国AIGC应用全景图谱报告》正式对外发布，这是首份以国内AIGC应用为对象，全景式图谱化呈现中国AIGC应用现状及趋势的行业研究报告。
Google 的 Veo 2 视频生成模型加入 Gemini
Google 将 Veo 2 AI 视频生成模型引入其 Gemini Advanced 订阅服务，用户可生成 8 秒、720p 分辨率的视频并方便分享；未来还计划结合 DeepMind 的 AI 模型优化对真实世界的理解。
如果竞争对手推出“高风险” AI，OpenAI可能调整其安全措施
最新更新的Preparedness Framework显示，若竞争对手推出缺乏等效防护的“高风险”系统，OpenAI可能会调整安全要求，但仅在严谨确认风险变化、确保整体风险不增的前提下进行，同时加快自动化安全评估以推动产品迭代。
Nvidia 将在美国量产 AI 超级计算机
Nvidia宣布将在美国量产AI超级计算机，并与TSMC、Amkor、Wistron、SPIL及Foxconn合作，打造一套从黑岩芯片封装到AI服务器制造的完整生态体系，助力满足日益增长的AI算力需求。
OpenAI 转变重点：GPT-4.1 优先关注编程与成本效率
OpenAI 推出了 GPT-4.1 系列，专注提升编程效率、扩展长文本处理能力与指令执行准确性，同时大幅降低成本，为企业和开发者提供更灵活的 AI 工具。
Google 推出 Firebase Studio，可在浏览器中几分钟内构建自定义应用的全栈平台
Google 推出了新一代应用开发平台 Firebase Studio，利用生成式 AI 技术，让用户能在浏览器中快速创建自定义应用。该平台集成了 Google 的多项开发工具，支持多种编程语言和框架，提供各类预置模板和 AI 辅助功能，大大简化了应用开发流程。目前该平台已开放预览版供所有 Google 账户用户使用。
安全堆栈需要像攻击者一样思考，实时评估每个用户
随着人工智能的发展，企业面临着前所未有的安全挑战。40%以上的企业欺诈现在由AI驱动，能够模仿真实用户行为、绕过传统防御系统，并以压倒性的速度进行攻击。2024年，近90%的企业遭受攻击，半数损失超过1000万美元。为应对这一威胁，安全团队需要采用全新的思维方式和技术手段，实时评估每个用户的风险，构建更加智能和动态的防御体系。
AI 因虚构软件依赖包而制造安全隐患
AI 代码生成工具的兴起正在重塑开发者编写软件的方式，同时也给软件供应链带来了新的风险。AI 编码助手经常会产生幻觉，建议使用不存在的软件包。黑客可能会利用这些虚构的包名上传恶意软件，当 AI 再次幻想出相同的名称时，就会导致安装和执行恶意代码。这种新型攻击被称为"slopsquatting"，给软件生态系统带来了严峻挑战。
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