2024年，黑客们找到了各种狡猾的方法潜入系统，从利用人类好奇心进行的说服力极强的网络钓鱼诈骗，到暴露技术维护漏洞的残酷软件缺陷，他们玩得不亦乐乎。这一年，各种巧妙的入侵事件频发，充分显示了用户习惯与安全实践之间的巨大差距。

“以前大家在拍集体大合影的时候，会发现很难做到图像放大后所有人的面貌细节都清晰可见。华为Mate60 Pro、 ...

研究人员将标签贴在乌鸦的尾羽上，其中包含一个微型麦克风，一个加速度计和磁力计，用于测量鸟类的运动和叫声。标签能够收集大约六天的数据，然后掉到地上并发出一个信号，方便工作人员检索和研究这些数据。

在美国，围绕H-1B的话题最近是吵翻天了。马斯克坚决捍卫，摇旗呐喊，直言自己要「在这个问题上，发起一场无法想象的战争」。而这也揭开了事实一幕：来自国外的进口劳动力，撑起了美国的科技行业的半边天。

关于智能体，有网友爆料，OpenAI 可能在 1 月份发布一个名为 “operator” 的 Agent，这个 Agent 将具备直接控制电脑的能力。其实24年10月份的时候，Claude 就已经发布了基于 Claude 3.5 Sonnet ...

据12月27日混沌计算机俱乐部 (Chaos Computer Club)就该事件发布的报告，未能妥善保护其亚马逊网络服务 (AWS)环境的访问权限是近期大众汽车大规模数据泄露的根本原因之一。

得到数据集MEDEC后，研究团队对当前最先进的模型，包括o1-preview、GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0 Flash等，在医疗错误检测和纠正任务中进行了全面测试。

2023年，在对2,778名AI研究人员的一项调查显示，AGI实现有50%的可能性在23-92年之间。然而，时间跨度仅过去了一年，最新调查却显示，16.6%受访者认为AGI会在5年或更短的时间内实现 ...

这篇论文主要介绍了一个用于检测和纠正临床记录中医疗错误的公开基准测试 MEDEC1，其包含 3,848 个临床文本。论文描述了数据创建方法，并评估了近期的 LLMs（例如 o1-preview、GPT-4、Claude 3.5 Sonnet 和 ...

港中文研究小组负责人Chaoran Huang表示，「激光梯级神经元突破了当前光子脉冲神经元的速度限制，我们构建的一个储层计算系统（reservoir computing system），在模式识别和序列预测等AI任务中展现出卓越的性能」。

我们知道，人类具有非常出色的少样本学习能力，通过将观察到的行为与内部世界模型相结合，可以从单一任务演示快速泛化到相关的情况。人类能分辨出与成功相关或不相关的因素，并预测可能的失败。通过反复练习和反馈，人类能很快找到正确的抽象，从而帮助模仿和调整任务以适应各种情况。这个过程可促进在各种任务和环境中不断改进和迁移知识。

为了验证这一观点，研究人员开发了一款能够 衡量 AI 创造力 的程序。伦敦大学学院研究 AI 创意性的计算机科学家 Mirco Musolesi 指出，评估创造力是“一个复杂且有趣的挑战”，并认为这一新方法在 解决语言新颖性 问题这一方面表现出色。