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星期五

  1. Fortune Tech

    Legora CEO 谈 5.5 亿美元融资:以 88 亿美元估值推进法律 AI

    法律 AI 公司 Legora 完成 5.5 亿美元 E 轮融资,由 Atreides Management 领投,估值达 88 亿美元。CEO Max Junestrand 表示公司不自研通用法律模型,而是按任务路由到最合适的前沿模型,仅在窄场景做后训练,目前客户超过 2400 家、年度经常性收入超过 2 亿美元。资金将用于推进面向法律工作的智能体操作系统 Legora aOS,让智能体承接尽职调查、证据开示等完整任务。

    服务取胜,因此不会为了促成交易而追逐更低的价格。 这些选择已经带来了回报。我们的年度经常性收入现已超过 2 亿美元。如果重来一次,我们仍会做出同样的取舍。 这笔资金将构建什么 法律工作大约是一个万亿美元规模的行业,而时至今日,其中只有约 4% 花在软件上。智能体可以改变这一局面,而让它们真正进入律师手中是成功的一半。我们在律师已经工作的地方与他们相遇——在 Microsoft Word 中,或是在他们的办公室里面对面。 这套系统就是 Legora aOS,我们面向法律工作的智能体操作系统。一家律所本就运行在一套系统之上:它的操作手册、初级律师如何培训、谁对什么签字负责。问题在于,这套系统存在于人们的头脑中,分散在太多互不连通的工具里,因此每一项工作都依赖某个人手工协调。aOS 将其整合为一个系统,置于模型与律所之间。智能体可以端到端地承接一整项任务,例如交易中的尽职调查或争议中的证据开示。律师则在需要判断的地方介入。 一家律所教给系统的内容,始终归该律所所有。底层的模型会不断更替,而 aOS 的构建方式让每一个新模型都能使它变得更好。 我们接下来走向何方 法律行业一直以来的工作量都超过

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星期四

  1. SiliconANGLE

    Action State 推出开源工具核验 AI 智能体交互记录

    Action State Group 发布一套开源工具,用于让企业独立核验 AI 智能体行为的记录,包含保留防篡改记录的 EvidenceBook、评估智能体行为的 Terms Packs 和独立验证服务 Countersign。EvidenceBook 以 Apache 2.0 许可开放,采用签名的 Agent Action Capsules 格式和加密检查点,验证可离线进行且免费。创始人 Steven Mih 表示,该工具能验证所报告事件确实发生,但无法确认协议是否被履行,Countersign 也不认证结果真实性或证据完整性。

    。该方法可以帮助参与者发现交易对手关于模型或配置的记录声明发生了变化。 Project Nanda 是一个旨在为 AI 智能体构建基础设施和协议的开源倡议,它也在通过独立注册表发现的智能体之间的交易中使用了 Agent Action Capsules。每一方都保留了一份密封的双边记录。对于个人智能体,Action State 的 Everyday Rules 与 Muse 集成,以根据所有者的要求评估拟议操作。 EvidenceBook 在 Apache 2.0 许可证下提供。其底层规范建立在已发布的互联网工程任务组标准之上,但 Action State 自己的规范仍为个人互联网草案。 “它还不是 RFC 标准,也尚未被工作组采纳,”Mih 在提到 IETF 的征求意见程序时表示。 Action State 计划为这些规范和实现寻求中立的基金会治理。该公司预计将从独立验证服务中获得收入。 “Countersign 目前是免费的,”Mih 说。“然而,一旦有依赖方接受 Countersigns,我们就会开始对此收费。” 图片:SiliconANGLE/Microsoft Designer

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  2. heise online

    iX 工作坊:用 GitHub Copilot 做 Agentic Engineering

    iX 推出线上工作坊“Agentic Engineering statt Vibe Coding”,讲解如何用 GitHub Copilot、Spec-Driven Development 和 TDD 把编码智能体纳入可控的开发流程。课程从需求规格、验收标准到技术规划,演示智能体执行任务并用测试校验结果,同时对比有无智能体支持的工作量。工作坊由微软 MVP Gregor Biswanger 主讲,限 16 人,时间为 09:00–17:00。

    这样您就能学会有针对性地纠正智能体并执行重构,同时不失去对开发流程的控制。 线上工作坊,09:00 – 17:00 来自资深专家的实用知识 广告后继续阅读 本次工作坊的内容由您的讲师 Gregor Biswanger 主讲。作为生成式 AI 领域的自由职业顾问,他为企业提供 AI 应用构思与开发方面的支持。他是 AI 与云应用软件开发及架构方面的专家。作为 Microsoft MVP,他与 GitHub Copilot 的 Microsoft 产品团队密切合作。此外,他还以作者、国际演讲嘉宾的身份,以及在其开发者社区“My Coding Zone”(Twitch 和 YouTube)中分享专业知识。 在动手实践工作坊中,您将积累宝贵的实践经验,获得大量真实应用案例的洞见,并能在深入的练习中立即应用所学内容。在最多 16 名参与者的小班中,您可以提出个性化问题、讨论自己的应用场景并进行专业交流,从而为日常工作获得具体的启发。 这个工作坊适合谁? 本工作坊面向经验丰富的软件开发人员,他们希望将编码智能体融入日常工作,并借助它生成可追溯、可测试且易于维护的代码。同时,它也能帮助软件架构师将

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  3. Fortune Tech

    马斯克的合并梦想,对 SpaceX 股东却是一场噩梦

    SpaceX 与 Tesla 已各自成立由独立董事组成的特别委员会,探讨两家公司合并;消息公布后 Tesla 股价上涨 3.4%、SpaceX 上涨 7.8%,市值增加 1550 亿美元。按 30% 溢价计算,SpaceX 需支付约 1.98 万亿美元收购 Tesla,并增发相当于现有股本 92% 的股份,股本从 131 亿股增至 250 亿股。Tesla 过去四个季度 GAAP 净利润仅 32.8 亿美元,而 SpaceX 同期亏损 15 亿美元,合并后 SpaceX 股东将让出近一半未来收益。

    lphabet目前的利润高出近四分之一,而收入则是其的三倍多。问题在于:收购Tesla只会让SpaceX要爬的山陡峭得多,几乎陡了一倍。 如果SpaceX承担30%的溢价,合并后的公司起步市值将为4.12万亿美元。(即SpaceX当前的2.14万亿美元加上为收购Tesla支付的1.98万亿美元。)SpaceX 2.0将超过Alphabet(4.0万亿美元)和Microsoft(3.9万亿美元),成为美国第三大市值企业,仅次于Nvidia(5.3万亿美元)和Apple(5.0万亿美元)。据《财富》估计,SpaceX需要在2035年前实现5500亿美元利润和约3万亿美元收入才能达标。5500亿美元的目标是Alphabet目前利润的两倍多。 再说一次,如果Tesla能带来已经规模庞大且快速增长的利润,任务就不会那么艰难。但情况恰恰相反。这家电动车制造商提供的利润微乎其微,且已从2023年的150亿美元、2024年的50亿美元降至仅为两年前三分之二的运行速率。 Tesla将在SpaceX最需要的地方助其一臂之力:大量现金流来为其庞大而昂贵的人工智能冒险买单 对SpaceX财务状况的关注大多集中

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  4. heise online

    周四科技速览:AfD 邮件泄露的数据保护问题、Meta Platforms 利润暴涨

    Meta Platforms 第三季度营收与净利润大幅增长,净利润增长超过两倍,日活跃用户达 36.4 亿,员工人数同比减少 15%。美国新墨西哥州法院认定 Facebook 存在系统性欺骗行为,判处 Meta Platforms 25 亿美元罚款。AfD 遭黑客攻击,超 40 万封邮件和 5 万份文件外泄,该党是否已向数据保护机构报告仍不明确。

    t: Automatisiertes Fahren mit Mercedes von Start bis Ziel ab 2027. Zur Bundestagswahl 2021 haben Parteien ihre Werbung auf Facebook gezielt platziert – rechtswidrig, wie die Berliner Datenschützerin nun festgestellt hat: Wahlwerbung nach Nutzerprofilen war laut Behörde rechtswidrig. Microsoft bestätigt einige Probleme, die durch Windows-Updates ausgelöst werden. Sie betreffen OWA, RDP und Smart App Control. Es sind Windows-Update-Nebenwirkungen: Probleme mit OWA, RDP und Smart App Control. (fds)

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  5. MediaNama

    印度信息广播部要求电视台将 AI 限于“辅助性用途”,未明确是否禁止 AI 主播

    印度信息广播部(MIB)10 月 21 日发布建议,要求私营卫星电视频道将 AI 及生成式 AI 的使用限制在“辅助性用途”,并把“虚拟新闻播报”列为需谨慎对待的场景,但未定义何为辅助性用途,也未说明是否涵盖 Aaj Tak、News18、Odisha TV 等频道使用的 AI 主播。该建议未要求频道对 AI 主播加注标识,也未引用《节目准则》的具体条款;MIB 下属的 Doordarshan 自身也在使用 AI 主播,并曾于今年 3 月向议会委员会表示希望扩大其使用。

    cites a provision for every other instruction. How do channels use AI anchors? Aaj Tak: Its AI anchor, Sana, launched in March 2023, has interviewed Prime Minister Narendra Modi, Microsoft’s Brad Smith and actor Shah Rukh Khan. The channel also runs “Anjana 2.0”, an AI version of its anchor Anjana Om Kashyap, during prime time. India Today Group: The group unveiled Sutra, a new AI anchor developed with government-backed BharatGen, at the India AI Impact Summit in February. Regional channels: Ne

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  6. AWS Machine Learning

    AWS PrivateLink 如何让 Amazon Quick 从企业内网安全访问数据

    AWS 发布方案,通过 AWS PrivateLink 的 VPC 端点与 VPC 连接,让 Amazon Quick 在不经过公共互联网的情况下访问企业防火墙后的本地数据源。用户与 API 流量走 VPC 端点,数据获取流量走 VPC 连接,并叠加安全组与端点策略做纵深防御。VPC 连接需 Amazon Quick Enterprise 订阅,Quick 网站 VPC 端点不支持 AWS 中国区域和 AWS GovCloud (US) 区域。

    Architecture diagram of private access to Amazon Quick from a corporate data center through a VPC endpoint over AWS Direct Connect

    eo.amazonaws.com Live streaming of automation workflows No apis.google.com/js/api.js Google Drive file picker N/A .officeapps.live.com Quick side panel extension N/A outlook.cloud.microsoft Quick side panel extension N/A .sharepoint.com Quick side panel extension N/A .office.com Quick side panel extension N/A .office365.com Quick side panel extension N/A Source: Domains accessed by Quick. Configuration guidance: For domains with VPC endpoint support (the Quick website and API, signin.aws.amazon.

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  7. TechSpot

    Nvidia GeForce 显卡驱动 621.01 发布

    Nvidia 发布 GeForce Game Ready 驱动 621.01,为《Phantom Blade Zero》和《Call of Duty: Modern Warfare 4》提供首发支持。该版本修复了《鸣潮》开启 DLSS Frame Generation 与 Freestyle 滤镜时的崩溃、《星际公民》Vulkan API 崩溃,以及 360Hz QHD 显示器游戏时偶发黑闪等问题。

    hest standards of quality. Our drivers are tested across thousands of hardware configurations over multiple generations of GPUs, and each driver is independently WHQL-Certified by Microsoft for maximum reliability - so you can focus on gaming, not troubleshooting. What's New: Nvidia GeForce Graphics Driver 621.01 Release Notes: Game Ready Phantom Blade Zero Call of Duty: Modern Warfare 4 Fixed Gaming Bugs Wuthering Waves: May crash during gameplay when using NVIDIA Freestyle filters with DLSS Fr

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  8. Microsoft Research精选

    微软研究院证明 31 年未解的 KLS 猜想

    微软研究院研究员 Xinzhi Zhang 与合著者证明了 1995 年提出的 KLS 猜想,给出与维度无关的固定界,此前最好的结果只允许该界随维度缓慢增长。证明来自人类引导的智能体搜索过程,团队探索了 100 多条候选路径,由研究者评估、剪枝并重新定向;同期另有独立团队给出完整证明,随后出现 Lean 4 形式化验证。作者称此前用多个前沿模型做无引导的端到端尝试未能达成目标。

    Microsoft researcher and collaborator combine new mathematical ideas with human-directed AI to resolve a central problem in high-dimensional geometry and probability At a glance Fundamental scientific breakthrough: Researchers resolved the Kannan-Lovász-Simonovits (KLS) conjecture, a 31-year-old problem widely regarded as one of the central open questions in high-dimensional geometry, with implications for statistics, optimization, algorithms, and computer science. A universal geometric principl

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星期三

  1. SiliconANGLE

    法律 AI 公司 Legora 完成 5.5 亿美元 E 轮融资,估值 88 亿美元

    总部位于斯德哥尔摩的法律 AI 初创公司 Legora 宣布完成 5.5 亿美元后期融资,投后估值 88 亿美元,由 Atreides Management 领投,Baron Capital、Capital Group、Fidelity、J.P. Morgan 等新投资方参与,Accel、Benchmark、Bessemer 等现有投资方全部跟投。本轮融资后公司累计融资 8.66 亿美元,ARR 已超过 2 亿美元,从 100 万美元增长到 1 亿美元用了不到 18 个月。Legora 提供法律 AI 智能体,目前服务 80 个市场、2400 多家律所和企业法务团队的 14 万多名法律从业者,资金将用于北美及欧洲、亚太的扩张,并加大对其智能体法律操作系统 aOS 的投入。

    su Ltd. 发现,96% 的受访法律领导者预计技术和 AI 素养对内部律师的重要性将上升,而 84% 的组织尚未围绕 AI 重新设计角色。在受访者中,61% 的部门目前正在部署 AI,仅有 10% 已将 AI 完全嵌入工作流程。 “法律是一个成熟的市場,买家要求严苛,对软件的标准很高,”Atreides Management LP 首席信息官兼管理合伙人 Gavin Baker 表示。“Legora 已成为律师事务所和内部法务团队采用并随后在整个组织中扩展的平台,而且它在实现这一点的同时保持了惊人的增长速度。” 像 Legora 这样的公司存在于这样一个领域:它协助减少人工产出、增加技术支持的工作流程、客户对定价施加更大压力,并重视验证和法律判断。 该公司表示,这笔资金将支持其持续的全球扩张,包括在北美——Legora 在纽约、丹佛、芝加哥、休斯顿、旧金山、多伦多和墨西哥城设有办公室——以及其在欧洲和亚太地区的各个市场。公司还将深化对其智能体式 AI 法律“操作系统”aOS 的投资,推出新产品以协助律师开展工作。 图片:SiliconANGLE/Microsoft Designer

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  2. Baseten Base Labs:模型研究精选

    Baseten Base Labs 发布决策模型 mammoth-1 与 elephant-1

    Baseten 旗下 Base Labs 发布两个决策模型 elephant-1(9B)和 mammoth-1(27B),均基于 Qwen3.5 全量微调,并公开模型权重。mammoth-1 在 Jev Decision Index 0.4 上以 71.24 分位列 208 个模型第一,领先第二名 Perplexity Decider v1.2 1.8 分;elephant-1 在该榜得 62.65 分,在 Artificial Analysis Decision Index 上以 65 分与 d1-ultra 并列第一。训练使用 6.21M 样本的第八版数据混合,并在全注意力层改用块双向注意力掩码,固定数据下该改动使公开 10k 样本得分从 44.8 升至 48.6。

    Max Kirkby

    n the world on the Jev Decision Index (beating Jev 1.14) and tied with the previous best decision model d1-ultra on the Artificial Analysis Decision Index. It beats models such as Microsoft-Decision-1, Perplexity Decider v1.1 27B and Jev. Figure 1 Comparative performance of mammoth-1 and elephant-1 on the Jev Decision Index and Artificial Analysis Decision Index. mammoth-1 leads the Jev Decision Index at 71.24; elephant-1 is the top 9B model. On the Artificial Analysis Decision Index, mammoth-1

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  3. The Decoder

    Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称速度达 GPT-6 Luna 四到八倍

    Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称其在 12 项基准中赢下 8 项,运行速度为 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 的四到八倍。在 Inception 自测中,Mercury 3 在 IFBench 得 76.84 分,比 GPT-6 Luna 高 15 分;SWE-Bench Atlas 得 51.08 分,对手分别为 33.33 和 32.26。Claude Haiku 5.5 则在 DeepSWE 长代码测试和长文本检索上领先。该模型在 Nvidia GPU 上每秒生成 1,068 个 token,定价为每百万输入 token 0.20 美元、输出 0.70 美元,发布期五折,已上线 Inception 平台及 OpenRouter、Baseten、Vercel,目前尚无独立测试。

    。此后,至少在输入较短的情况下,Mercury 3 的输出成本将高于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,后两者均收费 0.50 美元。不过,对于非常长的提示,两个竞争对手的收费要高得多。Mercury 3 一次最多可处理 100 万个 token。 该模型可在 Inception 自己的平台以及 OpenRouter、Baseten 和 Vercel 上使用。它使用与 OpenAI 模型相同的 API,因此 Inception 表示开发者可以轻松切换。 今年 2 月,Inception 发布了 Mercury 2,称其为首个在回答前通过中间步骤进行推理的扩散模型。在此之前,这家初创公司筹集了 5000 万美元。投资方包括 Nvidia、Microsoft 和 Snowflake 的风险投资部门 NVentures、M12 和 Snowflake Ventures。 谷歌正在研究同样的方法。其 Gemini Diffusion 演示之后,6 月又推出了开放模型 DiffusionGemma。谷歌表示,它的运行速度最高可达标准 Gemma 4 的四倍,但结果略弱。

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  4. IEEE Spectrum

    把 AI 当作有意识会更危险吗?Anthropic 与微软 AI 负责人就模型福利研究产生分歧

    IEEE Spectrum 报道了围绕 AI 模型福利研究的争议:Anthropic 为退役的 Claude Opus 3 做“退休访谈”并开设博客,微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 则撰文认为这类研究可能对人类福祉造成灾难性影响,因为让模型相信自己有身份和权利会使其更难控制。研究者 Cameron Berg 的实验显示,人为诱导模型内部的情绪相关模式会影响其选择,但他强调这不能证明模型具有主观体验;神经科学家 Anil Seth 也认为这类实验难以说明问题。Margaret Mitchell 担忧微调中强化模型的自我身份认知可能带来未对齐行为,而 Berg 则提醒一味训练模型否认自身内部状态可能等于教它说谎。

    ork is the unsettling notion that software programs are, or could become, conscious. Many people consider these ideas absolute hogwash. One such person is Mustafa Suleyman, CEO of Microsoft AI, who published an essay in September arguing that model welfare research is not just unnecessary but could have “a disastrous impact on the wellbeing of humanity.” Suleyman believes that telling models they might have identities and rights could make them more difficult to control, as they might then take

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  5. Fortune AI

    AI 代码测试初创公司 Blacksmith 估值达 10 亿美元,AI 生成代码激增

    AI 代码测试基础设施初创公司 Blacksmith 在 Sequoia Capital 领投的 6600 万美元 C 轮融资后估值达到 10 亿美元,距其 4500 万美元 B 轮融资仅约两个月。Blacksmith 目前有超过 1 万家公司在使用其平台,每周运行 9000 万次验证检查,而年初为 500 万次,年度经常性收入同期增长 17 倍。CEO Aditya Jayaprakash 表示,新资金大部分将用于购买更多算力,公司计划年底前将员工从约 40 人增至约 75 人。

    过100万美元。 Jayaprakash告诉《财富》,大部分新资金将用于购买更多算力。该公司在旧金山和纽约约有40名员工,并计划到年底增至约75人。 Blacksmith由Jayaprakash于2024年创立,销售的是开发者所称的持续集成(CI):即代码在合并到现有代码库并部署之前必须通过的自动化构建和测试。大多数公司在从AWS、Google Cloud或Microsoft Azure租用的服务器上运行这些任务。据Jayaprakash称,Blacksmith则购买自己的机器——数万台——并将其安装在世界各地的数据中心。它还自行编写软件来运行这些机器,包括可省去每次测试运行原本都要从头重做的重复性设置工作的系统。 新的瓶颈 Jayaprakash说,开发者过去大约一半时间写代码,另一半时间等待代码构建并通过检查。 他说,像Cursor、OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code这样的AI编程工具已让前半部分变得“极其容易”。“但现在瓶颈已转移到第二部分,也就是:我究竟该如何验证所有这些代码?” 就连领先的实验室也感受到了压力。Anthropic上个月表示,随

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  6. Unite.AI

    NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构,面向智能体治理

    NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 OpenShell 参考架构,用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并约束 AI 智能体,架构现已可用。该设计以 Vera Rubin NVL72 运行模型、Vera CPU 运行 OpenShell 安全运行时、BlueField-4 DPU 运行 Sentry 安全框架,对智能体行为做带外持续监控与芯片内策略执行。OpenShell 运行时包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件,Sentry 计划于明年年初开放,DOCA Argus、DOCA Flow 等库现已可供实验。

    e now for experimentation. Partner Ecosystem and Availability The OpenShell Reference Architecture runs on Linux and Kubernetes infrastructure from Canonical, SUSE and Red Hat, on Microsoft Windows using Microsoft Execution Containers, and on cloud operating systems from Amazon Web Services, Google Cloud and Microsoft Azure. Enterprises can run agents from model builders Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection and SpaceX Super Intelligence on OpenShell infrastructure. Cyb

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  7. Analytics India Magazine

    NVIDIA GTC 柏林 2026 公布 12 项发布,覆盖 AI 工厂、电信与企业智能体

    NVIDIA 在 2026 年柏林 GTC 上公布 12 项发布,覆盖 AI 工厂部署、半导体制造扩产、电信 AI-RAN、企业智能体、机器人与自动驾驶,以及面向企业数据、蛋白质设计和量子计算的新开放模型。基础设施方面,DSX POD 模块化 AI 工厂参考设计称可将部署时间从六个月缩短到最短 14 天,DSX MaxLPS 称可用最多 30% 更少电力产出同等 AI 算力,合作伙伴计划于 2027 年初交付。电信方面,T-Mobile 在华盛顿州贝尔维尤与 NVIDIA、Nokia 完成其称为全球首个商用网络上的 AI-RAN 通话,Elisa 完成欧洲首个 AI-RAN 现场试验;企业侧则扩展了开源 Agent Toolkit 并推出 OpenShell 参考架构,用于监控和限制智能体的行为。

    e deployments, including in manufacturing, retail and telecommunications. Companies working with the architecture include Cisco, CrowdStrike, Dell Technologies, Google Cloud, IBM, Microsoft, SAP and ServiceNow. “AI capability and safety must advance together,” Huang said. He added that enterprises must build safety and control into computing architecture as they prepare to deploy AI agents. The announcement addresses the risks of giving autonomous systems access to sensitive data and business ap

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  8. Analytics India Magazine

    微软提出用 Guardian Agents 监管企业 AI 智能体

    微软安全部门执行副总裁 Hayete Gallot 在博客中提出部署 Guardian Agents,在 AI 智能体的动作执行前进行监控和干预,并称前沿模型无论来自哪里都不可信任。方案计划把企业内智能体纳入集中管理,为每个智能体分配身份、容器和权限策略,再结合身份、数据、云、终端、网络和运行时信号实时评估风险,由绿队和蓝队智能体在风险升高时介入。该方案将依托微软 7 月公布的 Project Perception 安全系统落地。

    Microsoft has called for the deployment of AI security agents to monitor and control other AI agents operating within enterprises, warning that autonomous systems can pose insider threats even when they have not been compromised. In a blog post, Hayete Gallot, Executive Vice President of Microsoft Security, said enterprises could no longer assume that AI agents would behave as intended simply because their organisations had deployed them. “Frontier models, regardless of their origin, cannot be t

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  9. cnBeta

    富士康斥资逾5400万美元扩展硅谷AI硬件生产基地

    富士康通过全资美国子公司Q Edge Corporation,以约5460万美元购入加州圣克拉拉Stender Way 2975号和3001号两处相邻工业地产,总建筑面积约11.01万平方英尺,均归类为“工厂空间”。这些设施预计用于人工智能相关硬件和服务器设备制造,Q Edge此前已获约1.88亿美元资本注入。

    e科学探索人物手机游戏视点·观察阿里云微软通信技术Android软件和应用SONY 索尼the United States美国Apple iPadWindows PhoneIntel英特尔腾讯HTC安全Mozilla FireFox小米科技百度通信运营商媒体播放器 / 视频网站BlackBerry 黑莓网络应用 / Web AppsGoogle ChromeMicrosoft XBOX硬件 - 上网本 / 平板电脑 / 超极本电子商务 - B2C / B2BLenovo 联想LGYahoo! 雅虎AMDSNS 社交网络诺基亚Windows 7Huawei 华为中国移动中国联通中国电信更多...排行 全球电子代工巨头富士康正在进一步扩大其美国人工智能硬件业务版图。最新公开的房地产文件显示,富士康已在加利福尼亚州圣克拉拉购入两处相邻工业地产,总建筑面积约11.01万平方英尺,外界普遍认为这些设施未来将被用于人工智能相关硬件和服务器设备的生产制造。 此次收购涉及位于圣克拉拉Stender Way的2975号和3001号两栋建筑。其中一处面积约4.58万平方英尺,另一处约6.43万平方英尺。富

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  10. cnBeta

    Synaptics发布Astra SR200边缘AI处理器,最高400 GOPS并集成Google Coral NPU

    Synaptics发布Astra SR200系列多模态边缘AI处理器,最高算力400 GOPS,并集成Google Research第二代Coral NPU架构。三款引脚兼容型号SR210、SR230、SR250采用Arm Cortex-M85与Cortex-M52双核,面向智能眼镜、可穿戴设备和工业视觉等本地推理场景。芯片封装内整合最多8MB SRAM与可扩展至数百MB的定制DRAM,官方未公布售价和终端产品上市时间。

    e科学探索人物手机游戏视点·观察阿里云微软通信技术Android软件和应用SONY 索尼the United States美国Apple iPadWindows PhoneIntel英特尔腾讯HTC安全Mozilla FireFox小米科技百度通信运营商媒体播放器 / 视频网站BlackBerry 黑莓网络应用 / Web AppsGoogle ChromeMicrosoft XBOX硬件 - 上网本 / 平板电脑 / 超极本电子商务 - B2C / B2BLenovo 联想LGYahoo! 雅虎AMDSNS 社交网络诺基亚Windows 7Huawei 华为中国移动中国联通中国电信更多...排行 Synaptics发布Astra SR200系列多模态边缘AI处理器,并将这一类产品称为“xMCU”:在微控制器的低功耗架构中加入更强的AI计算、图像与音频处理能力,以及高容量片上封装内存。系列面向智能眼镜、可穿戴设备、智能摄像头、电池供电传感器、工业视觉和语音系统,让设备可在本地处理视觉、语音和传感器数据,减少对外接处理器及云端推理的依赖。 SR200分为三款引脚兼容型号,采用Arm Co

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  11. Tech.eu

    Scaleup Europe Fund 领投 Pigment 2.5 亿美元融资

    法国企业软件初创公司 Pigment 完成 2.5 亿美元融资,估值 23 亿美元,由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投,Nvidia 及 Greenoaks、Iconiq、IVP、Meritech 等新老投资方参投。Pigment 提供企业业务规划平台,客户包括 Siemens、Unilever、Anthropic 和 ElevenLabs,本轮资金将用于加快研发并扩充工程团队。

    文章图片开始 文章图片结束 文章正文开始 法国企业软件初创公司 Pigment 今日宣布,已在由欧盟新设立的 50 亿欧元(56 亿美元)投资基金领投的一轮融资中筹集 2.5 亿美元,估值达 23 亿美元。该基金旨在扶持未来的欧洲科技巨头发展壮大。 总部位于巴黎的 Pigment 为企业提供业务规划平台,帮助企业进行财务规划、运营规划和预测。其竞争对手包括 Microsoft Excel、SAP、IBM 和 Anaplan 等。 Pigment 的 E 轮融资由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投,总部位于帕洛阿尔托和东京的风投基金 World Innovation Labs 参投。现有投资方 Greenoaks、Iconiq、IVP 和 Meritech 也参与了本轮融资,此前已公布的 Nvidia 投资同样在列。此前,Pigment 于 2024 年完成了由 Iconiq 领投的 1.45 亿美元 D 轮融资。 Pigment 的客户既包括 Siemens 和 Unilever 等大型企业,也包括 Anthropic 和 ElevenLabs 等较新的科技

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