“跨界”一词在多年前是那么遥不可及,而随着科技的进步,这种禁锢被逐渐打破。
近年来,许多的互联网公司在尝试跨界服务,积极地进行垂直整合和横向扩展。像是阿里巴巴推出余额宝进军金融圈,乐视发布超级电视进入了智能电视领域等…
今天评测的主角就是由迅雷最新推出的迅雷路由,这也是迅雷第一款自主研发的硬件产品。不同于“功能型”的传统路由器,迅雷路由被植入了“互联网思维”,给用户提供了诸如高清下载、自动备份、远程管理等功能,让人惊喜的是,该设备号称是全球第一台会赚钱的路由器,支持“挖矿赚钱”功能,这也让迅雷路由有了更多的玩法。
迅雷路由在今年一月份首次曝光,在三月份进行了水晶版本内测,本月初还会进行一轮公测。目前,迅雷并未公布该产品的最终价格。
迅雷路由详细参数如下表:
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AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。