常务董事、华为消费者业务CEO余承东今日宣布HUAWEI Mate 40系列手机按照人民银行数字货币研究所的统一标准,支持“数字人民币硬件钱包”功能。数字人民币试点地区白名单用户可以使用这一功能。
HUAWEI Mate 40系列手机基于华为硬件级安全能力,手机端具有加密存储、高性能的NFC通信能力及设备与设备间的交易功能,有利于手机端数字人民币的使用。在数字人民币试点场景中,HUAWEI Mate 40系列手机用户可享受双离线交易带来的更安全、更便捷的移动支付新体验。用户只需使用个人手机号,即可在手机端开立数字人民币硬件钱包;收付款双方可在无网络或地铁、飞机、偏远地区等信号不佳的区域,通过手机“碰一碰”直接完成离线交易。
华为积极参与了数字人民币硬件钱包标准规范研究,以及硬件钱包能力(如存取、付收款等)的构建,为未来数字人民币的安全存储、离线交易提供了强有力的技术支持。此外,华为还在深圳积极推进数字人民币场景创新及落地使用。
华为钱包为用户提供便捷的生活支付服务和卡证票券管理,其中支付服务合作的银行已超过130家,且支持1600万台带有银联闪付logo的POS终端。基于创新技术打造的华为用户的专属信用卡Huawei Card已上线151个城市;超过20万社区的用户在使用AI PASS NFC能力的门钥匙;全国超过300个城市刷华为手机“碰一碰”即可乘公交地铁。此次HUAWEI Mate 40系列手机支持“数字人民币硬件钱包”功能,让华为钱包的能力全新升级,为用户带来更便捷、更安全的数字生活体验。
好文章,需要你的鼓励
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。