重塑虚实边界：智元机器人发布首个大语言模型驱动的开源仿真平台Genie Sim 3.0
智元机器人发布全球首个大语言模型驱动的开源仿真平台Genie Sim 3.0，基于NVIDIA Isaac Sim，实现高保真数字孪生环境，支持自然语言生成万级场景，分钟级构建与泛化。平台开源上万小时真实机器人作业数据集，覆盖200+任务，构建10万+场景评估体系，推动具身智能从研发到落地的全链路创新，助力开发者零硬件部署、高效训练与评测。
一封被黑的邮件，引爆一场数据合规风暴——根西岛牙科诊所钓鱼事件背后的医疗信息安全困局
2025年深秋，根西岛一家牙科诊所遭“邮箱劫持”攻击，员工账号被用于发送钓鱼邮件，引发数据合规危机。事件暴露中小医疗机构在身份认证、行为监测与安全防护上的普遍短板。尽管未直接泄露病历，但因缺乏MFA、DMARC等基本防护，仍被监管问责。这起案例折射全球医疗行业共性风险：高度敏感的数据与薄弱的安全防御形成巨大落差。在中国，大量民营诊所依赖个人邮箱、忽视技术合规，同样面临“信任链断裂”威胁。专家呼吁，应将邮箱视为关键信息基础设施，强制启用多因素认证、部署邮件验证协议、开展钓鱼演练。安全不仅是技术投入，更是流程习惯。当一封“来自医生”的邮件成为攻击载体，守护的不只是系统，更是患者交付的信任。
构建AI智能体：八十八、大模型编辑：从一本百科全书到可修订的活页本
大模型编辑技术为解决传统语言模型知识固化问题提供了创新方案。该技术通过局部修改、内存增强和外部知识库三种方法实现精准知识更新：局部修改直接调整模型权重；内存增强添加外部记忆模块；外部知识库则结合检索机制。实验表明，基于Qwen1.5-0.5B模型的知识库覆盖法能有效实现即时知识更新，在保持模型完整性的同时解决传统微调成本高、耗时长的问题。该方法通过智能路由机制，成功验证了"苹果CEO"等案例的编辑效果，展现了在生产环境中实时维护模型知识的实用价值。
GLM-4.7 技术揭秘：智谱大模型如何迅速走红技术圈？
GLM-4.7的发布标志着大模型竞争进入工程化落地新阶段。其核心突破并非单纯参数增长，而是通过交织式思考等机制，显著提升了代码生成与多步任务执行（Agent）的稳定性和可交付性。智谱采用“先验证再上桌”的严谨数据筛选策略，并配套开源强化学习框架Slime，将模型训练打造成系统工程。这预示着未来竞争焦点将从“模型更聪明”转向“体系更可靠、更能干活”。
GitLab 测试用例：实现 Web 场景批量自动化执行的方法
本文介绍了测吧公司自主研发的爱测智能测试平台，该平台专注于解决GitLab测试用例依赖人工执行的问题。平台核心能力包括：从需求文档自动生成用例、将自然语言用例交由AI智能体执行，以及支持无用例的探索性测试。通过复用现有GitLab用例并一键批量执行，平台能自动完成Web操作、截图及结果断言，将静态用例转化为可执行的工程资产，显著提升回归测试的效率和一致性。
智谱大模型GLM-4.7火爆技术圈：探秘其高效实用的成长之路！
GLM-4.7的发布标志着大模型竞争进入工程化落地新阶段。其核心突破并非单纯参数增长，而是通过交织式思考等机制，显著提升了代码生成与多步任务执行（Agent）的稳定性和可交付性。智谱采用“先验证再上桌”的严谨数据筛选策略，并配套开源强化学习框架Slime，将模型训练打造成系统工程。这预示着未来竞争焦点将从“模型更聪明”转向“体系更可靠、更能干活”
深度指南：智能体和大模型的核心差异 —— 定义、协作、商业场景全梳理
本文深入解析大模型与智能体的本质区别：大模型是具备强大理解与生成能力的“超级大脑”，而智能体是能自主感知、规划、行动的“全能助手”。二者在目标导向、系统架构、能力边界、交互方式和价值逻辑上存在根本差异。大模型侧重信息处理，智能体聚焦任务闭环；前者为后者提供核心引擎，后者让AI真正落地应用。通过电商、金融等案例可见，智能体正以全流程自动化推动企业效率革命，实现从“能力输出”到“价值创造”的跃迁。
