【资料】《产业互联网的中国路径》|简介：《产业互联网的中国路径》深入探讨了产业互联网在中国的发展模式和路径。分析了不同行业在数字

【资料】《产业互联网的中国路径》|简介：《产业互联网的中国路径》深入探讨了产业互联网在中国的发展模式和路径。分析了不同行业在数字化转型过程中如何利用互联网技术提升效率、创新业务模式、优化产业结构等方面。通过案例分析、技术解读和趋势预测，为企业和从业者提供指导，推动产业互联网在中国的健康发展。|标签：#产业互联网#中国路径#数字化转型|文件大小：NG|链接：

中国工程院院士邬贺铨：原有互联网业务值得用 AI 再造

中国工程院院士邬贺铨：原有互联网业务值得用 AI 再造 在 2024 互联网大会上，中国工程院院士邬贺铨表示，“5G-A+IPv6” 的兴起，特别是 AI 大模型开启的智能涌现，使互联网原有业态焕新，还催生新业态，原有的互联网业务值得用 AI 再造，互联网大厂已经开始探索并取得初步成效。而工业互联网是互联网的下半场，但原来开局不如人意，现在 AI 发力数字世界与物理世界的结合，提升了互联网接入物理实体服务垂直行业的能力，在促进产业数字化的同时也带动数字产业化及互联网产业的发展。AI 将为平台经济增添新动能，互联网平台也是 AI 赋能消费与行业应用的重要模式。（财联社）

【视频｜第六届互联网辟谣优秀作品（图片类）】解析谣言产生过程，揭示谣言套路；识谣反诈，关键是增强辨别能力；解密AI诈骗新模式，防

【视频｜第六届互联网辟谣优秀作品（图片类）】解析谣言产生过程，揭示谣言套路；识谣反诈，关键是增强辨别能力；解密AI诈骗新模式，防范于未然；成语话辟谣，传递深刻哲理和智慧……7月5日，“第六届互联网辟谣优秀作品”正式揭晓。[打call]图片类优秀作品有哪些？详戳↓↓↓#联合辟谣##微博辟谣#中国互联网联合辟谣平台的微博视频 via 中国互联网联合辟谣平台的微博

一个很好的网站：1988-2023：互联网发展里程碑。尤其是互联网早期发展的历程和节点，对现在新技术创业者投资人会尤其有启发。

一个很好的网站：1988-2023：互联网发展里程碑。尤其是互联网早期发展的历程和节点，对现在新技术创业者投资人会尤其有启发。 当很多人说（AI、Web3、Metaverse）等就是互联网的（1993，1994，1995，1998）年的时候，究竟在这些时间点互联网行业发生了什么？

俄数字发展部要求商业 CDN 提供商安装调查行动用系统

俄数字发展部要求商业 CDN 提供商安装调查行动用系统 调查行动用系统 (SORM) 是俄罗斯当局用于合法监听电话、电子邮件、互联网活动等信息的系统，具有深度包检测能力。俄罗斯的互联网服务提供商必须安装该系统，费用自负。据俄媒体 Vedomosti 引述知情人士报道，俄数字发展部现将商业 CDN 提供商等同于互联网服务提供商，因此需要在其设施中安装调查行动用系统 (SORM)。据该媒体消息人士解释，俄数字发展部向提供 CDN 服务的俄罗斯 IT 公司发出了有关商业 CDN 提供商与互联网服务提供商等式的适当澄清。这些公司现在被要求安装调查行动用系统 (SORM)，以便具备满足信息安全要求的技术能力，并安装应对威胁的技术手段。在此前，CDN 服务没有此类要求。

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃 现在，随着越来越多的人使用 AI 来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当 AI 生成的内容在互联网上激增并且 AI 模型开始用其进行训练，而不是使用主要人类生成的内容时，会发生什么？ 来自英国和加拿大的一组研究人员已经研究了这个问题，并且最近在开放获取期刊 arXiv 上发表了一篇关于他们工作的论文。他们的发现令当前的生成式 AI 技术及其未来令人担忧：“我们发现在训练中使用模型生成的内容会导致生成的模型出现不可逆转的缺陷。” 研究人员专门研究了文本到文本和图像到图像 AI 生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型生成的数据中学习会导致模型崩溃一个退化过程，随着时间的推移，模​​型会忘记真正的底层数据分布……这个过程是不可避免的，即使对于具有近乎理想的长期学习条件的情况也是如此。” “随着时间的推移，生成数据中的错误会复合并最终迫使从生成数据中学习的模型进一步错误地感知现实，”该论文的主要作者之一 Ilia Shumailov 在给 VentureBeat 的电子邮件中写道。“我们惊讶地观察到模型崩溃发生的速度有多快：模型可以迅速忘记他们最初从中学习的大部分原始数据。” 换句话说：当 AI 训练模型接触到更多 AI 生成的数据时，它的性能会随着时间的推移而变差，在其生成的响应和内容中产生更多错误，并在其响应中产生更少的非错误多样性。 额外编辑：研究人员同样担忧，目前互联网上AI生成内容正在迅速增加，训练下一代ai的数据正在被迅速污染。