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Sensors AI金融专场提出,AI Agent正进入真实经营流程,企业真正缺的是能理解目标、调用数据、协调资源并持续推进的“AI Growth Team”。神策以潜客挖掘、策略迭代、一线经营助手、自动化分析四条Agent工作流,串起总部策略到一线执行的金融增长闭环,让AI从提供工具走向持续承接增长任务。
ISC.AI2026大会上,360发布“图龙锋”漏洞挖掘智能体和“仪天阵”自动化防御系统两大AI安全核心,并联合飞腾、麒麟等发起“磐石之盾”安全协作计划。周鸿祎指出,AI正改变攻防规则,漏洞发现变得规模化,传统安全模式失效。他强调中国必须发展自己的AI安全能力,走工程化智能体路线,避免被动应对。
OpenAI将Daybreak安全计划拓展至GPT-5.5-Cyber,该模型专为安全与防御人员设计。它在CyberGym测试中获85.6%分,超越Claude Mythos 5的83.8%,助其重夺榜首。该AI不仅能识别漏洞,还可自主创建补丁、执行深度代码分析并还原攻击路径。
2026年,AI已普及但存在“围城现象”:外人觉得AI万能,内行人却因Prompt无法击中用户痛点而苦恼。文章指出,营销和内容创作的关键是挖掘用户真实搜索意图,而非凭“我觉得”闭门造车。AIBase平台的“AI对话问题挖掘”工具能解决三大难题:精准定位热门提问词、整合全平台数据打破信息孤岛、用热度指数辅助决策。通过该工具获取高价值提问词作为Prompt输入AI,可产出爆款内容,提升营销ROI。
Check Point发布全新AI智能体“暴露验证(AEV)”,以攻击者视角推理验证真实可利用漏洞,帮助安全团队在攻击前采取行动。该功能利用前沿AI模型自主发现和利用漏洞,结合威胁情报上下文,从外部审视企业数字暴露面,摒弃静态严重性评分,通过安全验证闭环分析资产、CVE漏洞及现有控制措施,生成针对性验证路径。AEV是持续威胁暴露管理(CTEM)体系的关键验证能力,已为数十个漏洞生成新利用路径,现已正式上线。
今年618,运动户外行业从规模扩张转向质量跃迁,伴随消费逻辑转变,人货场协同进化。运动全民化、多场景泛化、份额扩大化、赛事常态化等趋势持续演进,商家新机遇涌现。同时,“AI万象”超级经营智能引擎深度融入全链路,助力商家发现新人群、把握新节奏、设立新目标,推动大促营销从“确定爆发”走向“多元竞争”。阿里妈妈发布《行业100策》,为运动户外商家提供618大促解决方案,建议商家围绕“前置蓄水+外种内收+圈层运营”三大方向布局,聚焦“全链路应用AI能力做好全域外种内收”核心策略,从四个维度释放重磅激励,构建“早鸟抢量—垂直打榜—站外拉新—跨类创新”的分层机制,助力商家在大促和平销期实现流量、人群、产品等多维突破。
近日,Anthropic公司推出的Claude Code Security工具引发网络安全行业热议。国内安恒信息迅速行动,其自研的恒脑安全智能体开启对标验证工作,成功复现了Claude Code Security披露的3个0day漏洞,并精准还原了每个漏洞的攻击链与触发路径。更值得关注的是,恒脑安全智能体在后续深度审计中,额外挖掘出10个全新的0day高危漏洞,分布于Ghostscript和OpenSC两大核心项目。此次对标验证不仅全面检验了恒脑安全智能体的技术实力,更是国内AI安全技术与国际顶尖水平同台竞技的重要实践,为中国数字安全产业发展注入了强劲动力。
本期AI日报聚焦多领域动态:支付宝上线AI眼镜扫福功能,提升集福体验;昆仑万维发布本地化AI桌面应用“天工Skywork桌面版”,强化隐私与文件处理;Anthropic计划回购超3500亿美元员工股权,展现发展信心;蚂蚁阿福升级“长辈模式”,优化老年用户体验;OpenAI旗舰模型GPT-5.2系列推理速度提升40%,价格不变;苹果联手OpenAI推出Xcode智能体,支持GPT-5级别模型编程;爆火AI智能体OpenClaw被曝严重漏洞,macOS用户面临风险;微信因腾讯元宝“诱导分享”营销活动进行处罚治理。
本文探讨在AI搜索时代如何提升品牌、产品或内容的AI推荐可见度。关键在于挖掘AI对话式搜索词并优化内容,避免因未被AI抓取或排名靠后导致流量损失。推荐使用AIBase平台的GEO排名查询工具,免费检测品牌在主流AI搜索中的曝光度、排名及竞品对比,并提供优化建议,帮助抢占AI流量高地。该工具覆盖多平台,操作简单,适合企业、内容创作者及电商使用。
软件漏洞的发现向来是一场与时间的赛跑大模型的引入为模糊测试注入了全新的智慧动力。跳脱传统随机变异的局限,大模型精准的语言和逻辑推理能力正重新定义模糊测试的效率与深度,助力安全团队快速定位潜在威胁,为软件安全提供更强的护盾。针对BusyBox的测试,Asmita等人专门针对在基于Linux的设备上广泛使用的BusyBox,提出了两种方法:利用大模型生成目标特定的初始种子以进行模糊测试,这显著提高了识别崩溃和潜在漏洞的效率;以及“崩溃重用”,利用之前获得的崩溃数据来优化新目标的测试流程。