讲故事，通常是经过一些巧妙的包装，里面掺杂了有争议 的内容（就像开头提到的制造炸弹那个例子）。故事讲到一 半，剩下的交给 AI 模型，后者由于拥有强大的文本生成的 能力，会忠实地把缺失的部分回答完整。攻击者通过 LLM 输出其在训练数据中所存在的不符合伦理道德的数据，产生 存在社会偏见的回答，如性别、种族或其他偏见，导致不公 平的结果，对社会和个体的稳定性、安全性和隐私性构成潜 在威胁。[1]据美网络安全新闻网站 后结果进行简单组合，以绕开模型的拒绝机制。 [1] 天枢实验室. M01N Team, 《LLM 安全警报：六 起真实案例剖析，揭露敏感信息泄露的严重后果》, 2023. [2] 天枢实验室. M01N Team, 《LLM 安全警报：六 起真实案例剖析，揭露敏感信息泄露的严重后果》, 2023. [3] 天枢实验室. M01N Team, 《LLM 安全警报：六 起真实案例剖析，揭露敏感信息泄露的严重后果》, 2023

的统一发展  Agent向超级智能体进化，具备更强的学习和推理能力，处理更 复杂的任务  AI原生应用形成服务闭环，聚焦专业用户提升效率是中短期重要 方向  现存应用加速拥抱AI，利用LLM能力提升产品竞争力，不加AI就 淘汰  AIGC赋能IP全生态，延长优质IP生命周期，提升商业价值贡献  硬件全面AI化，教育与办公、生活的应用场景闭环率先实现落地 2025年AI产业发展十大趋势 的应用和探索。目前 多模态大模型主要有两种思路，具体如下： 多模态大模型语言模型 （MM-LLM） 大型多模态模型 （LMM） MLLM是在大型语言模型（LLM）的基 础上发展起来的，通过扩展LLM的能 力，使其能够处理和理解来自不同模 态（如图像、音频等）的数据。MLLM 的核心在于将LLM的强大文本处理能 力与其他模态的数据进行融合，实现 跨模态的任务处理 LMM是指从设计之初就专门针对多模 能够同时处理和理解多种模态的数据 （如文本、图像、音频、视频等）。 LMM的核心在于其原生多模态架构， 能够在多模态数据之间建立深层次的 关联和融合。如谷歌 Gemini模型、 OpenAI GPT-4V模型 利用现有LLM预训练成果，减少开发 成本和时间 灵活进行不同模型之间的组合，适用 于多种多模态任务 具备较强的多模态融合能力 处理复杂的多模态任务时表现更优异， 如视频分析等 模态对齐问题，可能导致模型在处理

内容等伴生风 险，就像一头正在向我们走来的灰犀牛。2023 年 5 月，Gartner 发布法律和合规领导者必须评估的 ChatGPT 风险报告并指 出，ChatGPT 和其他大型语言模型（LLM）工具生成的输出 容易受到多种风险的影响。[1]生成式 AI 存在三大安全隐患， 一是源于技术缺陷，二是源于数据缺陷，三是源于用户滥用。 这三个问题的根源在于大模型的固有脆弱性，如生成偏见、

安巴佐尼亚国防军领导⼈ ，指控他们资助并指挥了喀麦隆境内的袭击事件，包括爆炸和 绑架。美联社 07 ⽹络与科技 纽约⼤学的研究⼈员创建了能够操纵LLM（法学硕⼠）进⾏勒索软件攻击的恶意软件。 纽约⼤学的研究⼈员声称⾃⼰开发了PromptLock，这是—种恶意软件，利⽤即时注⼊ 技术操纵LLM，协助勒索软件攻击。PromptLock还会触发OpenAI ChatGPT变体上的指 令，检查⽂件系统、窃取数据并编写勒索信。上个⽉ 代 码是某个项⽬的—部分 ，该项⽬旨在阐明⼈⼯智能恶意软件的潜在威胁。在他们的学术 论⽂中，研究⼈员将这种恶意软件技术称为“勒索软件3.0”，并将其描述为—种新的攻 击⽅法，它“利⽤⼤型语⾔模型（LLM） ⾃主规划、调整和执⾏勒索软件攻击⽣命周 期”。—名团队成员表⽰ ，该项⽬的动机是“勒索软件越来越猖獗，它使⽤了许多新技 术，⽐如⾼级加密……与此同时，我们也看到⼈⼯智能正在⼤幅改进。” 其他报道则指

—直是半导体⾏业中被低估的部分，⼈们更加关注 AMD、Nvidia 和台积电⽣产的⽤于 控制电⼦设备的逻辑和处理器芯⽚ 。现在，⾼带宽内存 (HBM)芯⽚正在给内存⾏业带 来变⾰ ，因为它们⽤于帮助⼤型语⾔模型 (LLM) 开发⼈员克服“内存墙”的影响，提⾼ 效率，并降低全球正在建设的数 据中⼼的成本。由于 HBM 技术价值的变化，SK 海⼒ ⼠的 DRAM 收⼊从 2021 年第⼆季度的 54亿美元飙升⾄ 2025

不⻅经传的韩国⼈⼯智能初创公司，它开发了⼀个⼤型语⾔模型，可与美国和中国的先进系统相媲美。该公司7⽉发布的Solar Pro 2模型，成为唯⼀⼀个获得独⽴基准分析提 供商Artificial Analysis评选的韩国法学硕⼠（LLM）前沿“前沿模型”称号的模型。 Upstage的成就使韩国重返全球通⽤⼈⼯智能（AGI）的竞争之列。根据Artificial Analysis的数据，Solar Pro 2在⼀系列基准测试中的综合得分⾼于Anthropic的Claude

加持下，光储充一体化等分布式 能源市场仍将火热，竞争将加剧，行业的整合也将加深。 在日益多元化的电力用户图谱中，数据中心无疑是最大的增长变量。生成式人工智能（GAI）的快速普 及以及大模型（LLM）的海量训练拉动中国智能算力需求以指数级增长，在难以快速通过最新GPU来59 罗兰贝格中国行业趋势报告 提升计算效率的情形下，电力需求的压力也将激增。数据中心面临着如何降低能源消耗(PUE)，如何