清华大学等多家机构研究团队完成了语音分离技术的全面调研，系统梳理了从传统方法到深度学习的技术演进。研究揭示了"鸡尾酒会问题"的核心挑战，分析了各种学习范式和网络架构的优劣，并通过统一实验框架提供了公平的性能基准。调研涵盖了实时处理、轻量化设计、多模态融合等关键技术方向，为学术界和产业界的技术选型提供了重要参考，推动语音分离从实验室走向实际应用。

中科院深圳先进技术研究院联合中科院大学提出PACS框架，通过将强化学习问题转换为监督学习任务，让大语言模型学会自我监督和评价。该方法在数学推理任务上显著超越现有方法，在AIME 2025测试中成功率达59.78%，比传统方法提升13-14个百分点，为AI推理能力提升开辟了新路径。

Raffaele Spazzoli是红帽PaaS和DevOps咨询部架构师，在加入红帽之前 ，他在超级KeyBank担任解决方案架构师，实现了将交付周期从3个月变成一周，在本文中，他将以第一视角讲述这段神奇的经历。

高通公司技术标准副总裁李俨发表题为《迈向AI原生的通信系统设计》的演讲，分享了随着AI技术高速发展，如何把AI引入到无线通信系统之中，并提升无线通信的性能等方面的思考和探索。

在技术演进和人类需求的共同推动下，元宇宙场景的实现，元宇宙产业的成熟，只是一个时间问题。作为真实世界的延伸与拓展，元宇宙所带来的巨大机遇和革命性作用是值得期待的，但正因如此，我们更需要理性看待当前的元宇宙热潮，推动元宇宙产业健康发展。

IT技术的高门槛，为很多优秀的公司创造了护城河，作为行业霸主独领风骚数十年，世界的进程因为他们的创造而加速。IT技术日新月异快速发展，市场需求不断丰富和扩大，创造出了很多新的机会，使得创新者能够在大公司的垄断之外，获得成长空间，推动世界发展。

赶上了“涨潮”好时节，属于开源的时代已经到来。

机器人会拥有自我意识吗?它们是否应当拥有权利?它们是否需要负责?

自诞生之日起，OpenHarmony就引起着各方的关注，可谓是盛况空前。但一款开源操作系统的成功，困难不在第一步，而是第一步后面的一万步。

爱丁堡大学联合英伟达开发的VISTAR系统首次让AI能够像人类一样展示视觉问答的完整推理过程。该系统通过创新的"子任务思维链"方法，将复杂问题分解为多个简单步骤，不仅提供准确答案，还能在图片上精确标注相关物体位置，让AI推理过程变得透明可解释，为构建更可信的AI系统奠定重要基础。

一种稀有的植物藏身于印度尼西亚森林中，它们天然富含大量镍矿物，但它们生存正面临威胁。

研究机构Research and Markets预测,2020年全球SSD市场规模为348.6亿美元,到2026年,这一数字预计将增加到803.4亿美元。

要制定正确的策略并确保良好的关系，以最大限度地提高投资回报率。

CIO们指出，技术变革步伐加快带来了众多新兴技术，但许多技术并未兑现预期效益。生成式AI连续第三年上榜，智能体AI因成本高昂和商业价值不明被过度炒作。数字员工、AIOps、量子计算等技术的现实能力仍落后于期望。元宇宙、AR/VR等空间计算技术采用缓慢，多云策略在互操作性方面存在挑战。

支持5G、崭新醒目的设计、更加强大的相机以及四种不同型号，共同成就iPhone 12这一全新家族。

「 薛晨刚转行进芯片行业就拿到了20w年薪，一年后他拿到了25w，他的工资翻了又翻，他却升起了再次转行的念头。」

一款新药研发到最终上市最少花费10年，耗资最少10亿美元，被公认为医药研发的“双十定律”，AI能解决这个问题吗？

厂商和解决方案提供商致力于让客户应对GDPR不那么困难，推出了各种功能和能力评估GDPR相关数据所在位置、将用户意愿偏好付诸行动、让用户能够统一查看关于企业组织的所有数据、以及为未来管理GDPR数据制定计划。

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练成本提供了新思路。

Google DeepMind团队发布了EmbeddingGemma，这是一个仅有3.08亿参数的轻量级文本理解模型，却能达到7亿参数模型的性能水平。该模型在权威的多语言文本嵌入基准测试中排名第一，支持250多种语言，特别适合移动设备部署。研究团队通过创新的编码器-解码器初始化、三重损失函数训练和模型融合技术，实现了性能与效率的完美平衡，为AI技术普及化开辟了新路径。