一直在引领，悠久的创新历史艾美奖获得者；从未被超越，连续5年Gartner魔力象限领导者遥遥领先。戴尔科技分布式存储如何成为客户海量非结构化数据存储的首选？四大颠覆，逐一解读。

在赛灵思首次举行全球工业物联网研讨会期间，赛灵思ISM部门市场总监 Chetan Khona在北京与媒体记者们就SoC（片上系统）技术，如何驱动工业和医疗行业的发展信息进行深度分享

Nvidia公司创始人、首席执行官黄仁勋表示，由Nvidia最强大的硬件支持的人工智能正在被用于加速计算机芯片制造并打造更先进的微处理器。

近3年，几乎所有新建酒店都将无线覆盖作为一项重要的基础设施来建设，很多已经营业的星级酒店也在积极升级改造酒店原有的无线网络，而俱乐部共6层楼，2-5层每层30个房间，1层为大堂和酒吧，实现房间、走廊，大堂和会议室等区域的无线覆盖。

并非所有硬件和基础设施解决方案都能同样地确保Wi-Fi 6获得最快、最无缝的连接体验。最近由独立Wi-Fi咨询公司Packet6发布的《企业级Wi-Fi压力测试报告》表明，即使解决方案的规格相同，连接到不同Wi-Fi AP时的网络性能也会存在差异。

但是,CTV 上还有一个应用类别表现强劲,那就是游戏。从应用数量来看,游戏类应用在 Amazon Fire TV 和 Apple TV 端均占第二位

基于Xtacking(R)2.0架构的第三代三维闪存芯片，让闪存潜能再释放

清华大学团队突破性开发"零样本量化"技术，让AI模型在不接触真实数据的情况下完成高效压缩，性能反超传统方法1.7%，为隐私保护时代的AI部署开辟新路径。

2020年5月14日，NVIDIA宣布推出具有云原生支持的NVIDIA®Jetson Xavier™ NX开发者套件，并将此支持扩展到用于自主机器的整个NVIDIA Jetson™边缘计算产品系列。

康奈尔大学研究团队提出了"价值引导搜索"方法，通过训练标记级价值模型来优化大型语言模型的推理过程。他们收集了250万个数学推理轨迹，训练了15亿参数的评估模型，实现了基于块的高效搜索。这种方法不需要预定义"步骤"概念，也无需昂贵的每步标注。在四个数学竞赛基准测试中，该方法使DeepSeek-1.5B模型达到了45.7%的平均准确率，与更大模型相当，同时显著减少了计算资源需求。研究团队开源了数据集、模型和代码，为高效人工智能推理提供了新范式。

亚马逊机器人部门宣布已部署超过一百万台仓储机器人，并推出DeepFleet人工智能系统。该系统如交通控制器般协调机器人运行，提高移动效率并避免拥堵。从2012年开始测试至今，这些机器人已成为亚马逊履行中心的主力，遍布300多个仓库。DeepFleet基于AWS构建，能实时重新规划机器人路径，将行进时间缩短约10%。亚马逊表示机器人创造了更多技术岗位而非取代人工。

在IM与音视频技术领域深耕多年的“大厂”网易云信的技术团队看来，实时音视频将在此轮世界杯的媒体大战中显示出日渐成熟的姿态，发挥定海神针的作用。

复旦大学研究团队开发了Domain2Vec方法，通过将数据集分解为260个"元域"特征，实现了无需试错就能找到AI训练最优数据配比的突破。该方法仅用传统方法0.26%的计算资源就能达到同等效果，在验证集上性能提升2.83%，为AI训练提供了科学化的数据配比方案，有望大幅降低AI开发门槛和成本。

道熵分布式存储是分布式技术与磁盘阵列技术相融合的新一代分布式存储平台。

在2019年的公有云评测中，至顶网云能力小组将在对去年所发现问题进行复测的基础上，增加对公有云主机高可靠性和可扩展性的评测，AWS云主机测试报告如下：

这项研究提出了RACRO框架，通过奖励优化图像描述来解决多模态推理问题，避免了传统方法中昂贵的视觉-语言重新对齐过程。研究表明，通过将视觉感知与推理解耦并使用强化学习优化图像描述质量，即使只使用较小模型训练，也能在推理阶段无缝适配更强大的语言模型，实现性能显著提升。实验证明RACRO在多项多模态推理基准上取得了领先结果，展示了极强的可扩展性和即插即用兼容性。

亚马逊正在重塑其旗舰语音助手 Alexa，通过整合 AI 代理、模型混合和浏览器操作能力，打造更智能的 Alexa+。新版本不仅可以主动提供个性化信息，还能理解复杂指令并完成多步骤任务。亚马逊希望通过这种创新方式，让 Alexa 成为更强大、更智能的家庭语音助手。

洞见科技正是隐私计算领域的领军力量之一。

这篇研究介绍了KVzip，一种创新的查询无关KV缓存压缩方法，通过上下文重建机制为大型语言模型提供高效存储解决方案。该技术能将KV缓存大小减少394倍，同时提高解码速度约2倍，在各种任务上性能几乎不受影响。不同于传统查询相关的压缩方法，KVzip创建可在多种查询场景下重用的通用压缩缓存，特别适合个性化AI助手和企业信息检索系统。研究在LLaMA3.1-8B、Qwen2.5-14B和Gemma3-12B等多种模型上进行了验证，处理长度高达17万词元的文本，并能与KV缓存量化等其他优化技术无缝集成。

加州大学伯克利分校、MIT和斯坦福联合研发的SVG2技术通过语义感知排列实现了视频生成的重大加速。该方法巧妙解决了现有稀疏注意力机制中的两大瓶颈：识别不准确和计算浪费。通过k-means聚类对像素按语义特性分组并重排，SVG2在保持高质量的同时将生成速度提升至2.3倍，使原本需30分钟的视频生成缩短至13分钟，为实用化AI视频创作铺平了道路。