西部数据副总裁兼中国区业务总经理刘钢先生，发表了《创新存储架构 突破IPFS算力瓶颈》的主题演讲，引发行业热议。

由于篇幅关系，加上SiC MOSFET的设计制造工艺非常的复杂，不是三言两语能够阐述的清楚的，希望本文能让大家对SiC MOSFET的设计和制造有一个概念。

八分量将可信计算、区块链与隐私计算技术相结合，融合多种技术方案，进行了数据发布、检索、价值挖掘、流通审计全流程的创新，提供数据共享平台，确保数据安全与可信，保障数据生存周期安全。

我个人惊讶于英特尔在Gelsinger演讲中居然没有以Lunar Lake和PC为绝对主角——毕竟Computex大会的定位不正是面向PC么。相反，这场演讲更多强调数据中心和服务器AI产品两大主角，我个人认为这并不明智，毕竟多数人都希望在展会上更多关注PC消息。

加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架，让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式，包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例，确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中，仅使用自生成训练数据，Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多，证明AI可以通过自我挑战实现有效学习，减少对人类标注的依赖。

由于担忧运输混乱和地缘政治分裂，中国的出口商正在墨西哥设立工厂，以保持其对美国的销售。

多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架，巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力，通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间，实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比，同时保持高视觉质量，且无需针对特定对象训练网络，为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。

从战略到细节，蓝月亮将无界创新力表现得淋漓尽致。在蓝月亮集团CIO赵春雨看来，持续不断的创新是洗涤行业未来企业的核心要求。

随着市场的发展、客户的深度使用以及全新的产品认知,神策希望能够帮助企业客户构建拥有正向反馈、持续提升、优化经营效率的数据应用闭环。

瞄准 Z 世代需求，成为很多产品的增长密码。这个出生于 1995 年 - 2009 年间的年轻群体，是“完全的移动设备用户”，他们愿意利用多媒体学习、娱乐，习惯于处理大量视觉信息。

企业要建设智能工厂,会面对不同的厂商,但如果有的厂商按照德国工业4.0的标准,有的用Gartner的标准,有的是企业自己的标准,每个厂商讲的语言不一样,企业怎么办?如何选型?

创业者如弄潮儿，从来是敢向潮头立。

香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架，解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征，据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明，DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率，内存需求降至688GB；而更激进的精简方案（减少87.5%专家）也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构，为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。

创业者如弄潮儿，从来是敢向潮头立。

在这一系列的荣誉背后，是业界对于美的所呈现的创新能力、创新布局、创新成果的惊叹和认可。随着遍地开花式技术全面落地，研发脉络与格局逐步清晰，美的用实力印证了践行“科技尽善，生活尽美”的决心和执行力。

9月13日，由PEC China、至顶科技、软积木主办的PEC 2025 AI创新者大会暨第二届提示工程峰会在北京成功举办。

除了《面向2030：影响数据存储产业的十大应用（上）》里分享的六大商用阶段的主流应用，本篇我们还将分享几个处在萌芽或起步阶段应用，包括区块链、图技术、生成式AI、元宇宙等等。

未来企业的采购组织会有哪些责任？供应商、合作伙伴和客户之前的协同如何做到协同无缝？全面数字化采购的企业的数据价值又有哪些？

从蒸汽火车到内燃机火车，从内燃机火车到动车、高铁。每一次技术的进步，都让交通速度和体验得到了质的飞跃，为用户提供了更多的便利。

格罗宁根大学和哈佛大学的研究团队发现，当前大型推理模型在被要求用非英语语言"思考"时，面临严重的语言匹配与准确性权衡。他们通过评估六个先进模型，揭示即使最强大的32B参数模型也经常默认使用英语推理，而非用户指定的语言。提示黑客技术能将语言匹配率从45%提高到90%以上，但准确率会下降。这一发现对构建真正可信的多语言AI系统具有重要启示。