Google 在 Cloud Next 2025 大会上发布了面向企业的 Android Studio Gemini 版本。这一订阅服务旨在帮助企业应用开发者更轻松地在 Android 生态系统中创建工作应用。新版本在保留核心 AI 功能的同时，增强了数据隐私、安全性和可定制性，以满足大型组织和开发团队的需求。该服务强调代码保密、知识产权保护，并提供企业级管理功能。

一支笔能写出无理数π的多少位？小米这家企业似乎有一种魔力，那就是将一件看似平淡无奇的事物，都附上有趣的灵魂。

从“双卡单待”到“双卡双待”到“双卡双通”，背后经历了漫长的历史变迁和技术研发打磨。

回顾 2021 年 10 月，我们可以理解围绕这一概念的一些兴奋，当时我们仍处于新冠大流行之中，因此当有人提出在虚拟房间而不是在医院看医生的想法时，这似乎合乎逻辑。娱乐也是一个简单的卖点。例如，不难想象您自己在类似元宇宙的环境中在在线赌场玩扑克或二十一点：您可以虚拟地坐下来，看着对手的眼睛，然后开始玩。电影也可以更加身临其境，Apple 和 Meta 等公司已经展示了如何以新的方式体验电影。

复旦大学团队开发出Ask-to-Clarify机器人框架，让机器人首次具备主动询问澄清模糊指令的能力。该系统采用双组件架构和两阶段训练策略，在8项真实任务中全面超越现有技术，成功率达90-98%。这一突破将机器人从被动执行者转变为主动合作伙伴，为家庭服务机器人的实用化扫清重要障碍。

在今年年初，ChatGPT横空出世，成为互联网的一大热点。紧随其后，一系列由人工智能驱动的突破性产品给开发者们带来了巨大的冲击，尤其是对游戏开发者的影响尤为深远。

第九届中国（天津滨海）国际生态城市论坛暨2018中国国际数字经济创新峰会于9月7日-8日在天津举行，广联达研究院副院长孙晓亭出席大会，并做了题为《"新设计 新建造 新运维"——拥抱建筑产业数字化变革》的演讲。

出生于伊朗的巴哈尔·安萨里（Bahar Ansari）是一名移民律师，她的律师事务所2nd.law以具成本效益的方式为许多人聘请律师，帮助过无数家庭获得美国公民身份。

和传统短信、RCS相比，5G消息在用户体验上，不仅支持文本、图片、视频等多媒体内容，还具备聊天机器人等智能功能，与AI接轨。

尽管数据中心厂商Nutanix公布的第二季度财报业绩好于华尔街预期，但股价仍然在今天有所下跌。

2025 年，成为全球游戏行业由“流量红利”迈向“结构性变革”的关键拐点。

在开源政策峰会上，SUSE高管意外透露公司内部使用微软Teams进行会议。调查发现，主要Linux厂商如Red Hat、SUSE和Canonical都在内部使用Gmail、Teams等专有软件，而非开源协作工具。这与它们倡导的"数字主权基于开源"理念形成矛盾。文章指出，微软通过"吃自己的狗粮"不断改进产品，而开源厂商应效仿这一做法，在企业内部全面采用开源解决方案来强化整个开源生态系统。

毫无疑问，元宇宙是一个宏大的愿景，本质上是技术和产业的聚合体。其终极形态若能实现，无异于重塑人类社会。

日前，国际权威研究机构Gartner发布了2018年第二季度全球服务器市场报告，报告显示，在多节点云服务器领域，浪潮云服务器继续保持全球第一，市场份额从上季度的17%提高到22%。

广度是个变量，但是投入在阶段内是恒量。因此对企业管理者来说，资源是存在必然上限的，如何权衡、取舍就成为企业管理者不时需要回答和面对的问题。

为实现一加 13 性能满血释放，一加联合高通，从芯片级的性能优化入手，自主研发双引擎，从底层到应用层全方位打通系统性能调度，针对性能、游戏、AI、显示、互联和网络 6 大领域 28 个专项进行调优，在性能调校、系统流畅度、游戏体验、AI 性能表现四大核心性能维度，带来全面领先的性能表现。

美国时间2018年5月14日-16日，VeeamON 2018年度用户和合作伙伴大会上在美国芝加哥举行。Veeam联合首席执行官兼总裁Peter McKay再次向用户和合作伙伴阐述了最新愿景

日前，Canva正式宣布，面向中国市场推出Canva中文版产品，针对中国用户对于平面设计日益蓬勃和多样化的独特需求，量身打造中文网站以及移动端应用，为中国用户提供更为友好的中文界面、更为丰富的设计素材和更为本地化的产品功能。

清华大学团队提出首个统一3D点云预训练方法UniPre3D，突破传统方法只能处理特定规模数据的局限。该方法巧妙利用3D高斯喷射技术将3D数据转换为2D图像进行处理，并设计了针对不同数据规模的自适应融合策略。在多个标准数据集上的实验表明，UniPre3D在物体分类、场景分割等任务中均取得显著性能提升，为3D视觉的统一化发展提供了重要突破。

香港大学等机构研究者开发的PHYX基准测试评估了AI模型的物理推理能力，结果显示即使最先进的GPT-4o等多模态模型在此类任务上的准确率仅为32.5%-45.8%，比人类专家低29%以上。PHYX包含3000个跨六大物理领域的多模态问题，要求模型整合领域知识、符号推理和现实约束理解。分析发现模型存在视觉推理错误、过度依赖文本描述和数学公式等关键缺陷，为未来开发物理感知AI系统提供了重要指导。