由于特朗普政府最近威胁称有意削减对电动汽车(简称EV)的补贴，汽车行业也因此成为备受瞩目的焦点所在——而且就在去年11月，通用汽车公司正式宣布大规模裁员计划。

从2011年至今，Commvault也是连续获得Gartner企业级备份恢复解决方案的魔力象限的领导者，以及Gartner数据备份恢复解决方案关键能力评测连续三年的最高技术评分，市场高度认可。

德州仪器 (TI) 全新可编程逻辑产品系列助力工程师在数分钟内完成从概念到原型设计的整个过程。

2007年CUDA技术的诞生,图形渲染与通用计算实现了统一,到2018年,RTX GPU的问世,首次推出了神经网络渲染的AI硬件加速。

宾夕法尼亚州凭借丰富的天然气储量和战略位置，正在推进一项雄心勃勃的700亿美元计划，旨在吸引大型数据中心投资并改变经济格局。该计划包括基础设施建设、电网升级和人才培训等多个项目，重点解决制约数据中心发展的电力供应瓶颈问题。主要投资包括黑石集团250亿美元钢厂改造项目、CoreWeave公司60亿美元兰卡斯特数据中心等。作为美国第二大天然气生产州，宾夕法尼亚州的能源优势为满足AI数据中心的巨大电力需求提供了有力支撑。

6月14日，浙江省发布工业互联网战略，将在全国率先推进建立“1+N”工业互联网平台体系和行业联盟，打造具备国际竞争力的产业联盟体系。2018年将首批建设5—10家国内领先的工业互联网子平台，初步形成“1+N”的平台体系布局。

芯片制造，是一个“点沙成金”的过程，总体上分为三步，从上游的IC芯片设计，到中游的芯片制造，再到下游的封装测试，其间要经过数百道工艺的层层精细打磨，方可制成芯片成品。

曙光数创在近日举行的“深蓝计划”新品发布会暨曙光数创（青岛）产业创新基地启动仪式上发布新一代一体化风液混冷先进数据中心，并宣布全国规模最大的液冷数据中心全链条产业创新基地正式启动。

为了全面实现不同业务、不同场景中通信能力的快速交付，通信云厂商正快速推进原来简单的SDK向通信中台解决方案交付方式的转变。

Cadence 与 Nvidia 合作推出新一代 AI 加速超级计算机 Millennium M2000，显著提升仿真效能，加速芯片设计、药物研发等领域创新。

阿里巴巴Qwen团队通过深入研究发现传统蒙特卡洛估计方法在训练过程奖励模型时存在严重局限，提出了创新的共识过滤机制，结合两种评估方法相互验证来提升数据质量。研究团队开发出性能卓越的过程奖励模型，不仅在传统评估中表现优异，在错误识别任务中更是远超现有开源模型，为构建更可靠、更可解释的人工智能系统奠定了坚实基础，推动AI从结果导向向过程导向转变。

NVIDIA研究团队开发了iGRPO训练方法，让AI学会像人类一样反复思考改进数学解答。该方法分两阶段：先生成多个解答选最佳，再基于最佳解答生成改进版本。在相同计算资源下，这种方法显著提升了AI数学推理能力，在权威数学竞赛中创造新纪录，AIME准确率达85.62%，已达顶尖人类学生水平，为AI系统学习复杂推理开辟新路径。

Oracle在自己的Oracle Cloud Infrastructure平台上推出了首个基于Arm的云计算产品，为客户提供了更多选择和灵活性。

低功耗 高可靠 尺寸仅1.38mm?，比同类竞争器件小38%。

这项由清华大学张嘉杰等人开发的AdaptThink算法，教会了AI推理模型根据问题难度自动选择思考模式。研究发现，对于简单问题，直接给出答案（NoThinking模式）不仅效率高，准确率还可能更好；而复杂问题则需要深入思考（Thinking模式）。通过强化学习技术，AdaptThink实现了智能切换：在三个数学数据集上，模型响应长度减少53%的同时准确率还提高了2.4%。这项研究为AI推理模型开辟了新思路，使它们更接近人类灵活思考的能力。

今日举办的华为冬季全场景新品发布会上，华为首款智能观影眼镜HUAWEI Vision Glass正式发布。作为华为智慧全场景战略中影音娱乐场景下的创新产品，HUAWEI Vision Glass能将虚拟大屏投射到眼前，成为用户随身可携带的“口袋智慧屏”。

“现在谈数字化转型并不是赶时髦。”联想凌拓产品管理和营销高级总监林佑声开门见山，“其实，从实现虚拟化开始，数字化这个问题已经被提上了议事日程。”

面对全球巨头扎根比拼技术实力与生态系统的云端AI芯片市场，燧原科技如何走出自己的路？

华为CloudEngine数据中心交换机和AI Fabric智能无损数据中心网络方案适用于分布式存储、高性能计算（HPC）和AI应用等场景，依靠的独创的AI芯片和iLossLess智能无损交换算法，解决了当前以太网易丢包，吞吐率低的难题，引领数据中心网络迈入AI时代。

云计算最天才的核心构想，就是让一家掌握大量IT预算（每年可能高达数亿美元）且拥有一定专业知识的大企业，先建立起规模远超自身需求的IT部门，为此砸下数十亿美元（到如今的AI时代，投资额甚至可能高达数百亿美元），再将绝大部分容量出租给第三方客户。