9月3日 ，线性资本在上海举办了线性资本公开日第三期沙龙活动，智领云创始人兼CEO彭锋博士受邀出席，并发表了精彩的演讲。

灵活的工作模式推动了新技术的采用，促使企业重新思考人才战略；借助人工智能技术，员工在工作时将更加投入、生产效率翻倍同时更具创新性。

12月11日，第十一届深度开发者与用户大会（Deepin Developer&User Conference，简称：DDUC）即将起航。本次大会主题为“开源你我·始终如一”，由深度科技（deepin）主办。

诺基亚最新全球网络流量报告预测，到2034年WAN流量将增长300%至700%，主要驱动力包括人工智能、工业运营扩展和消费者沉浸式应用。报告称AI流量年复合增长率将达23%，到2034年占全球WAN流量30%。然而专家对此预测提出质疑，认为报告缺乏具体应用场景支撑。分析师指出，企业目前并未因WAN带宽限制而无法实现目标，工业设备更新周期长达15年以上，大规模流量增长不太可能快速实现。

美国政府首席技术官Michael Kratsios上周登上斯坦福大学的舞台，在2019年人工智能研究所秋季会议上，回答了由校方主持人Eileen Donahoe及现场与会者提出的问题。

中科院团队开发的BridgeVLA系统实现了机器人学习的重大突破，仅需3次演示就能让机器人掌握复杂操作技能，成功率达96.8%。该系统通过巧妙的输入输出对齐设计和创新的预训练策略，让机器人能够真正理解三维空间和语言指令，为智能机器人的普及应用奠定了重要基础。

近几年来，板级电源模块产品呈现爆炸式发展态势，其集成度高、体积紧凑的优点，吸引了越来越多的终端客户选择。

数字化技术的应用正在重新定义好想你的「人、货、场」，使得这三大元素能够更好地协同——基于「人」的数据优化「货物」的供应链，最终改善「场」的个性化体验，实现企业业务的整体降本增效和产品服务增值。

AI产品需要巨大的计算能力支持，英伟达CEO预计到本十年末AI基础设施投资将达3-4万亿美元。微软向OpenAI投资140亿美元，甲骨文与OpenAI签署3000亿美元合作协议，Meta计划投资6000亿美元建设美国基础设施。英伟达通过GPU投资回流行业，包括对OpenAI的1000亿美元投资。特朗普宣布的Stargate项目计划投资5000亿美元建设AI基础设施，但进展遇到挑战。

LiveMe作为一款全球头部秀场直播平台，在出海的这些日子里，云一直贯穿在LiveMe的发展中，在成本节约、用户增长、金融风控、提升研发效率等方面帮助LiveMe不断实现精细化运营与业务创新。

华为为伙伴送来了“全闪”弹药。

在刚刚举办的移动通信行业标杆大会2023 MWC上海期间，“5G商业成功”成为核心议题之一。

布尔诺工业大学研究团队开发了DeCRED方法，通过在语音识别系统解码器中添加辅助监督，显著提升了系统在未知领域的泛化能力。该方法将域外测试错误率从18.2%降至16.2%，仅用1.72亿参数就达到了接近大型模型的性能。

本研究提出了"能力-难度对齐采样"方法（CDAS），革新了大型语言模型强化学习训练中的数据采样策略。与传统方法不同，CDAS通过聚合历史表现差异实现更稳定的问题难度估计，并将模型能力与问题难度动态匹配。在多个数学推理基准测试中，CDAS达到了46.77%的最高平均准确率，同时比竞争策略提高了2.33倍的计算效率。研究还证明了CDAS在代码生成任务和更大型模型上的有效性，为提升大型语言模型的推理能力提供了高效可靠的新方法。

经过多年的发展，云计算已经构造出一个庞大而复杂的技术、产品和服务生态系统。云计算生态系统包含硬件、基础设施和平台服务结构以及合作伙伴的应用或服务

不止是硬盘，受疫情等因素影响，从去年下半年开始，整个半导体供应链都非常紧张，DRAM、SSD价格也随之上涨。

新加坡科技设计大学研究团队开发出SonicMaster，这是首个支持自然语言控制的统一音频修复系统。该系统能够同时处理音乐录制中的19种常见问题，包括混响、削波、频响不平衡等，用户只需用普通话描述需求即可获得专业级处理效果。研究团队构建了包含17.5万音频样本的训练数据集，测试显示系统在客观指标和主观听感上均显著优于传统方法，为音频处理技术的普及应用提供了新思路。

DeepSeek-AI团队通过创新的软硬件协同设计，仅用2048张GPU训练出性能卓越的DeepSeek-V3大语言模型，挑战了AI训练需要海量资源的传统观念。该研究采用多头潜在注意力、专家混合架构、FP8低精度训练等技术，大幅提升内存效率和计算性能，为AI技术的民主化和可持续发展提供了新思路。

谷歌DeepMind团队2024年发表的突破性研究，首次系统性探索了机器人触觉感知技术。该研究开发了完整的触觉学习框架，让机器人能够像人类一样通过触觉"感受"世界，实现视觉与触觉的多感官协作。实验验证显示，机器人在材质识别、精细操作等任务中表现卓越，为医疗、制造、家庭服务等领域带来广阔应用前景，标志着机器人从自动化向真正智能化的重要转变。

德州农工大学研究团队开发的FuzzingBrain系统，结合大语言模型和传统模糊测试技术，能够自动发现软件安全漏洞并生成修复补丁。在DARPA人工智能网络挑战赛中获得第四名，成功发现28个漏洞包括6个零日漏洞。系统采用大规模并行架构，实现了智能化的漏洞检测和修复流程，为网络安全防护提供了新的技术路径。