5090只要1999刀，核算成人民币不提黄牛或者不能进国内这种事，只要不到1w5就能拿下，香到爆炸好吧。5070只要$549，在老黄的口径上，性能直接与4090相当，关键是，价格只要4090的三分之一啊。

Google DeepMind发布Gemma 3多模态AI模型家族，参数量从1B到27B，支持文字、图片理解和多语言处理，可在普通设备运行。创新的5:1注意力架构将内存消耗降低75%，支持128K长文档处理。在多项测试中表现优异，27B版本在聊天机器人竞技场排名第9，超越了许多更大规模的模型，实现了AI技术的真正民主化。

斯坦福等高校联合研究团队首次开发出能抵御"视觉伪装攻击"的AI图像水印技术PECCAVI。该技术通过识别图片中的"非融化点"并采用多频道频域水印，成功抵御了能完全去除传统水印的最新攻击方式，检测率达92%。研究解决了AI生成图像真实性验证的关键难题，为防范AI造假内容传播提供了重要技术支撑。

AMD研究团队开发的SAND-Math系统是首个能从零开始生成高质量原创数学题的AI工具。该系统不仅能创造新题目，还配备独特的"难度攀登"技术来提升题目挑战性。实验证明，用其生成题目训练的AI在数学测试中表现比现有方法高出17.85个百分点，为解决数学教育资源稀缺和AI训练数据不足问题提供了创新方案。

能看、能用、能思考，可持续、可创新、可活力，这是数字大脑的魅力，也是滨江数字长河流淌不息的未来。

传统零售不断向新零售演进升级。新零售时代用户为王，“人”的数据化价值将反哺生产、渠道、销售、运营全场景。

在一年前的谷歌I/O 2022大会上，谷歌向全世界展示了其内部机器学习中心使用的8-pod TPUv4加速器，包含总计32768个第四代原研矩阵数学加速器。

一些投资分析师提到，由于高价格和供应短缺，短期和中期内消费者对相关产品的需求将持续疲软。美国制造商已报告，由于对未来关税发展的不确定性，销售和全球业务都受到了抑制。

斯科尔科沃科技学院团队开发了一种基于稀疏自编码器的AI文本检测新方法，能够像"透视镜"一样看穿文本表面，识别AI生成内容的内在特征。研究发现AI文本具有三大类特征：话语特征、噪声特征和风格特征，不同AI模型表现出独特的"写作个性"。这种方法不仅检测准确率高，还能解释检测原理，为教育、媒体等领域提供了更可靠的AI内容识别工具。

复旦大学联合上海人工智能实验室发布的UnifiedReward是全球首个统一多模态奖励模型，能够同时评价图片和视频的生成与理解任务。该模型通过跨任务协同学习，在各项评测中都显著超越了专门的单任务模型，在图片理解任务上准确率提升近20个百分点。这项技术为AI评价体系带来革命性突破，将大大降低AI系统开发成本，提升各种视觉AI产品的整体质量。

如果把入门存储、中端存储和高端存储摆在一起，那么中端存储一定是最为“特别”的存在。

"简单来说，免费RHEL才是RHEL。"这看着像句废话，但背后却有不少潜台词。

凭借多年的技术迭代和口碑积淀，拥有77万MPV用户的传祺已经走在了最前。

对于很多企业而言，一些新技术在2020年之前好像没有那么紧迫，以前企业拥抱新技术，慢慢悠悠的也不太影响企业业务。但是在特殊的2020年这个节点上，对于不拥抱新技术的企业来说是暴击。

当你成为公司数据战略的代名词时，你就可以看出，你已经跻身数字化领导力竞争世界的顶端。

人工智能可以帮助我们通过减少排放、提高能源效率和增加使用可再生能源对抗气候变化。因此，绿色转型是对抗通货膨胀的一个关键支柱，而人工智能则是这一努力的重要工具。

就目前来讲，人工智能的宣传主要集中在算法层面。但是，真正的爆炸性新闻却来自硬件世界——没错，来自由线路、芯片与电子元件组成的世界。硬件又回来了!

MMR-V是一个创新的视频多模态深度推理基准测试集，专注于评估AI模型在视频长距离多帧推理能力。与现有基准不同，它要求模型不仅理解问题帧，还需在远距离帧中挖掘证据进行推理。研究发现即使最先进的模型o4-mini也仅达到52.5%准确率，远低于人类86%的表现，突显了当前技术局限。研究还揭示传统思维链等增强策略在视频推理中效果有限，并发现添加音频模态可提升性能。这一基准测试为未来视频AI系统发展提供了重要方向。

根据最新发布的iOS 18.2测试版信息，苹果智能将于12月扩大至澳大利亚、加拿大、爱尔兰、新西兰、南非和英国，提供本地化英语版本，以更好地适应各地用户的语音和表达习惯。

在离开谷歌的一年之后，Trainline公司CTO Milena Nikolic决定集多学科团队、专业开发、微服务和基础设施即代码等前沿思路的优势，打造出能够适应业务增长的票务平台。