NVIDIA 推出全新旗舰显卡 GeForce RTX 5090，基于 Blackwell GPU 架构，性能大幅提升。新卡搭载 32GB GDDR7 显存，带宽高达 1.8TB/s，支持 DLSS 4 技术，可生成多帧 AI 画面。虽定价高达 1999 美元引发争议，但其强大性能和先进技术无可争议地确立了 NVIDIA 在 PC 图形领域的主导地位。

“不要去追热门的东西，这样你容易迷失自己，我们会在数据复制这个领域一直做，把它做到全球第一，这对于我们来说才是最重要的。”

通向自动驾驶网络将是一个长期的旅程，是电信行业的诗和远方，需要产业各方共同努力，坚定前行。华为致力于通过持续创新构建领先的ICT解决方案，坚持把复杂留给自己，把简单留给客户，共同拥抱万物互联的智能世界。

北京交通大学与西蒙弗雷泽大学联合研发的混合神经-MPM方法实现了实时交互式流体模拟。该方法巧妙结合神经物理学与传统数值求解器，在低时空分辨率下运行神经网络并设置保障机制自动切换到MPM，显著降低计算延迟同时保持高保真度。团队还设计了基于扩散模型的控制器，支持用户通过简单草图直观控制流体行为，为游戏、VR和设计领域提供了实用解决方案。

这项由阿里巴巴云计算联合浙江大学、南京理工大学开展的研究提出了Repair-R1方法，革命性地改变了自动化程序修复的思路。不同于传统的"先修复后测试"方式，该方法要求AI首先生成诊断性测试用例来理解错误根因，再进行针对性修复。通过强化学习框架同时优化测试生成和代码修复能力，在四个基准数据集上取得显著改进：修复成功率提升2.68%-48.29%，测试生成成功率提升16.38%-53.28%。这种"理解驱动"的修复策略为智能编程助手开辟了新方向。

这项由意大利布鲁诺·凯斯勒基金会等机构联合完成的研究创建了首个跨语言多模态AI评测基准MCIF，涵盖英德意中四种语言，包含文字、语音、视频三种模态和13项任务。通过对21个先进AI模型的测试，发现AI在长文本处理、跨模态融合和指令鲁棒性方面存在显著不足，为AI技术改进指明了方向。

当超大规模厂商和云服务商考虑自己的基础设施规划问题时，首先会确定整体运行功耗，之后是挑选服务与存储组合以及额定功率下所能提供的总容量。当然，预算也是个大问题，毕竟金钱才是让这个世界维持运转的基本动力。

通过毫米波加持的5G-A网络，可以让每个观众成为导播，让每个座位成为直播窗口，大家可以成为赛场的参与者。

滑铁卢大学研究团队开发出ScholarCopilot，一个革命性的AI学术写作助手。该系统突破传统"先检索后生成"模式，实现写作过程中的动态文献检索和精确引用。基于50万篇arXiv论文训练，引用准确率达40.1%，大幅超越现有方法。在人类专家评估中，引用质量获100%好评，整体表现优于ChatGPT。这项创新为AI辅助学术写作开辟新道路。

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以往针对文件进行查杀的杀毒软件，目前已有形同虚设的嫌疑。端点安全的未来将由谁来防护？数字化时代安全的新边界要如何树立？ 带着上述问题，至顶网采访了国内资深网络安全厂商绿盟科技集团股份有限公司产品总监王凤周。

在亚马逊云科技，Serverless不止是一种计算服务，更是一种端到端的架构，除 AmazonLambda外，亚马逊云科技提供了全栈式的Serverless服务，广泛覆盖计算、存储、网络、容器、数据库、应用集成多个方面，帮助客户快速构建现代化应用。

近日，由浙江省工业软件产业技术联盟、浙江省软件行业协会指导，网易数帆主办，网易数创、网易有道及多家企业和高校共同协办的首届网易低代码大赛顺利收官。

坚持、创新、环保，成为戴尔科技商用PC的产品设计原则。

牛津大学研究团队开发了基于期望值的新型股市风险评估方法，通过分析FTSE 100指数20年数据发现，该方法在预测极端市场事件方面比传统方法准确25%以上。新方法不仅考虑风险事件的发生概率，还特别关注事件的严重程度，在2008年金融危机等动荡期表现尤为出色，为金融机构提供了更可靠的风险管理工具。

这项研究提出了首个统一的可解释AI生成内容检测框架IVY-FAKE，能同时处理图像和视频。研究团队创建了一个包含15万多个带有详细注释样本的大型数据集，并开发了IVY-XDETECTOR模型，不仅能准确识别AI生成内容，还能用自然语言解释判断理由。实验表明，该模型在多个基准测试中显著超越现有方法，在检测准确率和解释能力上均达到了新高度，为打击虚假信息提供了有力工具。

大会上微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰发表了《微软智能云，引领数字未来》的主题演讲。

用友作为数智化服务商正在与数科公司融合创新，共同服务更多以央国企为代表的行业领先企业的数智化转型。

到2025年，国内无人机市场总规模将达750亿，其中农林植保应用规模约为200亿。由此可见，在工业无人机领域，农林植保无人机已经成为发展最快、前景最广阔的方向之一。

随着AI服务成本上升和数据隐私担忧加剧，越来越多用户开始尝试本地部署大语言模型。硬件性能提升和软件工具优化使得在个人设备上运行AI模型变得可行。通过量化技术降低模型精度要求，配合llama.cpp等开源工具，用户可在消费级硬件上运行各类专业模型。虽然本地模型在通用性上仍逊色于云端大模型，但在特定场景下已能满足需求，且在隐私保护和成本控制方面优势明显。