从5G标准制定之初，产业链各个环节就开始贡献自身的力量，并纷纷计划适时部署5G产品。而作为全球无线通信技术的重要贡献者，高通也在支持中国5G生态系统不断发展的过程中，发挥着极为关键的作用。

Nvidia首席执行官黄仁勋在GTC大会上公布了未来三代GPU技术路线图，揭示了计算能力提升面临的巨大挑战。从芯片制程到散热和供电，Nvidia正通过增加硅片数量、提高封装密度等方式来突破摩尔定律的限制。这些努力也反映出当前AI计算发展所面临的瓶颈，以及未来数据中心设计的发展方向。

云计算、人工智能和工业互联成为自动驾驶的核心技术支撑。自动驾驶在快速改变汽车产业价值链和业务模式。如何在云层之上通过智能物联优化和完善自动驾驶产品和服务，成为传统汽车制造商和新兴汽车企业数字化转型业务战略重点。

几百年前，当人们只能隔着遥远银河想象宇宙的样貌时，也许从未想过，在科技飞升、人类开启太空之旅后，我们首先不得不去面对的其中一项难题，竟然是小小的灰尘。

全球开源解决方案领导者SUSE在北京隆重举办了SUSE Summit 2025创新峰会。

对于远程协同的繁杂场景化需求，由宝利通和缤特力合并而来的Poly博诣就像一场“及时雨”，利用业界领先的软硬技术，以及产品组合形式，在应用场景中“打包”好一套解决方案，践行着Poly博诣“应用多元化，硬件统一化”的创新大布局。

“一带一路”互联网+医疗健康大会将于8月17日-19日，与第27届中国国际医用仪器设备展览会暨技术交流会、中非高级别卫生合作会议在北京同期同地举办。

为什么即便5G的影响空前未有，Wi-Fi 6依然是不可或缺的网络一环？

本次投洽会将邀请多位阿联酋和沙特主权基金、家族办公室代表以及中国的大数据产业头部企业家，共同探讨中阿大数据产业投资的战略机遇。

Kimi智能助手因其超长文本处理能力、高速响应和便捷的小程序访问，在ToC产品中脱颖而出。Kimi的爆火是多方面因素叠加的结果，包括大规模投放、技术更新、资本运作和用户口碑。Kimi的成功在于其技术领先、对长文本的支持和用户用例的积极反馈，这些因素共同推动了产品的破圈。其他大模型公司需要深入理解用户需求，找到差异化的方向，才能在竞争中获得优势。

这项研究探讨了如何使大语言模型生成的机器翻译体现特定译者的风格特点。研究团队来自格罗宁根大学和米兰-比可卡大学，他们使用PAR3数据集（包含7种语言小说的多译者翻译）进行实验。他们首先验证了译者风格的可区分性，然后比较了提示方法与转向技术在引导模型生成个性化翻译方面的效果。研究创新性地提出了基于稀疏自编码器的对比转向方法，通过调整模型内部表示来引导输出风格。结果表明，该方法在保持翻译质量的同时能有效实现个性化，且对较小模型尤其有效。

为什么即便5G的影响空前未有，Wi-Fi 6依然是不可或缺的网络一环？

分析1000篇论文后，牛津大学团队发现AI的思考过程不可信

Meta CEO扎克伯格近日向员工分享了"人人拥有个人AI超级智能"的愿景，声称这将开启"人类新纪元"。新成立的Meta超级智能实验室从OpenAI等公司高薪挖角人才。然而这一宏大愿景让人想起2021年扎克伯格对元宇宙的类似承诺。当时他将Facebook改名为Meta，宣称元宇宙将成为"下一代互联网"。但四年过去，元宇宙项目基本失败，投入600亿美元却收效甚微。如今扎克伯格又对AI做出同样宏大的承诺，历史是否会重演值得深思。

数据泄露对个人和企业来说其危害都将是十分深远的。那么，我们今天的企业对数据安全的重视程度是不是已经有所加强了呢？答案是有加强，但还远远不够。也是在这样的情况下，促使目前很多安全厂商开始把产品重心转移到数据安全方向上来。

使命召唤是一款由美国动视暴雪（Activision Blizzard）有限公司开发的第一人称角色扮演射击类视频游戏，10月25日，该系列游戏最新版本《使命召唤16：现代战争》，Call of Duty®: Modern Warfare®，下文也称COD16）开始全球解锁发售，售价约60美元。

生成式AI正在极速发展，而英特尔亦在积极地支持开放的生成式AI生态系统，并满足日益增长的性能需求。

这篇研究介绍了Micro-Act，一种创新框架，旨在解决问答系统中的知识冲突问题。由香港大学等机构研发的这一方法能够自动感知上下文复杂度，并将知识源分解成一系列细粒度比较，有效克服了传统方法在处理复杂冲突时的局限性。实验表明，Micro-Act在五个基准数据集上显著超越了现有技术，并在无冲突场景中保持稳健性能，为构建更可靠的检索增强生成系统提供了新思路。

AWS亚太和日本首席技术专家Olivier Klein，深入介绍了如何构建技术堆栈简化生成式AI采用，解决运行生成式AI工作负载成本、安全性和隐私相关问题。

微软研究院团队开发的BitNet v2技术实现了AI大语言模型的重大突破，通过创新的H-BitLinear模块和哈达玛变换技术，成功将模型激活精度从8位降低到4位，同时保持了几乎相同的性能表现。这项技术显著提高了模型的计算效率和硬件利用率，为AI模型在边缘设备和批量推理场景中的部署开辟了新道路，有望推动AI技术的更广泛普及应用。