腾讯与上海交通大学联合推出的DeepTheorem研究突破了大型语言模型在数学定理证明领域的限制。该项目创建了包含12.1万个IMO级别非形式化定理的大规模数据集，开发了专门的RL-Zero强化学习策略，并设计了全面的评估框架。研究表明，通过使用自然语言而非传统形式化系统，即使是7B参数的模型也能在复杂定理证明上取得显著成果，超越许多更大的专业模型。这一成果为AI数学推理开辟了新途径，使语言模型能够像人类数学家一样思考和证明。

西班牙家居用品制造商Persán在欧洲拥有三家工厂，多年前就开始转型，目标是转向一种更具活力的模式，能够在任何地点进行生产。

作为早期发现加速器价值的系统设计商之一，蓝色巨人认为从长远来看，各类高性能计算都将涉及某种加速机制。换句话说，CPU应该可以把数学负载交由专用ASIC处理，由此大大缩短计算周期。

预计到2030年，数据中心的电力消费将达到全球电力消费的3%—4%。中国信通院估算，2022年全国数字产业用电量为3700亿千瓦时、在用数据中心的用电量为766亿千瓦时，分别占全社会用电量的4.5%和0.9%。

对于城市而言，过多的雨水并不是一个好消息，会给整个城市的管理和运行带来不便。

基础设施和运营比以往任何时候都越来越多地参与现代企业很多以前没有想到的领域。基础设施和运营（I＆O）领导者必须为关键技术和趋势做好准备以支持2019年的数字化基础设施。

在近日举行的“智算神州 鲲泰领航——神州鲲泰2021全国算力聚能之旅北京首站”上，神州鲲泰新产品规划路线也正式发布。

想象一下，如果传统AI模型是一辆可以载你去任何地方的汽车，那么这些新的"思维模型"就像是既能当汽车用，又可以变身为越野车的变形金刚。在平坦道路上，它们像普通汽车一样高效运行；遇到复杂地形，它们就能切换到更强大的思维模式，慢慢思考并解决困难问题。英伟达的这项技术突破正是要让这种转换变得更加自然、高效。

说到NVMe，“快”是它给人们的第一印象。还在两年前，支持NVMe的全闪存阵列数量只占整个存储市场很小的一部分，而今年，你已经很难看到中端以上的存储新品不支持NVMe。

小米是一家值得我们一辈子持有和同行的企业。2015和2016年，当小米处于成长的低谷时，我最关心的是小米的互联网收入的增长，和生态链的扩张，这两方面的数字一直使我信心十足。

该文章介绍了知名电竞组织 Evil Geniuses 与 Theta Labs 合作推出的新型 AI 聊天机器人 Meesh，通过先进云计算和数据算法，让粉丝可以全天候互动，体验电竞文化与互动娱乐的新方式。

基于传统TCP/IP技术构建的广域网，自身存在着跨地域远距传输延迟高、抖动大、保证性差的先天不足，越来越难以为数字中国战略提供有力支撑。怎样结合能耗、资费，以及云资源通过广域网确定性网络进行算网层面的调度？

Dell PowerScale存储系统可以让我们轻松面对未来ADAS指数级别的数据扩张，利用PowerScale进行深度学习和大数据分析方面的系统化技术探索，可以更好地满足国内泊车业务的增长需求，建立合规化数据生态，为未来发展奠定坚实基础。

1月18-19日，由中国智慧城市论坛、中国科学技术法学会智慧城市工作委员会主办、华为技术有限公司支持的第八届中国智慧城市大会在北京召开。

这项研究提出了LongGuide算法，解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现，仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则：度量指导原则和输出约束指导原则，显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中，该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点，为提升AI长文本生成能力提供了新方向。

2025年5月19日，新加坡国立大学研究团队发表最新研究Thinkless，就像是给"内耗"的AI朋友配了一个心理咨询师，教会它什么时候该深度思考，什么时候可以快速回答。

优必选与奥迪一汽、北京具身智能机器人创新中心正式签署合作协议，共同研发人形机器人智能化解决方案。

《华为地产行业数字化白皮书》是“懂行人”华为携手克而瑞，在深入调研行业TOP50企业后共同发布的中国房地产数字化转型新解读

MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法：那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片，竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据，不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录，还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。

鸿蒙生态发展迅速，构筑万物智联时代的数字底座，带来更先进的能力、更高品质的数字内容体验、更高效的连接以及更系统的体验，步入更繁荣的全场景时代。