数字内存计算芯片初创公司d-Matrix推出3D堆叠内存技术，声称相比当前行业标准HBM4，该技术可将AI模型运行速度提升10倍，能耗降低90%。该公司成立于2019年，采用LPDDR5内存配合数字内存计算硬件，通过改进的SRAM单元直接在内存阵列中执行计算。首款3DIMC芯片Pavehawk已在实验室投入运行，下一代架构Raptor将整合该技术。

AIRI研究院提出SONAR-LLM，这是一种革命性的AI语言模型，它像人类一样先用抽象概念思考完整句子，再转换成具体词语输出。相比传统逐词生成的方法，SONAR-LLM在处理长文本时效率显著提升，当文档超过4096词时计算优势明显。实验显示它在摘要等任务中表现优异，特别是需要抽象化能力的场景，同时保持了训练的稳定性。

人工智能有望成为灵感源泉，以下六种技巧，让你更好地从OpenAI的聊天机器人身上汲取养分。

《堡垒之夜》已经实现了Meta远未能达成的目标。

哥伦比亚大学研究团队发布NodeRAG技术，通过异构图结构革新智能问答系统。该方法将文档信息分解为7种节点类型，采用双重搜索机制，在多个权威测试中准确率达89.5%，检索效率提升50%以上，为智能信息检索技术带来重大突破。

“CSG MOBILE达人秀”视频创作大赛邀请后来 炫酷、创意、专业、认真有态度的创意视频来了！

其实每次参加英特尔的发布会都会有不同的感受，除了新产品、新功能，英特尔对于产业的新洞察以及生态伙伴的协同创新也是与时俱进。进入数字经济时代，英特尔与产业界一起推动产业数字化，赋能数字经济进入新的阶段。

受疫情影响，2020年巴塞罗那世界移动通信大会已经取消。但华为与您在智能世界的约会不会取消，华为企业业务将在2月24日至27日通过线上直播的方式面向全球举行“线上巴展”暨“行业数字化转型大会2020”。

谷歌DeepMind开发的GenCast AI系统在天气预报领域实现重大突破，在97.2%的测试指标上超越传统数值预报系统。该系统基于扩散模型和四十年历史数据训练，能在8分钟内完成全球七天天气预报，比传统方法快数十倍。GenCast采用概率性预报方法，为决策者提供多种天气情景，在极端天气预测方面表现尤为出色，为农业、能源、交通等领域带来广阔应用前景。

Salesforce公布二季度财报，每股收益2.91美元，营收102.4亿美元，均超出分析师预期。净利润达18.9亿美元，同比增长。尽管业绩表现强劲，但公司本季度营收指引低于华尔街预期，导致股价盘后下跌超5%。公司数据云和AI业务年度经常性收入达12亿美元，同比增长超120%，显示AI转型进展。分析师认为Agentforce平台采用率虽高，但变现速度不及预期。

在华为云TechWave云原生媒体服务专题日对话环节上，江海洋导演与华为云共同探讨了当前影视制作的技术发展动态、云技术给影视制作带来的影响，以及基于华为云的创新实践。

企业级IT市场，品牌还是DIY的争论由来已久，便宜+凑合用的优点让DIY有了不少支持者，但在今天，随着数字化深入到各行各业，数据已是企业重要的资产。

《开源法则》对开源软件的历史和发展、开源社区生态和运营、企业参与开源与引入开源的原则和方法等内容进行了详细的阐述，同时针对开源软件在使用中的安全问题和风险、与开源软件安全治理相关的方法和工具等进行了介绍。

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5月16日，第二届世界智能大会在天津梅江会展中心开幕。刘强东在开幕式主题演讲中介绍了京东在智能时代“想什么、做什么，以及未来的发展方向是什么”。同时，他还辟谣了关于“京东将在十年内裁员50%”的消息。

这项由卡内基梅隆大学团队提出的Mod-X框架，旨在解决AI智能体之间无法有效协作的核心问题。通过分层架构设计，包括通用消息总线、语义翻译层、状态管理和区块链安全机制，实现了不同技术背景的AI系统无障碍通信。该框架采用发布-订阅模式，支持语义能力发现和动态工作流编排，为构建真正去中心化的AI生态系统奠定了基础。

Pangea安全公司研究人员发现了一种名为"LegalPwn"的新型攻击方式，通过在法律文档中隐藏恶意指令来欺骗大语言模型忽略其安全防护机制。该攻击利用了LLM对法律免责声明的合规要求，成功绕过了多个主流模型的安全检测。测试显示，OpenAI的GPT-4o、谷歌的Gemini 2.5等模型容易受到此类攻击，而Anthropic的Claude等模型则表现出更好的抵抗能力。

传统企业数字化转型趋势不可阻挡，云计算技术基础匮乏让企业举步维艰。如何借助开源技术助力企业数字化发展？在上海举行的KubeCon+CloudNativeCon China 2018大会上，云原生计算基金会（CNCF）负责人 Dan Khon给出了答案：

随着CIO逐步成为战略层面的业务领导者，他们也开始肩负越来越多责任——不仅要利用新技术创造价值，更须拥有良好的同理心。

RenderFormer是由浙江大学CAD&CG国家重点实验室和微软亚洲研究院联合开发的革命性神经渲染技术，将于2025年SIGGRAPH会议发表。这项技术首次实现了无需场景特定训练的三角网格全局光照渲染。区别于传统物理模拟渲染，RenderFormer将渲染问题重新定义为序列到序列的转换任务，采用双阶段Transformer架构处理光线传输。其渲染速度比传统方法快数十倍，能呈现包括复杂阴影、多次反射、漫反射间接光照等效果。尽管目前受限于4,096个三角形上限和特定训练数据范围，但已展现出成为渲染领域新范式的潜力。