今天，经过十余年的打磨与试错，这套体系已经成型并在云栖大会上发布了AI原生ERP，这也将引领ERP进入一个，以AI为核心的技术创新与行业价值跨越时代。…详细

AI原生ERP端点科技

中科院微电子研究所团队揭示深度学习中感知优化与质量评估存在意外不对称现象。研究发现评估性能优秀的模型在训练指导中效果有限，对抗性训练具主导作用，传统卷积网络在某些场景仍具优势。这项发现颠覆了"评估性能等…详细

人工智能图像超分辨率对抗性训练

香港科技大学研究团队开发了MOSS-ChatV视频AI系统，通过创新的"过程推理奖励"机制解决了现有视频AI推理过程不一致的问题。该系统不仅能准确预测视频中的未来事件，还能提供清晰的推理解释。研究构建了MOSS-Video数据…详细

视频理解强化学习过程推理

伯克利大学研究团队通过测试15个AI模型在五种推理策略上的表现，发现AI的"思考方式"直接影响答题效果。大模型可灵活运用各种策略，小模型需精准匹配任务特点。数学题适合步骤式推理，开放问题需要搜索式方法，效率优…详细

人工智能推理策略模型评估

清华大学和理想汽车联合开发的ReflectDrive系统，首次为自动驾驶引入"反省机制"，让AI司机具备自我纠错能力。通过将驾驶空间离散化和两阶段路径生成，系统能在规划路径后主动检查安全性，发现问题时智能修正。在NAVS…详细

自动驾驶离散扩散反省机制

星绽OS获顶尖学术会议最佳论文奖，一年内三篇论文被顶会收录。…详细

蚂蚁操作系统

Anthropic发布了面向成本敏感用户的Claude Haiku 4.5大语言模型，定价为每百万输入令牌1美元，输出令牌5美元，比旗舰版Sonnet 4.5便宜三倍。该模型采用混合推理架构，可根据需求调整计算资源，支持多模态输入最多20万…详细

人工智能自然语言处理成本优化模型

英国初创公司Nscale将为微软建设四个AI数据中心，总计部署约20万个GPU，合同价值高达240亿美元。首个数据中心将于明年在葡萄牙开建，配备1.26万个GPU。德州数据中心规模最大，将部署10.4万个GPU，容量从240兆瓦扩展至…详细

人工智能数据中心建设高性能计算芯片

谷歌宣布计划在印度安得拉邦维沙卡帕特南建立AI和数据中心枢纽，这是其在印度的首个AI专用设施。该项目是2026-2030年五年150亿美元投资计划的一部分，将整合大规模计算能力、可再生能源基础设施和扩展的光纤连接。该…详细

人工智能数据中心投资规模

Eightfold联合创始人推出AI数字孪生初创公司Viven，获得3500万美元种子轮融资。该公司通过为每位员工创建专门的大语言模型数字孪生，让团队成员即使在同事不在线时也能获取关键信息。Viven通过访问员工的内部电子文档…详细

人工智能数字孪生企业协作优化

新加坡陆路交通管理局与诺基亚合作，在超过50个地铁站部署光纤局域网解决方案，用于升级视频监控系统。该系统采用硬化光网络单元和光线路终端，支持25Gbps数据传输速度，相比传统铜缆网络减少70%布线和40%功耗。此次…详细

智能交通光纤通信基础设施升级

甲骨文将CloudWorld大会更名为AI World，反映企业软件市场从云迁移转向AI内置业务运营。在AI World 2025大会上，甲骨文强调智能体AI从试点项目进入日常ERP和供应链工作流程。Fusion应用内置的AI智能体可处理发票、管…详细

企业软件智能体AI自动化运营

由黑石、微软、英伟达、xAI和MGX组成的财团以约400亿美元收购Aligned Data Centers，创下数据中心收购纪录。该公司在北美和南美拥有50个数据中心，总容量达5GW。AI基础设施合作伙伴关系计划调动300亿美元股权投资，包…详细

人工智能数据中心投资并购

谷歌发布Veo 3.1 AI视频生成模型更新，显著改进了提示词遵循能力和图像转视频功能。新版本可同时生成视频和音频，并在Flow视频编辑器中新增"帧到视频"功能，用户可上传首尾帧自动生成中间内容。虽然在真实感方面仍不…详细

人工智能视频生成模型优化

上海AI实验室推出V-GameGym测试平台，首次全面评估AI模型的游戏开发能力。该平台包含2219个高质量游戏样本，采用代码、视觉、动态三维评估体系。测试70个AI模型发现，即使最优秀的GPT-5也只能成功开发45%的游戏，AI在…详细

视觉游戏生成多模态评估AI编程能力

Stability AI推出SD3.5-Flash系统，将AI图像生成速度提升18倍，仅需4步即可完成高质量图片生成，并通过量化优化让普通手机也能运行。该技术通过"时间步共享"和"分时间步微调"等创新方法，成功解决了传统AI绘画速度慢…详细

人工智能图像生成技术优化

上海人工智能实验室联合多所高校提出ScaleDiff方法，通过智能识别困难数学问题并大规模生成类似难题来训练AI模型。该方法在多个数学竞赛基准上实现显著性能提升，证明了困难样本对提升AI推理能力的重要价值，为构建更…详细

人工智能数学推理困难问题生成

这项由KAIST与微软研究院合作完成的研究揭示了AI语言模型中一个被忽视的重要机制。研究团队发现，除了明确的位置编码技术外，因果掩码这个看似只负责维持处理顺序的组件，实际上也在为AI提供位置信息。通过严密的数学…详细

自然语言处理注意力机制模型优化