DeepSeek最新论文聚焦于流形约束下的HC架构，探索在模型规模与数据量之外的架构层面创新路径。研究强调数学原理的精妙设计与工程实践的高度结合，提出通过流形约束优化模型内在结构，提升学习效率与泛化能力。该方法不仅增强了神经网络对高维数据的适应性，也为通向通用人工智能（AGI）提供了兼具理论深度与实用价值的新方向。
国内首个兼容Tinker范式并全面开放的Serverless微调平台正式推出，基于开源Tinker SDK构建，为复杂强化学习任务提供高效、低成本的工业级解决方案。该平台采用Serverless架构，开发者无需购置硬件设备，按实际使用的Token进行计费，显著提升资源利用效率。通过降低技术门槛与运维成本，平台赋能更多开发者快速实现模型微调，推动AI应用的敏捷开发与规模化落地。
OpenAI近日发布一项重要预警，指出网络安全领域正加速迈入自动化战争时代。随着人工智能技术的广泛应用，网络攻击与防御手段均呈现出自动化趋势，攻击者利用AI快速识别漏洞、发起大规模精准攻击，而防御方也依赖智能系统实现实时监测与响应。OpenAI强调，自动化工具在提升效率的同时，也可能被恶意滥用，导致安全威胁指数级增长。据相关数据显示，2023年全球由AI驱动的网络攻击事件同比上升67%，凸显出安全防护体系升级的紧迫性。专家呼吁建立更严格的AI使用规范与国际协作机制，以应对这一变革带来的挑战。
在空间站开展的锂离子电池轨道实验，标志着我国在太空能源技术领域迈出关键一步。该实验依托空间站长期在轨运行平台，对新型锂离子电池在微重力、高辐射等极端环境下的性能稳定性进行系统性轨道测试。实验数据显示，优化后的电池模块在200次充放电循环后仍保持92%以上的容量，展现出优异的可靠性。此次太空科研成果将为未来深空探测任务提供高效、轻量化的能源解决方案，并推动地面储能技术的升级迭代。
新华社发布权威速览，全面解读我国知识产权强国建设进展。数据显示，2023年我国发明专利有效量达465.5万件，同比增长16.6%；每万人口高价值发明专利拥有量达到9.6件，较上年增长17.1%。全国专利密集型产业增加值占GDP比重达13.2%，知识产权质押融资总额突破4600亿元，同比增长近30%。一系列数据表明，我国在知识产权创造、保护、运用等方面取得显著成效，创新活力持续释放，为高质量发展提供有力支撑。
在2024年国际消费电子展（CES）上，端侧AI与物理AI成为人工智能领域的重要突破方向。随着设备计算能力的提升，端侧AI正推动数据处理从云端向本地迁移，据行业数据显示，预计到2025年全球将有超过70%的AI推理任务在终端设备完成。与此同时，物理AI通过融合感知、决策与行动能力，正在重塑机器人、自动驾驶等现实交互系统。CES展会上多家企业展示了具备自主环境适应能力的智能硬件，标志着AI从虚拟服务迈向实体交互的新阶段。这一双重趋势不仅加速了人工智能的普及化，也对低延迟、高安全性应用场景提供了创新解决方案。
人工智能正加速从理论研究迈向产业应用，成为推动各行业转型升级的核心驱动力。据相关数据显示，2023年中国人工智能核心产业规模已突破5000亿元，带动相关产业超万亿元，技术转化效率显著提升。当前，AI已在制造、医疗、金融、交通等领域实现深度赋能，通过智能驱动实现生产效率提升与服务模式创新。随着算法优化、算力增强与数据积累的协同推进，人工智能将持续深化与实体经济融合，助力产业智能化升级。
2025年，全球AI领域的竞争与合作格局持续演变。OpenAI与AWS达成深度战略合作，借助后者强大的云计算基础设施加速模型训练与部署，标志着AI技术生态与云服务融合的进一步深化。与此同时，Meta的开源AI项目因社区贡献不足与商业化路径模糊而陷入发展瓶颈，暴露出开源模式在高强度竞争环境下的挑战。这些动态凸显了AI巨头在技术路线、资源协同与生态构建上的战略分化。行业正从单一技术突破转向生态体系竞争，合作与博弈并存成为主旋律。
在算力资源日益紧张的背景下，提升GPU利用率已成为企业基础设施优化的关键任务。调查显示，已有35%的企业将其列为首要目标，以应对不断增长的计算需求。然而，仍有44%的组织缺乏有效的GPU利用管理策略，导致资源闲置与严重浪费，每年可能造成数百万美元的经济损失。在高性能计算和人工智能快速发展的当下，推动资源优化不仅关乎技术效率，更直接影响运营成本与竞争力。因此，制定科学的GPU管理策略，已成为企业实现可持续发展的迫切需求。
通过一种创新的操作系统优化技术，显著提升了CPU与GPU的资源利用效率。该技术将CPU利用率从15%提升至45%，并通过支持离线与在线业务的混合部署，实现智能计算任务与通用任务的并行运行，进一步使CPU利用率提高30%。同时，该方案有效降低整体计算成本达50%，在保障系统稳定性的同时，实现了计算资源的高效整合与利用，为数据中心的降本增效提供了可行路径。
TDSQL-B数据库凭借其在处理大规模数据时的卓越性能，显著简化了复杂数据管理流程。该系统通过高效计算与智能调度，支持高并发、低延迟的数据访问，在金融交易、实时风控、智慧物流与用户画像四大核心场景中实现广泛应用。例如，在某大型金融机构的应用中，TDSQL-B成功支撑日均超10亿条交易数据的稳定处理，响应时间缩短至毫秒级。其架构设计兼顾可扩展性与稳定性，有效降低运维复杂度，提升业务连续性。
随着数据规模的持续增长，传统一体化对等架构在数据库性能与一致性之间逐渐暴露出瓶颈。为提升系统可靠性与写入效率，现代数据库优化策略正转向采用高性能Raft日志存储架构。该架构通过将日志复制与数据存储分离，利用Raft协议保证日志的一致性与高可用，显著降低了主从同步延迟，提升了故障恢复速度。实践表明，在相同硬件条件下，基于Raft的日志存储方案可将写入吞吐提升40%以上，同时保障强一致性，适用于对数据可靠性要求严苛的场景。这一架构转变代表了数据库核心优化的重要方向。
本文介绍了一种高效的并行查询技术，旨在提升数据库查询性能的同时实现100%的MySQL兼容性。该技术通过对查询计划进行智能分解与优化，充分利用多核处理器的并行处理能力，显著提高了复杂查询的执行效率。实验数据显示，在典型OLAP场景下，查询响应时间平均缩短60%以上，资源利用率提升40%。整个架构在保持与MySQL协议、语法及行为完全兼容的基础上，实现了无缝集成，无需修改现有应用代码即可享受性能红利。该方案为大规模数据处理提供了高性能、低迁移成本的解决方案，具有广泛的应用前景。
一场关于AI模型的实战体验，正在引发堪比画图领域革命的创作变革。通过一个下午的深度操作，用户得以亲历智能生成技术在内容创作中的强大能力。从文本构思到视觉呈现，AI不仅提升了效率，更重新定义了创作边界。这一技术浪潮正以惊人的速度渗透各行各业，推动内容生产方式的根本性转变，其影响力可与图像生成AI带来的颠覆相媲美。
传统电子产品普遍遵循性能随时间折旧的规律，出厂后性能逐步下降。然而，随着智能系统的发展，这一范式正在被打破。最新研究表明，通过引入标准化操作流程（SOP），智能系统能够驱动视觉-语言-行动（VLA）模型在现实环境中实现可扩展的在线进化。该机制使系统在持续交互中不断优化决策与行为能力，突破静态性能边界，展现出动态增强的潜力。这种从“性能折旧”到“在线进化”的转变，标志着智能设备正迈向自我迭代的新阶段，为未来智能硬件的发展提供了全新路径。
训练未来的家庭机器人以完成叠衬衫、整理桌面和系鞋带等日常任务，正面临核心挑战：获取真实世界中高质量的双手协同、长程、多模态数据。尽管算法与硬件不断进步，但缺乏足够数量的真实交互数据严重制约了机器人的泛化能力与操作流畅性。此类任务要求精确的手眼协调与长时间的动作规划，仅靠模拟环境或短时片段难以还原复杂的生活场景。因此，构建涵盖视觉、触觉与运动信号的同步记录数据库，成为推动家庭机器人实现类人操作的关键路径。