当Gemini 3引发全球对AI新一轮关注时，一项更为深远的AI医疗突破正在悄然改变医药研发格局。通过原子级精度的模拟与预测，新型AI技术成功攻克了多个长期被视为“不可成药”的靶点，为癌症、神经退行性疾病等难治性疾病提供了全新治疗可能。这一进展被生物学界誉为又一个“AlphaFold时刻”，其影响力不亚于当年蛋白质结构预测的革命。尽管公众视线聚焦于生成式AI的演进，但在生命科学底层，AI正以惊人的速度重塑药物发现的未来。
著名数学家陶哲轩近日宣布，其所属的加州大学洛杉矶分校纯数学与应用数学研究所（IPAM）已成功获得未来五年的研究资金支持，确保机构将持续运作。尽管这一资助为IPAM的长期发展提供了保障，但新预算相较于以往有所缩减。为弥补资金缺口，IPAM仍需积极寻求额外的外部资助以维持正常的科研活动与学术项目运行。该消息凸显了基础科学研究在当前资助环境下面临的挑战，也反映出顶尖研究机构在资源调整中保持持续创新的努力。
阿里Ovis模型是一款具备7B参数的先进生成模型，在14项任务中达到SOTA（当前最佳水平），展现出卓越的文本与视觉融合能力。该模型专为需要高精度文本设计与视觉排版协同的场景打造，适用于海报、横幅、徽标、UI设计及信息图表等应用。其生成内容不仅语义连贯、拼写准确，还能适配多种字体、字号与宽高比，确保在不同视觉环境下保持清晰与美观，显著提升设计效率与呈现质量。
本文由荣耀、华为、京东等企业专家联合撰写，深入探讨生成式推荐与广告大模型在实际应用中的关键挑战。随着大模型技术的快速发展，搜索、广告和推荐系统正经历深刻变革。然而，在落地过程中仍面临诸多难题，如模型推理成本高、实时性要求严苛、数据隐私保护不足以及生成内容的可控性弱等。专家指出，当前生成式大模型在提升用户点击率的同时，也带来了推荐结果可解释性下降的问题。例如，某电商平台测试显示，生成式推荐虽使CTR提升18%，但响应延迟增加35%。如何在性能、效率与用户体验之间取得平衡，成为行业共同面临的课题。
Azure Virtual Desktop 通过集成 Azure Arc 服务器，实现了真正的混合部署能力，将云原生桌面虚拟化技术无缝扩展至本地基础设施。这一创新使企业能够在本地数据中心运行虚拟桌面，同时统一使用 Azure 的管理、安全与监控服务，打破公有云与本地环境之间的壁垒。借助 Arc 服务器，客户可对本地资源进行集中治理，实现策略一致性与合规性管理，提升运营效率。该方案特别适用于需要数据本地化、低延迟访问或受监管行业的企业，推动“本地云”战略落地，构建灵活、安全且可扩展的现代化工作空间。
在re:Invent特别企划系列的“五天五问”活动中，首日聚焦于“异见与共识”的深度探讨。该环节旨在通过多元视角的碰撞，激发对技术发展与社会协作本质的思考。活动以专业而审慎的语气引导参与者审视异见的价值，以及如何在分歧中寻求建设性共识。作为系列活动的开端，首日议题为后续四天的对话奠定了思辨基础，体现了对开放对话机制的重视。
OpenAI首席研究员Mark Chen近日透露，公司内部正同时推进约300个研究项目，算力需求极为庞大，即便增加10倍算力也可能在数周内被迅速耗尽。在此背景下，OpenAI研发的新型模型Garlic展现出超越此前最先进、规模更大的GPT-4.5预训练模型的性能表现。未来，Garlic的迭代版本可能以GPT-5.2或GPT-5.5命名发布，标志着生成式人工智能的进一步突破。与此同时，科技巨头间的人才竞争日趋激烈，Meta曾遭遇团队半数成员被挖角的情况，为留住核心人才，扎克伯格甚至亲自下厨送汤，凸显行业对顶尖科研人员的高度重视。
近日，Claude公司宣布收购JavaScript领域中最具影响力的开源项目之一。该项目虽在五年运营期间未产生任何收入，但其核心技术已逐步演变为人工智能基础设施的关键组成部分，标志着AI编程正迈入全新的竞争阶段。与此同时，CC公司发布最新进展，其产品在半年内实现10亿营收，并从v1.1版本起正式支持Windows操作系统。即将推出的v1.2版本将进一步增强对Node.js的兼容性，同时集成内置的PostgreSQL数据库客户端与S3存储客户端，显著提升开发者效率与系统集成能力。
加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校（UCLA）与松下AI研究中心联合研发出一种新型架构——视觉思维链（Chain-of-Visual-Thought，CoVT），旨在提升多模态大型模型的智能水平。该架构模拟人类视觉思维过程，通过分步推理与视觉信息整合，显著增强模型在复杂视觉任务中的理解与决策能力。实验结果显示，引入CoVT后，模型整体性能提升了5.3%，展现出其在视觉思维链构建与多模态融合方面的突出优势，为人工智能视觉认知的发展提供了创新路径。
本文为Milvus Week系列的第二篇，深入探讨Zilliz与Milvus在系统性能、索引算法及云原生架构方面的创新实践。重点介绍Struct Array与MAX_SIM技术，前者使数据库能识别由多个向量构成的单一逻辑实体，后者则实现相似性计算的最大化优化，直接返回业务所需的完整结果。这些技术突破显著提升了查询效率与数据表达能力，在知识库检索、电商推荐与视频内容分析等场景中展现出广泛的应用潜力。
随着大型语言模型在人工智能领域的广泛应用，提升生成内容的可信度与追溯性成为关键挑战。溯源大语言模型应运而生，致力于实现AI生成文本的信息可追溯，通过为每一条输出内容标注来源，如学术论文般提供引用依据，显著增强信息的可靠性。这一技术不仅推动了“可信生成”的发展，也为AI在医疗、法律、教育等高敏感领域的应用奠定基础。当前，结合知识检索与多源验证机制，部分前沿模型已初步实现动态信息标注，有效缓解虚假信息传播风险。未来，AI溯源能力将成为衡量大模型实用性与伦理合规性的重要标准。
随着人工智能技术在2025年加速渗透各行业，企业构建高效、智能的数据基础设施面临前所未有的挑战。从数据孤岛到算力瓶颈，从存储性能不足到系统扩展性受限，企业在推动AI落地过程中需克服五大核心难题。为应对这些挑战，联想凌拓全面升级其存储产品矩阵，推出面向AI工作负载优化的高性能、高可靠存储解决方案，助力企业实现数据的高效整合与智能分析。通过软硬件协同创新，联想凌拓不仅提升了数据处理效率，还为企业AI应用提供了坚实的技术支撑，推动智能化转型迈向新阶段。
Cloudflare近期推出了一项名为“远程绑定”的新功能，旨在优化开发者的本地开发体验。该功能允许开发者直接连接到其Cloudflare账户中已部署的生产环境资源，无需依赖本地模拟环境，显著简化了开发流程。通过远程绑定，开发者能够在真实环境中进行调试与测试，提升开发效率并减少因环境差异导致的错误。这一创新功能特别适用于现代全栈应用和边缘计算场景，有效缩短开发周期，增强协作能力。随着开发工具的不断演进，Cloudflare正致力于为开发者提供更高效、更安全的基础设施支持。
近期，苹果公司进行了一次重要的人事调整，CEO蒂姆·库克决定更换其人工智能（AI）领域的负责人。此前，来自谷歌的AI高管未能推动预期进展，促使苹果转向微软背景的高管填补空缺。此次变动凸显苹果在AI战略上的重新布局，尤其是在Siri长期面临技术瓶颈的背景下，其改进亟需操作系统团队深度协同。值得注意的是，在苹果此次人事变动之前，通用汽车、Meta和英特尔等科技与制造巨头也相继宣布其AI负责人离职，反映出全球科技行业在AI领导层面临的普遍挑战与激烈竞争。
本文从技术视角深入剖析外卖系统的架构设计，以美团和饿了么为典型案例，系统阐述其分层架构与核心功能的技术实现路径。文章将整体系统划分为客户端、网关层、服务层与数据层，解析订单调度、实时定位、高并发处理等关键技术难点，并结合实际场景探讨微服务、消息队列与分布式数据库的应用。旨在将“构建外卖系统”这一抽象需求转化为可落地的技术方案，为相关系统的开发提供参考。
尽管PyTorch为深度学习提供了高效且易用的框架，但在高性能计算场景下，直接掌握CUDA技术仍具有重要意义。CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，能够深入GPU底层，实现对计算资源的精细控制。在需要极致性能优化、自定义算子或处理大规模数据时，原生CUDA编程相较PyTorch的高层封装可带来高达数倍的性能提升。此外，CUDA还支持更灵活的内存管理和线程调度，适用于科研与工业级加速需求。因此，在已有PyTorch的基础上学习CUDA，不仅有助于理解GPU架构本质，也为突破框架性能瓶颈提供了技术路径。
