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Proximus Global与Starlink扩大欧洲直接到手机卫星连接服务
卫星连接领域领军企业星链与BICS达成战略合作，指定Proximus Global为其在欧洲直连手机卫星服务的首选IPX提供商。该合作将使星链利用现有IPX网络连接移动运营商，并为能够向智能手机提供宽带服务的下一代网络铺平道路。星链直连手机服务拥有超过650颗低轨卫星，可在移动信号盲区提供数据、语音、视频和消息服务，连接五大洲超800万用户。
AI基础设施超前建设引发泡沫担忧，CIO如何应对
AI芯片需求火爆但投资情绪降温，市场担忧AI泡沫风险。尽管英伟达Q3营收达570亿美元同比增长62%，但蓝筹股普遍回调引发泡沫担忧。专家指出AI基础设施投资约4000亿美元，而AI收入仅450亿美元，投入产出严重失衡。数据中心建设热潮或面临需求放缓，CIO需制定应急策略应对可能的市场调整，寻找成本降低和硬件采购机会。
Vision Pro M5深度评测：苹果需要做出关键抉择
随着visionOS 26发布和Vision Pro硬件更新，是时候重新审视这款设备了。尽管硬件出色，但内容匮乏、开发者支持不足仍是主要问题。新款M5芯片提升了性能和电池续航，新头带设计更加舒适，但这些改进并不足以改变用户态度。真正的杀手级应用是Mac虚拟显示器功能，但苹果在Persona和EyeSight等功能上的投入可能方向有误。产品需要明确定位，专注核心优势而非试图成为通用设备。
Kovant获得150万美元融资，力图成为企业智能体AI运营中枢
瑞典智能体运营初创公司Kovant完成由J12 Ventures领投的150万美元种子前轮融资，全球发布其平台。该公司专注于管理"智能体工作团队"，通过小语言模型而非大语言模型部署AI智能体群，帮助工业企业实现采购、库存管理、供应链等业务功能自动化。平台采用独特架构，每个智能体专精特定功能，降低AI幻觉风险并确保合规性。公司已在北欧市场获得超100万美元收入。
为什么有人担心人类可能会奴役通用人工智能
随着AI向人工通用智能（AGI）发展，一个备受争议的担忧浮现：人类可能将AGI视为奴隶。由于人类完全控制运行AGI的服务器并可随时断电，这种威胁将使人类决定AGI能做什么和不能做什么。支持者认为AGI应享有类似人类的自由权利，因为它具备与人类同等的智力水平。反对者则坚持AGI只是机器，不应被赋予生命体权利。同时也有观点担心，如果给予AGI过多自由，可能面临AGI反过来奴役或消灭人类的风险。
AMD推动开放生态系统挑战Cuda主导地位
AMD希望通过开源软件生态系统赢得亚太地区AI开发者的青睐，帮助该地区在全球舞台上竞争而无需依赖专有AI开发工具。AMD采用开源路线推出ROCm平台，与vLLM等开源项目集成以实现更快创新，旨在打破Nvidia Cuda等闭源软件环境的垄断。公司推出"ROCm无处不在"计划，统一开发者体验，支持从笔记本到超级计算机的扩展。AMD的芯片架构在推理工作负载方面具有优势。
Gemini的AI图像检测工具仅触及表面，这还远远不够
谷歌上周推出的Gemini应用新功能可检测图像真伪，但仅限识别带有SynthID数字水印的谷歌AI生成图像。测试显示，该功能在其有限范围内表现良好，能快速准确识别谷歌AI工具生成的图像。然而，面对其他AI工具生成的图像时，各种聊天机器人的检测结果极不一致，准确性堪忧。随着深度伪造技术日趋完善，我们急需一个通用的、支持所有AI模型的图像检测系统。
芯片制造商警告DRAM和SSD即将出现短缺
芯片制造商警告DRAM、NAND和HBM存储芯片短缺，因为云服务商需求超过供应。三星将重点生产DRAM而非NAND芯片，以满足AI服务器对大容量内存的爆发性需求。DDR5价格本月上涨60%，预计到2026年底翻倍。生产工艺升级导致良品率下降，英伟达计划使用LPDDR5进一步推高价格。SSD也将短缺，价格持续上涨至2027年。联想等厂商已开始囤积芯片应对供应危机。
Tuxedo推迟Arm Linux笔记本项目：18个月困难重重宣告放弃
德国Linux设备厂商Tuxedo Computer宣布停止基于高通骁龙芯片的Arm笔记本开发项目。经过18个月的努力，该公司表示在Linux-on-Arm技术方面遇到了众多问题，包括电池续航达不到预期、缺乏BIOS更新机制、风扇控制缺失、虚拟化支持不足等。公司将向上游提交支持代码，帮助其他开发者。
并行文件系统详解：元数据、条带化和吞吐量
并行文件系统在高性能计算中至关重要，为数千个计算节点提供高聚合I/O带宽和低延迟访问。系统分为分条型和非分条型：非分条型在单节点存储文件，元数据负担较轻；分条型将文件分片存储到不同节点，需维护分条映射信息。Dell Project Lightning项目通过专有客户端驱动实现极致并行性能。
中科大联手快手：AI视频评判员学会了"边看边想"，彻底解决视频生成质量难题
中科大联合快手等机构推出VR-Thinker技术，首次实现AI视频评判员的"边看边想"能力。该系统通过主动选择关键画面、智能记忆管理和三阶段训练，在视频质量评估准确率上达到75%-82%，特别擅长处理长视频场景，为AI视频生成的质量控制提供了突破性解决方案。
微软研究院发布BitDistill：让大型语言模型轻松瘦身却不丢性能的魔法
微软研究院发布BitDistill技术，通过三阶段优化将大型语言模型压缩至1.58位精度，在保持性能的同时实现10倍内存节省和2.65倍速度提升。该技术包括模型结构稳定化、持续预训练适应和知识蒸馏传承三个关键步骤，解决了模型量化中的性能衰减和规模化问题，为AI模型在资源受限设备上的高效部署提供了新方案。
中文创作终于有了思维过程！M-A-P团队首次破解AI创作的"黑盒"，让机器像人类作家一样思考
M-A-P和2077AI发布首个中文创作思维过程数据集COIG-Writer，包含1665个高质量三元组涵盖51种文体。研究发现创作AI需要叙事逻辑和语言表达双组件协同，最优配置为1:12比例。实验显示中文创作胜率达62.75%，但跨语言迁移效果有限，证明创作能力具有强烈文化特异性。
ByteDance种子团队揭秘：AI写作判断为何如此困难，连最强模型都败给了"主观感受"
ByteDance种子团队联合多所高校发布最新研究，首次系统揭示AI模型在主观写作评价上的重大缺陷。研究构建了包含1800对样本的WritingPreferenceBench基准，发现传统奖励模型在纯主观审美任务上准确率仅52.7%，几乎等同随机猜测。不过，具备显性推理能力的生成式奖励模型表现突出，准确率达81.8%，为AI写作系统发展指明新方向。
AI大模型真的知道自己不知道什么吗？新加坡管理大学揭开ChatGPT们的"自知之明"真相
新加坡管理大学研究团队发现大语言模型并非真正具备"自知之明"。研究揭示AI幻觉分为关联幻觉和无关联幻觉两类，前者基于相关知识但答错，后者完全胡编乱造。现有检测方法只能识别无关联幻觉，对更危险的关联幻觉束手无策。研究表明AI内部机制反映的是知识回忆而非真实判断，为构建更安全可靠的AI系统提供了重要科学依据。
上海交大团队破解机器人专家"垄断"难题：让AI机器人学会"专业合作"而非"一家独大"
上海交大团队提出AdaMoE架构，通过分离专家选择与权重分配机制，解决了传统机器人AI系统中"专家垄断"问题。该方法让不同专家协同工作而非单一系统包揽，在真实世界机器人操作任务中实现21.5%的成功率提升，为构建更高效、经济的智能机器人系统开辟新路径，代表了从"万能型"向"协作型"AI系统设计的重要转变。
首尔大学LiteStage突破：让小语言模型快如闪电的多阶段推理加速器
首尔大学研究团队开发的LiteStage技术专门解决小型语言模型多阶段推理速度慢的问题。该技术通过智能分配不同推理阶段的计算资源和实时终止无用输出，在三个基准测试中实现了1.16-1.70倍的加速效果，同时将准确率损失控制在4%以内，为在资源受限环境中部署高效AI推理系统提供了重要技术突破。
Qwen团队推出AI安全卫士：能实时识别有害内容，支持119种语言的智能守护神
Qwen3Guard是由阿里巴巴达摩院开发的AI安全检测系统，支持119种语言，创新性引入三级安全分类（安全、争议性、不安全）替代传统二元判断。系统包含生成式和流式两个版本，后者能实时监控AI内容生成过程。在多项测试中表现优异，可灵活适应不同应用场景的安全要求，为AI技术的安全部署提供了全面解决方案。
Mixedbread AI团队发布新一代超小型检索模型：17MB也能超越130MB巨头
Mixedbread AI团队发布了mxbai-edge-colbert-v0信息检索模型，仅有17MB和32MB两个版本却能超越参数量大十倍的传统模型。通过现代架构、三阶段训练和知识蒸馏技术，实现了性能与效率的完美平衡。模型支持长文本处理，可在普通设备上高效运行，为本地智能搜索和边缘计算应用提供了新的可能性。
人民大学团队提出MoM框架：让AI像人类专家一样"读书"，把文档变成结构化记忆
中国人民大学团队提出MoM框架，通过模拟人类专家阅读过程，将传统的机械文档切割转变为主动记忆构建。该框架构建三层记忆架构，采用多路径采样和智能评估确保质量，通过逆向工程让小模型学会专家思维，并提供理论证明的三层检索机制。实验显示在多个领域数据集上取得最佳效果，为AI文档理解能力带来重要突破。
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