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LTO-10容量提升至40TB，未来磁带路线图大幅调整
LTO联盟将LTO-10磁带原始容量从30TB提升33%至40TB，采用新型芳纶基底材料实现更薄更光滑的磁带结构。然而面对高容量硬盘和SSD竞争，联盟下调了未来路线图，LTO-14容量从原计划576TB降至365TB。该技术主要用于数据归档，在AI时代档案已成为战略资产，新容量将帮助企业更高效地整合PB级数据。
微软在亚特兰大启动首个AI"超级工厂"数据中心
微软宣布其首个人工智能"超级工厂"在亚特兰大正式投入运营，这是一座耗资数十亿美元的数据中心设施。该设施将与全国其他数据中心基础设施相连，为客户提供强大的计算能力。新设施占地85英亩，面积超过100万平方英尺，配备数十万个英伟达最强大的GPU和AI加速器。作为微软Fairwater网络的一部分，该设施专门用于训练和运行AI模型，将为OpenAI、Mistral AI和xAI等公司提供服务。
Alembic Technologies融资1.45亿美元并收购英伟达超算推进"因果AI"技术
因果人工智能初创公司Alembic Technologies宣布完成1.45亿美元B轮融资，估值增长近16倍。公司将大部分资金投资于英伟达NVL72超级计算机，打造私有AI基础设施。该公司专注于企业级因果AI模型，通过理解因果关系而非仅识别模式来生成营销洞察。新超算搭载英伟达最强Blackwell GPU，将为其连续学习神经网络和时空图构建算法提供计算支持，帮助客户利用专有数据获得竞争优势。
微软借助OpenAI芯片设计解决自身半导体难题
微软计划利用合作伙伴OpenAI的定制芯片开发来加强自身薄弱的半导体业务。根据修订后的合作协议，微软获得了OpenAI芯片设计的知识产权，并可在2032年前持续使用其AI模型。微软CEO纳德拉表示，公司将采用OpenAI的芯片设计并进行扩展以满足自身需求。这一合作凸显了开发尖端AI芯片的难度和成本，微软选择通过智能合作而非独自奋战来加速其芯片发展目标。
刚刚！微博宣布了自研模型：1.5B参数的VibeThinker打败671B的DeepSeek R1？
刚刚！微博宣布了自研模型：1.5B参数的VibeThinker打败671B的DeepSeek R1？
香港大学团队重磅突破：让AI画图速度提升4倍的神奇"降噪魔法"
香港大学联合多家顶尖机构开发出推测性雅可比降噪解码技术，巧妙融合扩散模型降噪与自回归并行处理，将AI图像生成速度提升2-5倍。该方法通过训练模型处理噪声输入并预测干净标记，实现多位置同时生成，在保持图像质量的同时大幅缩短等待时间，为AI创作应用带来革命性改善。
韩国大学团队破解AI绘画"胡言乱语"难题：让机器画出更真实的图像
韩国大学等机构研究团队提出TAG方法，解决AI绘画中的"幻觉"问题。该方法通过放大扩散过程中的切线分量来引导AI生成更真实图像，无需重训练模型且计算成本极低。实验显示TAG能显著改善图像质量，减少不合理细节如多指手等，同时可与现有引导技术结合使用，为AI绘画领域提供了简单有效的优化方案。
两分钟完成4D重建！匹兹堡大学团队让手机视频秒变3D世界
匹兹堡大学等机构联合开发的Instant4D技术能够在几分钟内将普通手机视频转换为高质量的4D动态场景重建，实现了30倍的速度提升和92%的内存节省。该技术通过网格剪枝策略和运动感知4D高斯建模，无需专业设备即可生成可从任意角度观看的3D内容，为视频内容创作、教育应用和虚拟现实等领域带来革命性变化，标志着3D重建技术从专业工具向消费级应用的重要转变。
港科大团队如何让AI长出"眼睛"：只需摄像头就能像人类一样理解3D世界
港科大研究团队开发的PG-Occ系统实现了仅用摄像头进行高精度3D场景理解的突破。该系统采用渐进式高斯建模和各向异性感知采样技术，能够识别任意文字描述的物体，在Occ3D-nuScenes数据集上取得了15.15的mIoU成绩，相比前最佳方法提升14.3%，同时推理速度提升131%，为自动驾驶和机器人视觉应用开辟了新路径。
无人看守的AI"审稿员"来了：蒙特利尔大学团队能否让论文评审变得更公平？
蒙特利尔大学研究团队开发的ReviewerToo系统通过多样化AI审稿员模拟真实学术评审流程，在1963篇ICLR论文测试中达到81.8%准确率，接近人类平均水平83.9%。该系统设计了理论型、实证型等不同"性格"的AI审稿员，并集成文献综述、作者答辩等完整评审环节，为解决学术界面临的评审规模化挑战提供了可行方案。
不让错误白白浪费：Meta AI团队突破传统强化学习瓶颈的全新方法
Meta AI团队和纽约大学研究者提出LENS方法，通过置信度加权机制有效利用AI训练中的"负面群组"（全错答案组），将传统强化学习中被浪费的计算资源转化为有价值的学习信号。该方法在数学推理任务上取得显著改进，Pass@k指标全面提升，特别是在困难问题上效果更加明显，为AI学习范式带来重要突破。
国立台湾大学让AI语音识别跨越方言壁垒：一个巧妙的"纠错魔法"如何让机器精准理解全球口音
国立台湾大学研究团队开发出Pseudo2Real技术，通过创建"纠错向量"来自动修正AI语音识别系统的口音偏见。该方法在非洲口音英语测试中将错误率降低了35%，无需大量人工标注数据，为解决语音识别技术的方言壁垒提供了创新且实用的解决方案，有望让全球不同口音的用户都能享受准确的语音识别服务。
MIT联手英伟达：让AI看懂无限长视频，告别卡顿和遗忘
MIT联手英伟达突破AI视频理解瓶颈，开发出能处理无限长视频的StreamingVLM模型。该技术采用创新的三层记忆管理策略，实现实时视频解说而不会卡顿或遗忘。在超过2小时的测试中胜过GPT-4o，为自动驾驶、智能监控、在线教育等领域开辟新可能。
香港中文大学团队首次实现毫米到公里级全尺度视觉空间推理：让AI像人类一样理解从螺丝到建筑的空间关系
香港中文大学研究团队开发出首个全尺度视觉空间推理系统SpaceVista，能够处理从毫米到公里级共六个数量级的空间推理任务。该系统包含100万问答对的大规模数据集、专门设计的AI模型和高精度评测基准，通过尺度专家架构和渐进式奖励机制，成功解决了跨尺度知识冲突问题，在多项评测中显著优于现有模型，为工业制造、自动驾驶、无人机应用等领域提供了重要技术支撑。
思科人工智能研究：97%的AI领导者实现规模化价值 基础设施决策成就领先优势
《思科2025人工智能就绪指数》（Cisco AI Readiness Index 2025）最新研究结果表明：“领导者”，即受访企业中13%最具AI就绪度的群体，正通过基础设施方面的差异化决策创造复合优势。
李彦宏：当AI被真正内化，生产力革命才真正开始
唯有当AI被真正内化为一种原生能力，才能在各行各业实现“效果的涌现”，引爆一场生产力革命，让智能红利最终转化为社会红利。
AI聊天机器人会思考了！StepFun研究团队让AI学会边想边说的惊人突破
StepFun团队开发了革命性的Mind-Paced Speaking技术，让AI聊天机器人首次具备边思考边说话的能力。通过双大脑架构，分别负责思考和表达的两个AI模型协同工作，实现零延迟响应的同时保持92.8%的高准确率。这项技术模拟人类大脑机制，让AI对话变得自然流畅，为人机交互开创了全新范式。
微软和哥伦比亚大学联手开发AI"预知"系统：让机器像人一样先想后行
微软和哥伦比亚大学联合开发了名为Dyna-Mind的AI训练框架，通过两阶段训练教会AI进行"心理模拟"。该框架让AI学会在行动前进行虚拟试错，显著提升了在复杂规划任务中的表现。在推箱子、虚拟家庭任务和安卓设备操作等测试中，成功率分别达到82.5%、92.5%和40.7%，远超传统方法。这项研究为开发更智能的AI助手奠定了基础。
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