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AMD 推出面向中小企业新型服务器 CPU
AMD 推出面向中小企业及专用托管服务的新款 Zen 5 Epyc 4005 系列服务器处理器，具备 6 至 16 个内核，显著提升传统及 AI 增强工作负载的性能。
互通性的突破：MCP 如何成为企业 AI 的通用语言
本文介绍了Anthropic在2024年发布的MCP协议如何迅速成为企业AI互联的主流方式，助力不同模型与工具的高效协作，并获得多家大公司的支持，推动标准化进程。
DanceGRPO：一场视觉生成领域的"舞蹈革命"
生成式AI的世界近年来经历了翻天覆地的变化。特别是在图像和视频生成领域，扩散模型（diffusion models）和整流流模型（rectified flows）的出现，极大地提升了AI生成内容的质量和多样性。这些模型就像是拥有惊人创造力的艺术家，能够根据文字描述创作出令人惊叹的图像或视频。
Akamai 最新研究表明：亚太地区企业去年解决 API 安全事件的平均成本超过 58 万美元
内部脱节、缺乏可见性和优先事项不一致，使企业容易受到代价高昂的 API 安全事件的威胁。
斑马技术最新报告显示，超七成全球及亚太仓库员工表示存在地面作业的受伤隐患
致力于实现一线工作流程的数字化和自动化，全球解决方案提供商斑马技术公司今日发布最新《2025全球仓储愿景研究报告》。本次《报告》指出，仓库一线员工明确表达了仓储运营自动化的益处，以及自动化落实不够迅速的风险。
利用人工智能与云计算解码帕金森病症
若要探寻真正能够治愈帕金森病的有效方法，就必须广泛收集并深入分析大量不同类型的数据信息，同时借助对大脑更为深入、细致的认知理解，从而推动新型治疗方式的研发。
Gartner发布云技术发展的六大趋势
Gartner发布未来四年云技术发展的六大趋势，包括对云技术不满、人工智能/机器学习（AI/ML）、多云和跨云、可持续性、数字主权以及行业解决方案。
为何云原生应用的迅速普及需要更快、更高效的工具集
本文探讨了云原生环境中 AI/ML 负载激增带来的变革，强调借助 Kubernetes 等新型工具实现规模、敏捷和便携优势，并以 Pizza Hut 案例说明云原生开发如何驱动业务升级。
AI应用落地提速，存储从“幕后”走向“台前”
如果说2025年的AI风向有何不同，或许最大的变化在于，行业重心正从2024年各大厂商普遍“卷算力”的风潮，转向更实际的应用层面。
私有蜂窝业务部署数量预计到 2030 年将超过 7000 个
研究预测到2030年，全球私有蜂窝网络部署将达7000多个，同比增长194%。制造业领跑市场，中立托管模式降低成本，加速5G私网应用。
Aarki 推出 Encore——隐私优先的移动增长平台
Aarki 推出的 Encore 平台借助先进 AI 与深度学习，实现全流程精准用户获取和留存，同时保障隐私安全，为移动营销注入全新活力。
KDDI 与 DriveNets 携手加速开放网络架构
KDDI与DriveNets联手，通过部署分离式路由器和软件网络服务，加速开放网络构建，提升扩展性、降低成本，为AI时代数据爆发做好准备。
Step1X-3D：迈向高保真度可控的三维资产生成新时代
如果把生成式AI的发展比作一场赛跑，那么文本、图像、音频和视频生成已经跑在了前头，而3D内容生成却明显落后，还远未达到可投入生产的成熟度。为什么会出现这种情况呢？研究团队通过深入分析，发现了三个关键瓶颈。
从同伴中学习：如何改进AI推理模型的自我纠错能力
想象一下，你刚开始解一道复杂的数学题，但在开头就走错了路。你会怎么做？大多数人可能会陷入对错误思路的执着，越走越偏。这个现象在人工智能中也存在，研究团队称之为"前缀主导陷阱"。
小米MiMo模型：如何从预训练到后训练全面激发大语言模型的推理潜力
在人工智能领域，我们经常看到像OpenAI、DeepSeek和Anthropic这样的公司推出强大的推理型大语言模型，它们能够解决复杂的数学问题和生成高质量的代码。然而，这些模型通常体积庞大，参数量动辄达到320亿甚至更多。想象一下，这就像需要一台超级计算机才能运行的庞大软件。
统一连续生成模型：让AI图像生成更快更好
想象一下，如果AI绘画是一门艺术，那么现在有两大流派：一种是"多步流派"，它像一位谨慎的画家，需要从模糊草图逐步细化，通常需要数十甚至上千步才能完成一幅精美画作；另一种是"少步流派"，它如同天才速写师，只需几笔就能勾勒出惊艳作品。前者代表是扩散模型(Diffusion)和流匹配模型(Flow-matching)，后者则以一致性模型(Consistency)为主要代表。
REFINE-AF：通过自我生成指令和自动反馈强化学习让语言模型更听话
想象一下，你刚买了一只聪明的小狗，它天生就有很强的学习能力，但却不理解人类的指令。虽然它能够模仿其他狗的行为，甚至能自己学会一些技能，但当你说"坐下"或"握手"时，它却一脸茫然。这就是大型语言模型（LLM）的初始状态——它们拥有惊人的语言能力，却不一定能准确理解和执行人类的指令。
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