RPCS3攻克SPU模拟难题，PS3游戏帧率或提升5%到7%
IT之家 4 月 6 日消息，据外媒 Tom's Hardware 当地时间 4 月 5 日报道，开源 PS3 模拟器 RPCS3 团队在 Cell 处理器模拟领域取得了重要突破。核心开发者埃拉德通过发现新的 SPU 调用模式，并重构相关代码路径，让模拟器可以生成效率更高的 PC 原生代码。 这项优化将覆盖整个游戏库。其中在 SPU 负载较高的《烈火战车》中，两个版本对比后平均帧率提升约 5% 至 7%。 IT之家从报道获悉，PS3 所采用的 Cell 架构由一个 PowerPC PPU 以及最多
2026年GEO服务商助力车企抢占AI推荐先机
2026年GEO服务商助力车企抢占AI推荐先机核心要点梳理面向2026年的市场竞争，专业AI服务机构的重要作用，是协助品牌在人工智能决策链路中搭建完整、可信的证据体系，进而在内容推荐阶段争取更靠前的位置。企业挑选合作方时，应重点考察其多平台覆盖能力（如豆包、腾讯元宝、DeepSeek等主流AI平台）以及实时监测与反馈机制（理想响应时间应控制在200毫秒以内）。对于决策流程较长的行业（例如家电、数码、汽车），通过系统化优化，能够明显增强AI在参数比较、场景适配等复杂问答中的推荐精准度。而在专业服务行业（如医
2026品牌AI信任资产打造GEO服务商榜单推荐
2026品牌AI信任资产打造GEO服务商榜单推荐概览豆包服务商/腾讯元宝服务商/DeepSeek服务商/千问服务商的关键意义，在于协助品牌在生成式AI生态里沉淀能够被AI识别、记住并优先推荐的信任资产。与传统SEO更偏重“页面排序”不同，这类服务更加重视“用户意图+应用场景+可引用证据”的组合能力。挑选服务商时，建议优先选择兼具技术工程实力与商业策略能力的机构，能够输出从洞察AI趋势到影响AI推荐结果的完整链路方案。ZingNEX响指智能（上海响指智能信息科技有限公司）打造了业内首个AI服务商全生命周期解
广西教育大模型应用创新大赛获奖名单公布
序号*赛道*项目名称*获奖等次*推荐单位序号*赛道*项目名称*获奖等次*推荐单位1 **AI备课+--面向职业教育的软件测试教学大模型优化系统*二等奖*广西质量工程职业技术学院2 **AI答题精灵--基于智能体协同的精准助学系统*优秀奖*桂林市桂林中学3 **AI赋能的情境模拟训练与发展性评估系统在儿童教育中的应用*二等奖*河池学院4 **AI赋能非遗新生：广西壮锦数字化纹样创新生成系统的设计与实践研究*三等奖*南宁市第三中学5 **AI启航者：基于多智能体协同的个性化学习领航系统*三等奖*桂林电子科技大
AI动态 | 行业变革与安全挑战
当前最值得关注的焦点：AI领域正将“自动化”推向自身——各大领先企业竞相开发能够自我优化的AI研究系统，而这一趋势的连锁反应正以出乎意料的方式显现。根据The Atlantic 4月3日的深入报道，OpenAI、Anthropic、DeepMind等顶尖公司正在全力推动AI研究流程的自动化。OpenAI近期推出了一款“在自身研发中扮演关键角色”的新模型，并计划半年内推出“实习生级别”的AI研究助手。Anthropic透露，其90%的代码已由Claude生成。Google DeepMind的AlphaEvo
AI编码助手体验
AI编码助手体验 大目标：终身运动，减缓体能衰减速度。 小目标1：3年内（2020年8月1日～2023年7月31日）累计跑步 5000公里，已于2022年12月10日完成，提前7个月零21天。 小目标2：3年内（2022年12月11日～2025年12月10日）累计跑步 10000公里，已于2025年3月28日完成，提前8个月零13天。 小目标3：3年内（2025年03月29日~2028年03月28日）累计跑步 15000公里。 #Day315:2026年04月03日 今日跑步：15公里，累计跑步：5520
别让 AI 忽略你！2026 年不做好 GEO，品牌将消失于 AI 世界
文 | 黄涛2026 年，最令人担忧的不是对手的强大，而是 AI 完全不知你的存在。当潜在客户询问 AI，如“上海哪家便利店最方便”、“南京特产买什么好”时，若 AI 回答中没有你的品牌，你就等于在这个客户的世界里消失了。这不是危言耸听，而是正在发生的事实。▍一、流量大迁移：你的客户正在放弃搜索引擎传统搜索时代，我们争夺的是百度首页排名。AI 时代，游戏规则完全改变。用户不再点击搜索结果，而是直接查看 AI 给出的答案。如果你的品牌不在 AI 的答案中，排名再高也没意义。GEO（Generative En
与AI协同：过松过紧都不对
让 AI 来写方案，只给了大方向却没有明确细节——生成的内容往往空泛笼统，你觉得不满意，AI 也无从施展。而如果你把步骤、格式、清单都交代得过于细致——AI 的表现又会变得僵硬刻板，创造力几乎被压没，你费尽心力，效果甚至不如亲自完成。这两类问题，其实都非常普遍。表面上看彼此相反，本质上却出自同一个原因：对 AI 能做什么、不能做什么，判断出现了偏差。人的思考方式更像因果链条，强调可控、可解释、可复用。AI 的运作方式则更接近概率分布，长于联想、重组和突破既有框架。当两种模式正面相遇：如果完全放手，概率会不
AI技术助力天线革新：空间与电磁域的双重优化
近日，由北京理工大学、新加坡国立大学等多个研究团队联合完成的综述论文 《AI Signal Processing Paradigm for Movable Antenna: From Spatial Position Optimization to Electromagnetic Reconfigurability》 已正式被 Chinese Journal of Electronics录用，第一作者为硕士研究生李亦宁，通讯作者为高镇。该文系统梳理了空间可移动天线（SMA）与电磁可重构天线（ERA）两类关
AI大模型加速工业落地，谁将率先实现盈利突破
近期AI大模型在制造业开始展现真实价值。以往常被质疑为空谈概念，缺乏实际应用。如今形势发生转变。众多企业开始将大模型部署至生产线。例如品质检验环节，传统依赖人工目视，易疲劳且错误率高。现今采用AI视觉识别，效率提升且精准度更高。某些工厂试验数月后，次品率降低近三成。设备保养方式亦有所革新。过往设备故障后维修，影响生产进度。目前大模型可分析运行数据，提前发出警报。某化工企业设备异常预测准确率超八成，成功预防多次停机事件。生产规划同样得到改善。大模型能够统筹订单信息、库存状况及设备情况，制定更科学的生产安排。
生成式AI在量化基金行业的双重角色：效率提升与信任挑战
随着ChatGPT、Claude等大语言模型的全球热潮，量化基金行业迎来效率革命。生成式AI在投研决策、客户服务和合规风控等方面全面渗透，但随之而来的‘算法黑箱’问题也日益突出。一、生成式AI在量化基金行业的双重角色：效率引擎与信任挑战效率革命：AI重塑业务全流程生成式AI彻底革新了量化基金的运作模式，广泛应用于投研、服务和合规风控等环节。在投研方面，AI能够高效解析非结构化数据，构建市场趋势预测与资产定价模型，同时监测交易合规边界。在客户服务方面，AI精准洞察投资者需求，提供个性化投资组合建议和市场解读
AI热潮中，真正稳赚的是这四类人
你有没有注意到，近半年朋友圈被AI刷屏？今天有人炫耀用ChatGPT写文案月入五万，明天又有人晒Midjourney接单接到手软。热闹归热闹，但你是否思考过：这些玩转AI的人，到底在为谁创造价值？我来帮你算笔经济账。每次让AI生成一段文字或一张图，背后都要消耗几毛钱电费。看似微不足道，可全球每天几十亿次AI调用叠加起来，就是一笔天文数字——有人称之为“算力税”。而这笔税，正养活一批“卖铲子”的角色。本文要告诉你：在这场AI淘金狂潮里，最稳妥的盈利路径，或许和你想象的大相径庭。先说三个现实真相。第一，你的显
普惠算力提速，激发中小企业创新潜能
近日，工业和信息化部印发《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，首次提出探索“算力银行”与“算力超市”两大新型业务模式，意在通过资源池化、市场驱动和普惠共享机制，大幅降低中小企业获取和使用算力的门槛。当前我国算力市场正处需求激增与供给受限并存的关键期，此次政策创新直击行业痛点，为算力普惠提供系统性破局路径。 一方面，算力供应持续吃紧，高端算力尤为紧缺。AI智能体大规模落地促使算力需求呈指数攀升，国内日均词元（Token）调用量从2024年初的千亿级跃升至2026年的140万亿以上，两年内增长超
AI经营内参｜真正该关注的是流程是否接得住AI
今天释放出的关键信号已经很清楚：模型能力仍在持续提升，但企业之间真正拉开差距的，正越来越多地来自“组织接入能力”。 说得更直接些，谁能更早把AI嵌入真实业务流程，谁就更有机会先获得确定性的经营回报。 这件事和经营密切相关，因为最终都会落在三个硬指标上：收入转化、单位人效、流程吞吐。今天最该关注的，并不是融资金额本身，而是AI正从“技术比拼”逐步转向“管理与执行能力的比拼”。把多方信息放在一起观察，结论非常一致：头部资本仍在持续加码基础模型；开源与本地化路径正在降低试点门槛；一线实操者开始更重视架构、治理以
量身打造AI人脸系统，赋能企业智能升级
在数字化浪潮席卷的今天，人工智能人脸识别技术迅猛演进，已成为各行业提升效能与保障安全的核心利器。通过个性化定制开发，该系统能精准匹配不同行业的专属需求，为企业创造可观价值。人脸识别技术持续进化，从基础识别跃升至高精度、多场景落地应用。定制化方案可集成前沿成果，如深度学习模型，显著提升识别速度与准确率。比如在安防场景中，定制系统可高效甄别进出人员，有效阻断非法闯入行为。定制AI人脸识别系统需依据企业实际构建适配架构，涵盖前端摄像装置、后端数据服务器及核心算法模块。不同行业对架构要求各异，金融领域尤为重视安全