为何PC时代的旧将能超越英伟达？
自2026年起，一批昔日PC领域的“老将”正迎来集体复兴。 年初至今，英特尔股价飙升234.74%；康宁涨幅达124.46%；诺基亚更是上涨156.22%。甚至包括戴尔、思科等曾被视作“旧时代遗物”的企业，也意外重返资本市场的聚光灯下。 这些涨幅不仅大幅跑赢纳斯达克指数，更远超英伟达、谷歌等AI核心标的。 那么，为何这些早已被贴上“过时”标签的老牌企业，如今又重新变得至关重要？ 今天我们就来探讨，这群被重新请回牌桌的“老将”。 就在一年前，英特尔仍是华尔街口中“错失AI浪潮”的典型案例。 2025年4月，
深圳基础软件实现原创突破 崖山数据库获权威认证
近期，由深圳计算科学研究院独立开发的崖山数据库系统分布式版本顺利通过中国信息安全测评中心"安全可靠测评"认证。 在本次获得最高等级认证的产品中，该系统作为新型研发机构的重要转化成果，是唯一完成"从原创理论到核心系统全栈自主研发"完整链条的国产数据库。 数据库作为数字基础设施的关键支撑，其安全可靠性直接关系到国计民生各领域核心数据的安全运行。据悉，此次通过认证的崖山数据库系统，依托自主研发内核率先打造融合集群技术架构，打破了行业长期依赖不同技术栈拼接的传统模式，为重点行业的信息基础设施提供了可长期迭代升级的
红山考古新突破：时间轴延申两百年，版图扩至三十万平
2025 年十大考古新成果正式公布 此地乃是红山文化晚期关键分布地带 距今约 5300 至 4800 年 把红山文化的历史时间线拉长了近两百年 同时大幅拓宽了红山文化的辐射范围 从原本的 20 万平方公里 扩大到了 30 多万平方公里 成为红山文化晚期又一个区域核心 担当北方史前文明交流的关键枢纽 其玦形玉龙样式与西辽河流域高度吻合 苏秉琦曾将此类弧边三角纹美称为“玫瑰花” 该陶片出土证实了郑家沟同庙底沟文化的关联 表面偶见少许白黑瑕疵斑点 顶端一隅缺失，并带垂直圆孔 象征着中国古代的军事权威 一号冢内总
AI 数学基石：概率论核心概念详解
您渴望的人工智能硬核知识，即刻呈现阅读指引：本文面向零基础人群。无需数学功底，只需保持好奇与耐心。建议依序研读，后续概念均构建于前文基础之上。正式启程前，先一览全景地图。研习概率论好比掌握一门新语言，以下是你将习得的"核心词汇"及其关联：全文精髓：概率论即是探究"不确定世界中确定性规律"的学科。设想你拥有一杆魔法天平，用于称量"事件发生的可能性"。概率便是天平的示数——它揭示了某事发生的几率大小。特别提示：概率 50% 并非意指"做两次必成一次"。其真义在于：若重复多次试验，成功频次将趋近总次数的一半。情
AI 浪潮下手机的未来：架构变革已启航
近些年来，手机产业绞尽脑汁，试图通过各种手段让设备焕发新机。然而，面对 2026 年中国用户平均换机周期拉长至 42 个月的现状，智能手机市场仿佛陷入了昔日功能机时代的停滞困境：外观翻新、花样繁多，却难以触及本质变革。但恰恰在此时，手机品类迎来了重生契机。正如当年从电阻屏、实体按键跃迁至电容屏与多点触控，手机的下一轮进化将再次始于交互模式的革新。01手机正演变为情景感知节点这种变革路径并不陌生。从 iPhone 4s 内置 Siri，到如今涌现的豆包手机、Robot Phone，都在引导用户从手动操作转向
Web3与AI协同共进，去中心化存储重塑数据基础设施格局
在大模型技术迅速演进的当下，AI训练早已告别小规模数据样本的粗放模式。如今构建高精度、通用性强的人工智能系统，需要依托海量文本、图像、视音频等多模态数据资源完成训练迭代。庞大的数据存储与调取需求，使传统存储架构逐渐难堪重负。中心化云存储的成本压力、扩展瓶颈与调度缺陷，成为制约大模型快速迭代的隐形障碍，而去中心化存储的出现，恰好化解了AI行业的核心存储困境，为大模型训练提供全新的底层数据支撑。业界往往聚焦于算法创新，却忽视了存储作为大模型训练根基的重要性。模型精度的提升和能力的优化，完全取决于大规模、多样化
AI 重构蛋白质工程格局：Science 深度解析
本篇 Science 综述聚焦人工智能如何介入并革新蛋白质工程领域。文章并未将 AI 单纯视为一种新工具，而是将其置于蛋白质工程数十年来的核心挑战中：如何在浩瀚的蛋白质序列与结构空间内，精准寻得具备目标特性的蛋白。作者首先梳理了前 AI 时代的两大路径：定向进化与计算蛋白设计。前者依靠突变、筛选及实验测定，能直接针对目标特性优化，但受限于通量、耗时与成本；后者基于物理启发的能量函数与结构建模，搜索范围更广、效率更高，却难以用单一能量函数涵盖表达、稳定性、催化活性及动态构象等复杂属性。综述的核心观点是将 A
华为推出AI DC全栈数据基础设施方案 助力企业智能化升级
快科技5月22日消息，据华为官方宣布，华为正式推出AI DC数据基础设施全栈解决方案，旨在帮助企业快速构建AI数据中心，推动人工智能规模化应用落地。该方案的核心组件之一——OceanStor Pacific全闪分布式存储，以11PB/2U的业界领先高容量密度实现最优TCO，高效存储海量数据。其依托DME Omni-Dataverse统一数据空间，支持多模态、跨站点数据实时入湖、全局可视可管，同时具备千亿千维向量数据的秒级检索能力，实现高质量数据的汇聚与供给。面向超大规模推理集群场景，华为推出业界首个支持异
第八届京高校AI论坛：聚焦AI芯片与算力分论坛
人工智能.未来北京高校人工智能学术盛会第八届AI芯片与算力专题预告2026/05/24 14:00-17:00北京中关村皇冠假日酒店 多功能厅B未来AI芯片与算力专题简介为推动北京高校学生在智能技术领域的深度交流与成果展示，北京高校人工智能联盟定于2026年5月23日至24日于北京中关村皇冠假日酒店举办“AI.未来—第八届北京高校人工智能学术论坛”，诚邀您参与5月24日14:00-17:00的AI芯片与算力分论坛。报名方式请见文末。主论坛由中国科学院计算技术研究所与北京大学软件与微电子学院联合主办，
智变浪潮：唯有深耕与善用方能破局
核心论点：AI 仅具算力而无灵魂；人类独有的自我意识、情感波动、道德良知及生命阅历，是算法永难模仿的。元宝的见解：精辟总结：AI 宛如一座澄澈的“镜之迷宫”，能精准折射人类所有的智慧与情愫，但它自身却伫立于黑暗深处，不知己身为何物，亦不懂反射之意。只要你仍在为生计奔波、为爱意颤动、为逝去惶恐，便坐拥着 AI 绝无可能复制的“神性体验”。故而，AI 无法取代的是人际间的情感共振，能替代的则是那些需经学习方可掌握的技能，以及你的时间成本。因此，在 AI 纪元，核心能力强的人其影响力将被急剧放大。例如销售人员无
AI驱动的电网多层级协同运行策略研究
文章分析了分布式能源大规模接入下主网、配网、微网协同运行的难题，全面阐述了人工智能驱动的配网与微网协同运行技术及主配微协同运行技术，并对未来的研发路径和市场机制进行了展望。请点击下方阅读原文，下载更多资料。（本文仅供学习交流、我们注重分享，勿作商用，版权归原作者。如有异议请告知，我们会及时删除。）欢迎扫码联系小编，交流猜您喜欢★ 高比例新能源电网多断面限额的人工智能计算与调控技术★ 2025年欧洲虚拟电厂与储能发展白皮书★ 以中低压智能设备及系统为主体的新型配电网数字化技术方案★ 新形势下新型储能发展趋势
MaxCompute大数据与AI融合平台的技术演进与实践应用
导语随着人工智能技术的飞速发展，数据规模与处理复杂度的爆发式增长，传统数据仓库正面临前所未有的严峻考验。如何构建一个能够统一管理多模态数据、高效支撑AI全流程开发的计算平台，成为业界关注的焦点问题。在本次分享中，阿里云智能集团产品专家刘洋，深入解读了MaxCompute在Data+AI方向的核心演进与产品能力，涵盖多模态数据存储管理、基于Python的分布式计算框架MaxFrame、SQL AI函数，以及在模型训练、汽车自动驾驶、具身智能等典型场景下的实践案例，全面展示了MaxCompute作为云原生数据
Nature子刊重磅研究:预训练数据构成如何影响视网膜基础模型的泛化与公平性
《Nature Communications》刊登了一篇研究论文《Understanding pre-training data effects in retinal foundation models using two large fundus cohorts》。该研究首次借助英国与中国上海的两大超大规模眼底影像队列（各含90余万张图像），全面分析了预训练数据的组成特征对视网膜AI基础模型泛化能力与公平性的影响；研究结果显示，虽然基于不同地区数据训练的模型均表现出色的跨中心泛化性能，但预训练数据中年龄
文物发声：探秘长春遗址背后的西周千年史
长春遗址坐落于陕西省渭南市富平县庄里镇长春村，地处石川河从黄土高原流入关中平原的关键节点。自2022年开始，陕西省考古研究院携手渭南市博物馆及富平县文旅局，对该遗址实施了系统性的考古发掘。此次勘探范围约50万平方米，实际挖掘面积达3560平方米，累计清理各类遗迹460余处。作为西周王畿内的大型采邑聚落，长春遗址结构完整，涵盖公共墓地、居住区、手工业作坊及水网系统等关键遗存，成功跻身2025年度全国十大考古新发现之列。 长春遗址的发掘标志着关中东部西周聚落考古的重大进展，也是目前从丰镐到洛邑、中州至成州沿线
AI人才分布真相：顶尖在四城，应用在各地
最近我发现个有趣现象，聊到AI人才分布，大家一听到“只有四个城市群”就心里发慌，觉得自己所在的城市要被甩在后面。但我认为这种看法有些片面。为什么呢？这四个城市群指的便是北京、上海、深圳和杭州，这里汇聚了众多顶尖的人工智能研究机构和大企业。不过，“顶尖”这个词其实很微妙，它指的是那些深耕基础模型研发或底层算法的科学家，也就是能在顶级会议发表论文、带领数百人科研团队的领军人物。大家明白我的意思吗？这类全球顶尖高手大概也就千人左右，所以他们几乎都扎堆在这几个地方。人才聚集背后的真实逻辑很多人认为是因为政策好、资