斥资68亿收购旗下资产，“华峰系”浙商梅开二度二度闯关
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 来源 | 野马财经 逆势布局上游 作者 | 方璐 9月3日上午开盘后不久，一位IP归属宁夏的网友在华峰化学(11.220, -0.28, -2.43%)（002064.SZ）股吧留言道，“终于落下帷幕，今天涨停庆贺一番”，并配了两个偷笑的图。3日当天，华峰化学连发49条公告，其中最让市场振奋的消息是，暂停16个月后，重新启动68.5亿元关联收购。消息一出，难怪有网友想偷笑。但另一位IP归属广东的网友感叹“为了压缩成本倒还讲得通，化工
瑞网广通AI KV Cache存储·五大典型AI应用场景解析—01|强化学习后训练篇
瑞网广通AI KV Cache 存储KV Cache存储五大典型AI应用场景01｜强化学习后训练：KV Cache 如何支撑大规模Rollout？当大模型从“会生成”迈向“会推理、会思考”，强化学习后训练正逐渐成为提升模型能力的关键路径。在GRPO、PPO、RLVR等后训练流程中，模型需针对海量Prompt执行多次Rollout，产出多条Response或Trajectory，再依据Reward完成策略迭代。Rollout频次与上下文长度的不断攀升，使得KV Cache从GPU内部的临时缓存，演变为左右训
AI科研丨Science 通用人工智能智能体 Biomni 实现自主生物医学探索
⭐ 想要第一时间收到推送，不妨给我个星标导语：本文介绍共同第一作者 Kexin Huang、Serena Zhang、Hanchen Wang、Yuanhao Qu、Yingzhou Lu、Ryan Li 与共同通讯作者 Kexin Huang、Jure Leskovec 于2026年7月9日在《Science》在线刊发的成果。针对工具、数据库、代码与实验协议相互割裂的难题，作者打造通用生物医学智能体 Biomni，并借助通用基准、专家任务、强化学习以及计算与湿实验案例进行分层评估。结果显示其能够整合资源
AI技术如何重塑科研模式
AI技术如何重塑科研模式陈凯华 中国科学院大学公共政策与管理学院特聘教授回顾科技发展历程，技术进步是科研范式演进的内在动力。例如，望远镜与显微镜等光学仪器突破了人类感官局限，将宏观宇宙与微观世界纳入视野，奠定了近代科学观察实验的基础；光谱仪、离心机等精密设备推动了科学从现象描述向规律归纳与理论建模的跨越；计算机技术实现了复杂系统的数值实验，大数据技术则促使科研逻辑从“假设驱动”转向“数据驱动”，重塑了现代科学的发现路径。当前，以深度学习为代表的新一代AI技术，正将感知、识别、预测及优化能力融入科研，加速科
揭秘：大模型是如何炼成的？
前言 · PREFACE你是否好奇，像ChatGPT、DeepSeek这类大语言模型，究竟是凭借何种魔力，让冰冷的机器拥有了“语言能力”？核心答案在于“训练”。但这看似简单的二字背后，实则隐藏着惊人的数据量、巨额算力消耗及极高的技术门槛。接下来，我们就来层层剥开，看看这些“超级大脑”究竟是如何被锻造出来的。若将大模型的训练比作建造摩天大楼，那么数据便是砖瓦，算力是施工团队，而算法则是设计蓝图。这三者缺一不可。海量信息涌入数据中心，依靠成千上万块GPU进行着不知疲倦的“处理”在数据维度，顶尖模型需要处理TB
AI融入课堂：激活教学新动能
六大应用场景精准对应基础教育的核心议题：课堂教学亟需解答“AI怎样让知识焕发活力”，个性化学习致力于突破“每个孩子都能被真切看见”，教育评价追求实现“从单一分数到全面成长的多维度评估”，教师专业发展须应对“AI时代教师如何持续精进”的挑战，五育融合旨在探寻“技术如何真正助力德智体美劳全面落地”，教育治理力求达成“数据驱动学校决策更加科学”。每一场景皆是AI为教育赋能的生动实践。猿编程创始人兼清华大学心理与认知科学系AI教育研究中心学术委员会副主任李翊指出，“我们期望借助此次征集活动，将散布于全国各间教室中
聚石化学信披违规遭处罚 受损投资人可依法索赔
进入新浪财经APP 检索【信披】获取更多评级信息 日前，长期承办投资者维权诉讼的浙江裕丰律师事务所厉健律师指出，依据处罚决定书，广东聚石化学(74.800, -1.16, -1.53%)（维权）股份有限公司（简称：聚石化学，代码：688669）因涉嫌证券虚假陈述行为，由此受损的投资人可依法提起索赔。（厉健律师专栏） 案件经过，2026年2月4日，聚石化学披露收到《行政处罚决定书》的相关公告。公告披露，广东证监局经调查核实，聚石化学信息披露存在违法事实如下：聚石化学及其下属子公司借助开展虚假贸易业务的方式虚
人工智能驱动流体工程：从Fluent数值模拟到物理嵌入机器学习全链路实战
举办背景:面对航空航天、汽车、能源、电子散热等行业流体系统设计指标日益严苛的现状，依靠经验修正与稳态假设的传统CFD分析手段已无法胜任复杂工况下的高效率、高精度设计诉求。一方面，湍流、多相流、流固耦合等强非线性物理过程内在机制复杂，高精度数值仿真的算力开销极其高昂；另一方面，工程现场对流动主动调控、参数快速寻优、瞬态流场重构等也提出了更严苛的标准，迫切需要引入数据驱动与物理约束相融合的下一代计算架构。近些年，人工智能同计算流体力学的深度交叉为流体工程领域打开了全新通道：物理信息神经网络（PINN）可将Na
AI赋能军事领域！百份智能防务研究报告精选汇总
精选！【DARPA终身机器学习（L2M）项目】《面向自主系统的感知与行动终身学习》美国空军与宾夕法尼亚大学2022年度最新234页技术文献《多智能体协作中的深度强化学习算法》爱丁堡大学十余位研究人员联合撰写2022年最新研究论文《无人机主导的海上作战力量新篇章》最新研究成果欧洲防务、战略威慑与远距精确打击能力不容错过！深度解析美国陆军人工智能战略规划 |《AI技术在现代战场的实战应用》130页深度报告人机融合作战：《运用强化学习算法实现有人机与无人机编队任务分配：压制敌方防空体系（SEAD）任务》最新学术
巴雷特·佐夫离开OpenAI转投谷歌担任研究副总裁
Thinking Machines Lab联合创始人巴雷特·佐夫（Barret Zoph）再度更换了雇主。今年早些时候，他因和Thinking Machines Lab的CEO米拉·穆拉蒂（Mira Murati）意见不合而仓促跳槽至OpenAI。Alphabet旗下的谷歌周四披露，佐夫将以研究副总裁的身份加入该公司。谷歌新闻发言人托马斯·舍恩费尔德（Thomas Schoenfelder）在声明中表示："我们欢迎巴雷特重回谷歌，期待把他于RL与后训练领域的专业积淀引入Gemini。"RL即强化学习，属于
对话小米机器人负责人向迪昀：两年前铁大奔跑时速已破12公里，我们却转向了别的方向
8月19日下午消息，2026世界机器人(14.990, -0.26, -1.70%)大会上，小米新一代人形机器人"铁大"首次在展会中与公众见面。该机器人身高约1.70米，体重66公斤，全身配备66个自由度，其中一半分布于手部。 在与新浪科技等媒体交流时，小米机器人事业部总经理向迪昀透露，早在2024年，小米就已经实现了运动控制的基础工程化突破，"我们一台50公斤的机器人奔跑速度大约是12到13公里每小时。"向迪昀说道。 运动性能达到业界领先水平后为何选择转向另一条路径？向迪昀坦言，这背后源于雷军自20
硅历04：强化学习与大语言模型的融合
硅历 04通过反复试错来获取知识，才是智能最核心的属性。在之前的几篇中，我梳理了人工智能的两大流派：强调人类制定规则的符号主义，以及推崇模拟人脑的连接主义。其实，除了从生物行为中学习，还有一种源于进化论的路径。它经历了遗传、变异和试错，最终演变成了强化学习。著名的AlphaGo就是这一技术的代表。鉴于如今的人工智能融合了符号主义、深度学习与强化学习，为了保持记录的完整性，我简要回顾一下强化学习的发展脉络。1975年，密歇根大学的霍兰德教授受《自然选择的遗传理论》启发，认为进化是族群学习的方式，机器也可效仿
通用AI风险管理框架2.0亮相:化学红线入列,AI失控风险划定清晰边界
2026年7月19日，安远AI联合上海人工智能实验室在世界人工智能大会（WAIC 2026）上正式推出《前沿人工智能风险管理框架2.0》（下文简称《框架》）。该文件专为通用人工智能模型开发者打造，系统阐述了如何前瞻性地识别、衡量、消减并管控可能危及公共安全与国家安全的重大风险。要点可归结为一点：通用型AI模型潜藏的灾难性威胁。何为灾难性？它具备三个要件：要么后果极其恶劣（如大规模人员伤亡），要么一旦发生便难以遏制（如病毒外泄），要么波及范围史无前例（如全球网络崩溃）。该文件将风险划分为四大类别：第一类为滥
731部队老兵亲述：日军战败前曾在中国秘密掩埋毒气弹
侵华日军第七三一部队罪证陈列馆于8月12日公开了最新整理完成的罪证材料。原731部队海拉尔支队（满洲第543部队）卫生兵谷崎等的口述记录长达70分钟，证明日本军队在战败前夕曾在中国境内埋藏大量化学武器。这为深入探究日本遗弃化武问题补充了来自加害方的一手证词。这段证词是陈列馆在2016年赴日本取证过程中收集到的。受访者谷崎等本名尾崎等，他在影像中回忆自己入伍时年仅21岁，参军前曾协助医生处理杂务，并就读于夜间商业学校。他详细描述了在731部队的亲身经历，例如入伍头3个月接受专门训练，每日反复练习使用带盖玻璃
AI赋能教学设计的十大变革路径
人工智能（AI）正以惊人速度革新教与学的全流程体验，为教师及课程开发者注入一系列全新的工具、能力与技术，从而提升课程设计与开发工作的效率。但AI与内容创作的融合其实由来已久。多年来，语音自动识别（ASR）、图像描述生成、抄袭检测、评估打分、数学公式解析、图表及思维导图制作、拼写语法检查等工具已陆续面市。这些工具通常具备省时与内容验证双重功能，常作为独立第三方工具服务于特定课程任务或加速操作。可以预见，这类技术将很快贯穿课程开发的各环节，并嵌入课程开发者所使用的全部产品之中。这对教学与课程设计领域意味着哪些