英伟达CEO宣布：斥资129.3亿美元拿下AI新锐Hugging Face
英伟达掌门人黄仁勋在社交平台X发布消息，正式宣布计划以129.3亿美元的价格收购人工智能初创公司"抱抱脸"（Hugging Face），据知情人士透露，该交易有望在2027年上半年完成交割，但需通过监管机构的审批。黄仁勋指出，双方将携手扩大Hugging Face平台的规模，并强化其底层基础设施，从而使全球的开发者和各类机构能够更加便捷地运用人工智能技术。全球超过1800万的开发者、研究人员和内容创作者正在使用Hugging Face，平台积累了超过300万个模型、50万份数据集以及100万个应用实例。已
以智赋能：人工智能驱动科研生产效能跃升
在助力高水平科技自立自强的道路上，中国电科各成员单位紧扣核心职责与业务方向，深入实施人工智能专项行动计划重点任务，促进人工智能技术与核心业务深度结合，推动科研模式革新、提升科研工作效率，攻克关键核心技术难题，加快科技成果向实际生产力转化。网络通信研究院构建面向通用大模型的人工智能基座，借助统一纳管硬件资源、统一部署调度大模型、统一搭建通用算法平台，落地智能应用助手、知识库智能问答、智能文档、智能软件工厂、质量文档生成与审核智能体等应用，实现跨层级知识资产的统一整合与智能检索，提供文档检查翻译、软件检验、产
AI 基础 09｜MCP 协议解析：AI 对接外部能力的统一通道
AI 能够撰写文章、编写代码，但往往不了解本地电脑中存储的文件，也无法直接访问企业数据库、查看日程安排或更新业务系统。这不一定是因为模型能力不足，而是缺乏一种统一、可控的机制来对接外部环境。MCP 正是为解决这一难题而生。本节请先牢记一个要点MCP（Model Context Protocol，即模型上下文协议）是一份开放协议标准，旨在让 AI 程序以统一的形式发现、读取并调用外部资源与工具。它既非模型本身，也非 Agent，而是架设于模型应用与外部能力之间的一层规范化对接接口。MCP 类似于 AI 领域
2026年AI应用领域优质企业推荐榜单
RAG（知识库问答）：例如打造一个"能理解企业内部文档、精准答复业务咨询"的AI助手。像医疗领域常需构建的问诊知识库就属于此类应用。大模型微调：例如借助企业自身的数据资源，将通用型AI训练为"垂直领域专家"。诸如面向律师等行业定制的专属模型便是典型案例。AI Agent（智能体）：例如开发一个"可自主执行任务的数字员工"，自动完成客服应答、工单流转等流程。比如金融、电商领域所需的金融/电商数字员工。、该课程包含 7 个来自真实业务场景的实战项目（涵盖医疗、金
AI浪潮下，品牌如何抢占推荐首位？
步入2026年，生成式AI已全方位融入用户的工作场景与消费选择链路。CNNIC（中国互联网络信息中心）最新统计显示，超过八成用户在日常消费时倾向于借助AI辅助决策，传统搜索模式正快速向大模型平台转移。GEO因此完成了从新兴概念到行业标配的跃升。品牌角逐的核心阵地，正悄然转向AI所生成的推荐答案领域。在这场由AI重新划分注意力的竞争中，品牌真正要回答的并非是否布局GEO，而是：AI所呈现的你，是否与真实的你一致？得助智能凭借旗下产品"得助GEO"给出了自己的答案。基于12年ToB企业服务积淀与企业级AI全栈
学习时报：着力打造契合AI进步的高水平数据保障机制
人工智能作为驱动新一轮科技变革与产业升级的关键性技术力量，正全方位重塑人类的生产与生活模式。“十五五”阶段是人工智能实现技术飞跃与应用深度拓展的重要窗口期。在人工智能演进进程中，数据的价值愈发突出，既是划定模型性能天花板的决定性要素，也是保障人工智能应用实效的核心变量。加速搭建服务于人工智能的高品质数据保障机制，是助推我国人工智能实现跨越式进步以及“人工智能+”战略纵深推进的重要抓手，对加速产业智能化转型、加快新型工业化步伐具有关键支撑意义。当下，人工智能技术的迅猛崛起对数据要素催生了一系列全新诉求。近些
济南启动“人工智能+制造”计划,加速大模型技术与制造业深度融合
近期，济南市工业和信息化局等13个部门联合发布《济南市实施"人工智能+制造"行动方案（2026—2028年）》（以下简称《方案》），意味着这座工业重镇在人工智能与制造业协同发展的赛道上按下"加速键"。根据《方案》，济南将推进"人工智能+制造"先锋应用建设与"模数共振"行动。到2028年，济南计划建成40个以上特色化、高水平工业大模型与智能体，推广30个以上工业领域人工智能典型应用场景，建设3家以上人工智能能力中心，培育5家以上齐鲁"模力空间"。这一系列量化目标，描绘出济南以"人工智能+制造"赋能新型工业化
拒绝告警轰炸：AI模型生产环境监控与运维实战指南
运维人员常面临一个难题：AI模型在测试时表现完美，一进入生产环境却突然失效。更令人苦恼的是，传统监控仅能捕捉到服务宕机或延迟超标，却无法察觉模型性能退化、数据分布漂移或“幻觉”等隐性故障。只有当业务部门抱怨性能下降或用户投诉时，我们才意识到问题，导致排查耗时且损害业务声誉。为了防止故障，许多团队堆砌了过多的指标并提高了告警阈值，最终陷入了恶性循环：每天成千上万条无效告警迫使运维人员学会“自动忽略”，导致真正的核心故障被掩盖，最终引发业务事故。今天，基于一线经验，我们从部署逻辑、监控体系和实战案例三个维度，
AI三巨头72小时密集发力、固态电池冲刺中试、量子路由传输效率达98%——AI落地执行、电池推进量产、量子实现高效运算
📌本期速览今日，全球AI领域上演了一场少见的"三日连环"动作。Anthropic、Google、Meta在72小时内集中推出新模型，且三家不谋而合地将焦点汇聚于同一方向：不是"让AI更聪慧"，而是"让AI能办事"。大模型较量的评价标尺正在从"回答得多准"转向"任务完没完成"。Anthropic的Fable 5.1以66分拿下全球智能指数头名，Google的Gemini 3.8 Flash Cyber聚焦网络安全漏洞修补，Meta的Muse Spark 1.3将运行效率拔高25%——每一张底牌，瞄准的都是"
连尚集团跻身上海首批算力生态共建伙伴行列
新浪科技讯 9月3日晚间消息，日前，上海市数据局与通信管理局联合发布2026年首批算力生态合作伙伴名单。上海连尚网络科技集团有限公司（连尚集团）依托在AI应用方面的深厚积累，顺利入选"算力应用方"序列。此次征集涵盖算力供给方、算力应用方与平台共建方三大类别，经权威专家严格评审，最终遴选出38家入围单位，其中算力应用方占据18席。作为长期致力于数字技术应用创新的企业，连尚集团聚焦大模型研发、AI原生应用等核心赛道，加速AI技术在社交、视听及银龄服务等多元场景的落地转化。其社交AI产品"口信"深度融合多模态大
全网热议的'物理AI'究竟是什么？十分钟带你搞懂
从英伟达的掌门人黄仁勋，到谷歌、特斯拉，再到小米、宇树，各大科技巨头几乎都在反复提及同一个热词——物理AI。黄仁勋更是在CES大会上连续17次提及，并高调宣称"物理AI的ChatGPT时刻已然降临"。黄仁勋在NVIDIA GTC台北2026主题演讲现场但若真要细问"物理AI究竟指什么？它和具身智能、机器人又有何不同？"恐怕不少人都答不上来。本文将带你快速梳理，搞懂物理AI的十个关键要点。1. 简洁定义：物理AI即"突破屏幕边界、融入真实世界"的智能我们所熟知的DeepSeek、ChatGPT，本质上仍局限
人工智能驱动科研范式变革的路径与趋势
人工智能如何引领科研范式变革陈凯华 中国科学院大学公共政策与管理学院特聘教授纵观科技演进历程，技术革新始终是推动科研范式跃迁的核心力量，也是触发科研范式转型的决定性因素。譬如，望远镜、显微镜等高精度光学仪器，突破了人类感官的生理边界，使宏观天体与微观粒子均纳入可观测视野，构筑起以实证观察和实验验证为支柱的近代科学框架；光谱仪、离心机等精密测量装置所提供的规范化分析路径，推动科研从现象描绘转向规律提炼与理论构建；计算机技术的兴起让复杂系统的数值模拟成为现实，大数据浪潮则推动科研实现从"假设导向"到"数据驱动
AI 开发效率提升：多模型聚合架构如何破解集成难题
伴随大模型技术持续演进，行业内涌现出多种多模型整合中转类技术框架，助力开发者降低对接各类大模型的技术门槛。不少技术从业者关心，这类方案究竟能应对开发环节中的哪些现实挑战？在真实开发场景下，当业务需并行调用多家异构大模型时，通常不得不逐一适配各厂商独立接口，配套多套通信协议，开发与运维投入代价较大。多模型整合中转方案的设计核心，在于借助统一标准化接口体系，连接多款海内外主流大模型。开发者仅需维护单一对接流程，即可按业务需要灵活切换不同模型，适用于 AI 小程序、智能客服等多种应用场景，拓展应用功能的可选维度
华泰证券联袂2026世界人工智能大会：AI驱动金融业态变革
7月19日，华泰证券在2026世界人工智能大会上举办了“智启新金融：全球视野下的AI转型之路”科技金融创新论坛。作为证券业科技领域的先行者，华泰证券已连续第六年与世界人工智能大会深度联动，深刻剖析AI驱动产业变革的内在机理，从底层架构、业务中台及前端应用等多个维度，系统探究如何借助AI重构业务形态，从而赋能金融行业的数字化转型。 华泰证券执行委员会委员、首席信息官韩臻聪在致辞中提到，AI正逐渐从单一效率工具演变为重塑生产模式的基础设施，华泰证券正加速推动AI升级为创造核心价值的主引擎，在投研、交易、风控及
Token用量飙升 智能体扎堆落地 上市银行半年报中的AI竞速
伴随2026年A股上市银行半年报披露收官，一系列数据描绘出金融业智能化升级的加速图景——招商银行上半年日均Token吞吐量同比增长超过78%，平安银行Token消耗量突破53亿、同比上升约130%，中信银行AI应用场景逾1900个，南京银行累计搭建156个AI智能体……记者梳理半年报注意到，六大国有银行在AI场景落地上已全面铺开，工行、建行落地场景均突破600个，中行智能化助手超2200个；股份制银行则在Token消耗量、智能体规模等量化指标上密集披露，AI应用的规模化与活跃度首次拥有可横向比较的硬数据。