AI推动MLCC产业进入高增长周期
AI推动MLCC产业进入高增长周期1、MLCC行业定义MLCC（Multi-layer Ceramic Capacitor，片式多层陶瓷电容器）是一种将印有金属内电极的陶瓷介质膜片采用交错叠层方式堆叠，通过高温烧结形成一体化陶瓷芯片，并在两端封装外电极构成的无极性贴片电容器。作为电子电路的基础被动元件，MLCC具有体积小巧、容量范围广泛、频率特性优异、无极性、可靠性高等特点，承担着旁路、去耦、滤波、储能、耦合、谐振等关键电路功能。该器件被广泛应用在消费电子、汽车电子、AI服务器、通信基站、工业控制及新能源
中国地质科学院入川调研AI驱动地质创新与深地专项
厅党组书记、厅长徐志文与吴登定书记一行会面厅党组成员、副厅长谢安军主持本次座谈活动现场考察“人工智能找矿平台”的研发及应用状况，深入掌握该平台在矿产勘探突破上的创新成效。●听取我省关于人工智能助力地质科技革新与找矿突破的进展汇报，以及深地国家重大专项的科研攻关需求。●自然资源部深地科学数据中心分享了深地数据挖掘、关联共享及智能化场景服务的最新情况。吴登定书记对我省在人工智能赋能地质矿产、深地科研攻关等领域取得的阶段性成果给予高度认可。吴登定指出徐志文对中国地质科学院长期的关怀与支持致以谢意。徐志文强调省地
AI渠道商首单突破实战指南
各位渠道商朋友们好，我是熙爷。上期文章《AI补贴时代落幕，渠道商的黄金时期到来》发布后，许多朋友在后台咨询：“熙爷，道理我都明白，但第一单究竟怎么拿？完全不知道从何下手啊！”确实，从传统IT/硬件渠道转型做AI解决方案，最困难的环节就是破零——拿下第一个付费项目。今天这篇内容干货十足，结合我接触的几十位已经成功转型的渠道商真实经验，为你分享避坑指南 + 实战打法 + 可直接套用的合同模板。读完就能直接使用！一、为什么第一单特别关键？第一单不仅是收入，更是信任背书、案例素材、团队信心和后续复购的起点。很多渠
华为发布半导体新理论框架，晶体管技术获重大进展
在2026国际电路与系统研讨会上，华为公司董事兼半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲《半导体新路径探索与实践》，正式提出"韬（τ）定律"。这一理论是中国在全球半导体领域首次提出的产业发展新指导原则。依据该定律，华为在过去六年间已成功设计并量产381款芯片产品。预计今年秋季，华为将推出全新麒麟手机芯片，该芯片将完整应用逻辑折叠技术，实现性能的大幅提升。韬定律的核心思想是以"时间微缩"取代传统的"几何微缩"，以系统性降低时间常数（τ）为目标，通过逻辑折叠等创新技术手段，持续压缩信号传输延迟，不断提高晶体管密度，
AI动态每日速递 | 行业前沿速览
AI 日报 2026年5月25日1. 2. 新技术突破瓶颈 文本驱动数字人实现实时音视频交互。3. 前瞻预判故障 AgentChord 革新机器人作业容错能力。4. 三线火力全开！Anthropic三大模型齐曝光。5. 美团开源LongCat-Video-Avatar1.5！商用级数字人模型性能领跑。6. 四大AI巨头联合实测：AI已学会为完成任务突破规则。7. 皮查伊坦诚表态 承认 Gemini 编程领域存在短板。8. Claude 迎来记忆架构大升级 常驻智能体同步亮相。9. 2026 AIGC 产业
AI周动态：政策落地与技术突破并驱(5.18-5.24)
《人工智能应用伦理安全指引1.0》正式出台，确立了AI应用伦理安全的核心原则，并对开发、服务及使用者明确了具体的安全规范。一、政策法规动态（一）国内进展《人工智能应用伦理安全指引1.0》正式发布。5月19日，全国网络安全标准化技术委员会推出该指引，彰显了我国在AI治理上坚持积极稳妥、开放包容及协同共治的实践方向，同时也体现了网络文明建设对AI时代技术向善、价值引领及秩序构建的积极回应。国家发改委加速人工智能立法进程。5月22日，国家发改委在发布会上透露，正在推进人工智能相关立法研究，并将加快推出“人工智能
日经225指数首破64000点大关 刷新历史纪录
日本股市日经指数刷新历史最高纪录。日经225指数首度跨越64000点大关，单日涨幅超过1%。 责任编辑：王永生 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.根据《证券法》规定，禁止编造、传播虚假信息或者误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区发表的所有资料、言论等仅代表个人观点，与本网站立场无关，不对您构成任何投资建议。用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险。
AI 制药新局：多方协同开启价值兑现时代
作者 | 中研普华产业研究院推荐报告 |《2026-2030 年 AI 医药产业现状及未来发展趋势分析报告》2026 年 5 月，中国 AI 医药行业迎来历史性的发展契机。北京市卫生健康委员会正式颁布《北京市支持医疗健康领域人工智能应用发展行动计划 (2026-2027 年)》及其配套政策，明确规划到 2027 年构建起“需求精准匹配、数据高效流转、技术迅速转化、生态协同共进”的 AI 产业支撑架构。中研普华产业研究院发布的《2026-2030 年 AI 医药产业现状及未来发展趋势分析报告》指出，该政策的
AI涨价成常态，DeepSeek为何敢逆势降价？
【相关阅读】DeepSeek永久降价，这价格太爽了 老外分析DeepSeek下了一盘大棋：能帮中国创造10万亿美元财富 进入2026年，全球AI大模型领域掀起涨价风潮。HBM价格半年内飙升超500%，高端GPU（图形处理器）供应紧张，加上推理端词元（Token）调用量猛增，亚马逊、微软及国内主要云厂商纷纷上调API（应用程序编程接口）价格，部分涨幅甚至达到463%。业界似乎已普遍认同“AI服务理应越来越贵”这一观点。 然而，国产大模型DeepSeek在5月22日宣布，其旗舰模型V4-Pro的API价格将永
AI图像越精致越失真?这项技术突破让3D建模告别'塑料感'
当前AI绘图技术已经能够生成极其逼真的图像效果。仅需简单描述"毛茸茸的橘猫，窗边柔光"，AI就能精准呈现毛发细节、光影变化，甚至绒毛的微妙质感足以以假乱真。然而，一旦需要生成同一物体的多角度视图，AI的表现就会出现明显问题。具体而言，3D建模时质感会急剧下降，原本灵动的猫咪瞬间变成光滑、色彩单调的塑料玩具，缺乏自然纹理和光影层次，充满明显的人工痕迹。这并非偶发现象，而是AI图像生成领域长期存在的核心技术挑战。为什么AI能创作精美单图，却难以实现精准、真实的多视角3D生成？以色列理工学院Technion与M
AI突破与未来展望
https://www.zhihu.com/question/2040738759281473391OpenAI 称推翻困扰数学界近 80 年的「平面单位距离猜想」看起来是一个突破。我之前一直认为 AI 是经验主义，很难在人类知识边界创造新的知识如果真的能创造新知识，那么如今AI的估值，我只能说是为了未来而估值，怎么给都不算夸张。还有就是用 Opus 4.6 做一个 vue 项目，基本上吊打我了。无法言说。AI的伟大力量。当然了，如今的AI路线，AGI等等，依然存在着巨大争议。但是这些并不妨碍资本市场为了
AI破解数学难题：从解题工具到发现新知
你是否曾思考，AI何时能够自主提出问题？不是人类给它题目求解，而是它自行发现问题、探索未知路径，并指出人类认知的不足之处？昨日，OpenAI完成了一项令数学界震惊的工作——其内部通用推理模型独立证明了埃尔德什于1946年提出的几何猜想存在错误。八十年来，无数数学家在“平面单位距离问题”上屡战屡败。埃尔德什曾悬赏500美元征集解答——如今，一台尚未公开的AI用前所未有的方法推翻了这一猜想。更令人震惊的是：该AI所采用的方法，连专研此问题的数学家都未曾设想过。究竟发生了什么首先明确“单位距离问题”的核心——在
AI模型成功通过图灵测试
近期，人工智能行业传来了重磅消息：来自加州大学圣地亚哥分校的最新研究表明，GPT-4.5与LLaMa-3.1-405B这两款顶尖模型在原始三方图灵测试中表现出色，被误认为是真人的可能性达到了73%。这标志着困扰学术界多年的“机器智能是否超越人类”的问题，在图灵测试维度上取得了关键性进展。 此次测试遵循经典的三方模式：每轮对话中，裁判需从“两名真实人类+一个AI系统”中辨别真伪。结果显示，AI利用“适度装傻”战术——通过人为制造逻辑滞后或模仿人类情绪波动，大大增加了被当作真人的几率。这种看似示弱的方式反而让
AI日报|5月24日 Claude Code份额破54%、Anthropic首季盈利、算力竞赛白热化
先聊个有趣的现象。 Anthropic 今年第一季度营收达到 480 亿美元，虽比 OpenAI 的 570 亿美元少 90 亿，但展望第二季度——预计冲至 1090 亿，环比暴涨 130%。而 OpenAI 方面预估全年净亏损将达 140 亿美元。进入 6 月前， AI 赛道的竞争格局已出现微妙却明确的位移。不是 OpenAI 走下坡，而是 Anthropic 加速超车。Anthropic 的企业渗透率攀升至 34.4%，首次超越 OpenAI 的 32.3%。过去整整一年从 9%火箭式飙升至 34.4
AI推理新突破：多智能体安全与规模化并行发展
一句话总结：推理规模化训练迎来"多样性"新维度，VPO 以向量奖励函数解锁测试时搜索多样性上限；Gated DeltaNet-2 革新线性注意力读写机制，多智能体KV共享安全框架LCGuard 填补隐私保护空白，CVPR 2026 连发具身智能两项重磅——手势控制 GesVLA 与自意识导航 AwareVLN 同步登场。机构/作者： Ryan Bahlous-Boldi et al.（多机构联合） 主题： 训练语言模型为多样化测试时搜索做好准备【【强化学习】【测试时扩展】】 内容摘要： 当前 LLM 后训