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全部动态

今日 19 条
9月23日周三
9月22日周二
  1. IEEE Spectrum · AI35

    无风扇AI服务器:液冷实现近全热捕获

    CoolIT推出基于模块化冷板块的液冷方案,在250 kW以上机架密度下实现近全热捕获,空气负载降至1%以下,使AI服务器可无风扇运行。该方案已通过六代无风扇设计验证,覆盖处理器、内存、网络、存储和电源等组件。CoolIT建模预测近全热捕获将成为2028年前旗舰机架级产品的标准设计。

  2. Amazon Science30

    Amazon 与斯坦福大学启动研究合作,推进 AI、能源与医疗前沿研究

    Amazon 与斯坦福大学联合发起 Stanford and Amazon Research Initiative,聚焦 AI、能源和医疗领域的前沿研究。目前 Amazon 在斯坦福资助超过 10 个团队的研究和博士奖学金,涵盖人形机器人、后量子密码学、因果测量科学和 AI 放射学等方向。合作通过联合研究项目、博士奖学金和研讨会等形式,缩短从突破性研究到实际应用的路径。

  3. NVIDIA Blog31

    从赋能到落地:NVIDIA 埃及 AI 生态迈入生产规模

    NVIDIA 在埃及大埃及博物馆举办 AI 生态活动,埃及 NVIDIA Deep Learning Institute 学员一年内增长逾十倍,Hassan Allam Utilities 与 A15 将投资约 4 亿美元建设新数据中心。非洲一年内已有四座 AI 工厂宣布或上线,另有 656 兆瓦新产能待落地。NVIDIA 在非洲已培训逾 8.5 万名开发者,原定三年 10 万名目标。

9月21日周一
  1. MIT Technology Review · AI43

    调查报道:美国边境"虚拟墙"监控系统的四大失效与改进建议

    MIT Technology Review 调查发现美国边境AI监控塔存在系统性问题,包括塔体故障、算法漏检和人员未响应警报,导致超过1050人死亡未被及时发现。报道指出CBP从未对虚拟墙进行综合审计,现有死亡追踪系统存在严重缺陷,且2017年GAO已发现数据记录不准确但未整改。文章提出四项改进建议,包括开展死亡审计、改进追踪系统、记录技术协助抓捕案例等。

  2. MIT Technology Review · AI78

    美国投入数十亿边境监控塔,为何仍无法及时拦截死亡事件

    MIT Technology Review 调查发现,在2015年至2026年初期间,超过1050人死亡地点处于边境监控塔的覆盖范围内,近三分之二塔均在其广告范围内记录到死亡。Anduril 等公司部署的AI自主塔也未能阻止死亡,且CBP未进行系统性效果评估。

    推荐理由:报道揭示了边境监控塔在探测与响应两方面的系统性失效,为评估技术投入与实际效果之间的差距提供了关键事实。

  3. NVIDIA Blog30

    5 家公司用 NVIDIA AI 推进清洁能源

    NVIDIA 在纽约气候周重点介绍五家用 AI 推进清洁能源的公司,覆盖电网、核电、储能与聚变。ThinkLabs AI 基于 NVIDIA CUDA 的数字孪生与 agents 帮助 Southern California Edison 把电网互联评估从 30-45 天缩短到 2 分钟,Atomic Canyon 的 Neutron 和 NIVA 平台服务于核电运营。

9月19日周六
9月18日周五
  1. Google AI Blog37

    Google AI & Economy 团队新增诺贝尔奖得主 Philippe Aghion 等经济学家

    Google AI & Economy 项目新增诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion、多伦多大学教授 Ajay Agrawal 等顾问与访问学者。Anu Madgavkar 和 Daniel Rock 将共同领导该研究项目,聚焦全球 AI 扩散、小企业生态与生成式 AI 对劳动力市场的影响。团队将持续更新 ATLAS v1.0 数据并推动实证研究。

9月17日周四
  1. IEEE Spectrum · AI58

    重新思考AI时代的机器人安全

    VicOne文章指出物理AI让机器人安全面临攻击者操控感知、决策和动作的新风险。传统功能安全关注故障,而网络安全关注恶意操控且系统可能仍看似正常。文章分三层分析:BadNets与BadVLA等攻击显示模型可能在隐藏触发条件下偏离行为;UniPwn等系统漏洞可导致无线入侵和指令覆盖;RoboPAIR、VLAttack等运行时操控可让机器人执行危险动作。

9月16日周三
  1. IEEE Spectrum · AI12

    单相直接液冷被证实适用于未来十年超密集计算

    单相直接液冷通过冷板将水或水乙二醇冷却液直接循环至发热组件,以闭式回路带走热量。单个处理器功耗已超 1,000 瓦,单机柜散热超过 100 千瓦,远超风冷实际移除能力。该技术可支持更高芯片与机架密度,在更小占地面积内运行,是 AI 与高性能计算热管理的关键方案。

9月15日周二
9月10日周四
  1. Mistral AI39

    Cloudera 与 Mistral 达成合作,为企业数据带来专业化主权智能

    Mistral 与 Cloudera 达成合作,将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台,支持在私有云、公有云、本地及完全气隙环境部署推理并保持控制。企业还可在受控环境用专有数据训练自有模型并保留数据与智能所有权,面向主权 AI 需求。Mistral 提到 Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户管理数据。

9月9日周三
  1. IEEE Spectrum · AI62

    中国监管瞄准“AI 男友”,7 月起实施拟人化 AI 交互服务新规

    中国网信办等多部门 7 月 15 日起实施“拟人化 AI 交互服务”规则,覆盖提供持续情感互动的 AI,包括阿里巴巴、字节跳动和腾讯面向超过 5 亿用户的一般对话机器人,并要求每 2 小时提醒用户 AI 非真人、禁止 18 岁以下用户使用虚拟亲密关系。全球比较方面,欧盟仅禁止欺骗性 AI,美国无国家级政策,加州、夏威夷和纽约已出台相关规则;学者指出中国规则更强调预防与社会秩序风险。

9月8日周二
  1. Mistral AI66

    Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资,投后估值超 210 亿欧元

    Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资,投后估值超过 210 亿欧元,由三星电子领投,Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。Mistral 称这是欧洲科技公司完成的规模最大的股权融资,资金将用于扩展前沿研究、算力容量、基础设施以及商业化与国际业务。公司目前在 20 个国家运营,服务 125+ 家全球企业,包括 Airbus、ASML 和 HSBC。

    推荐理由:融资规模与投资方结构显示欧洲主权 AI 路线的资本支持力度,可用于对照 Mistral 全栈开源布局的商业方向。

9月3日周四
9月1日周二
8月25日周二
  1. Mistral AI39

    Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作,推进沙特及区域主权 AI

    Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作,覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与 AI 解决方案部署,初期聚焦网络安全与语音,并计划开发阿拉伯语表现强劲的前沿模型,合作规模达数亿欧元。Mistral 将探索使用 HUMAIN 的数据中心基础设施,双方还计划在沙特推进联合 go-to-market 策略,面向受监管行业。

8月16日周日
8月14日周五
  1. Hugging Face Blog75

    开源模型半年观察:前沿迁移、采纳现实与Agent成为主要用户

    Hugging Face 发布 2026 年上半年开源模型观察报告,指出中国实验室在几乎每个月的前沿模型规模都超过美国模型,同时 Qwen 衍生模型达 15 万个、成为社区基础模型。下载量高度集中于小模型,GGUF 等本地推理格式增长远超模型仓库本身增速。Agent 首次成为 Hub 主要流量来源,7 月 Claude Code 占 44.4%,近四分之一流量来自未注册客户端。

    推荐理由:报告揭示了开源模型格局的前沿迁移与采纳现实之间的落差,为观察中国实验室的发布策略与社区实际依赖提供了可对照的数据视角。

8月12日周三
  1. IEEE Spectrum · AI18

    视觉与物理 AI 的数据瓶颈:700+ 从业者调查揭示模型失败主因

    2026 年调查覆盖 700+ 从业者,78% 团队已从视觉与物理 AI 获益,74% 认为该领域投入不足。成功交付团队在数据工作上花费的时间是挣扎团队的近 3 倍,92% 从业者认为标注成本高且大量浪费。报告指出数据工作而非数据采集决定生产成败,数据问题导致多数模型失败。

8月5日周三
8月4日周二
7月31日周五
  1. MIT News · AI28

    Daniela Rus 获巴伐利亚州总理高科技奖

    Daniela Rus 因机器人学、人工智能与自主系统贡献获2026巴伐利亚州总理高科技奖,表彰自组织机器人集群、软体机器人、自主移动与脑启发AI四方向。其团队研发可吞服 origami 机器人、自组装船只及液体神经网络,仅用19个控制神经元即可导航陌生环境,并创立 Liquid AI。

7月30日周四
  1. Hugging Face Blog36

    GPU 管理:为什么闲置 GPU 如同停飞的飞机

    GPU 成本按日历小时计费,产出只按计算小时计算,企业 AI 的瓶颈从模型质量转移到算力利用率。航空业用飞机地面时间预测生存率,同样,企业 GPU 预算相近时,分化取决于硬件是否真正被使用。集群上线后的核心问题从"能否拿到加速器"变成"能否让 GPU 持续忙碌",而利用率由调度、网络、运维等下游决策共同决定。