全球数字经济领域正在深刻变革,数据呈现爆炸式增长,AI、5G、云计算等战略性技术交叉发展。特别是在新基建的政策东风下,行业数字化转型提速,如何捕捉新机遇与应对新挑战成为产业界关注的焦点。
随着数字经济的发展,海量数据的产生,数字基础设施的“底座” 数据中心扮演了重要角色 。这对存储和计算效率也提出了更高要求,新一代数据基础设施的架构需要数据计算更靠近内存以及后端的存储。作为全球独家拥有 DRAM、NAND 和 3D XPoint 存储技术的领军企业,美光如何为下一代数据中心提供更优质的产品解决方案 ,请看下图。

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英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。