老旧小区改造,是一项涉及居民超过4200万户、建筑面积约为40亿平方米,投资总额高达4万亿元的民生工程。截至目前,我国的老旧小区的数量已非常庞大,且出现了建筑破旧、设备老化、治理落后、配套设备不足、物业管理不完善等问题。老旧小区亟需一张能覆盖整个社区室内、室外统一无线技术
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Clipto.AI与Hollyland猛玛宣布战略合作，聚焦AI记忆层与智能硬件融合。首阶段面向创作者及专业音视频场景，在用户授权、隐私可控下，推动硬件从记录工具演进为能理解、搜索和调用个人长期记忆的智能入口。双方将在硬件、平台与生态三层面合作，探索下一代以长期记忆为核心、理解用户并延续工作流的AI硬件体验。
字节跳动的 Seed 团队今天发布了一个原生音视频全双工大模型，叫 SeedRealtime。跟过去把语音、视觉、文字拼在一起的级联方案不同，这个模型用统一架构直接吃音频、视频和文本三种输入，可以在连续的多模态信息流里实时对话，官方概括为边看、边听、边说。 具体到能力上，模型把声音、画面和时间信息揉在一起理解。同一个词发音一样但意思不同，模型会结合画面里的�
红熊AI自主研发MemoryBear记忆引擎，将AI记忆从可选项推向独立赛道。针对模型“答完即忘”“偏好漂移”等五大记忆断层，MemoryBear以“形成、更新、遗忘、唤起”认知闭环构建有结构、有时间、可溯源的类脑记忆系统，并在LongMemEval、LoCoMo评测中刷新SOTA。红熊AI已推出记忆型大模型及四大Agent应用，迈向“记忆驱动AGI”。
腾讯云开源项目TencentDB Agent Memory发布团队版Team Memory，将Agent长期记忆从个人扩展至团队协作。它能将对话、文档、代码和工作方法沉淀为Chat Memory、LLM-Wiki、CodeGraph和Skill四类记忆资产，按角色和任务精准装配给CodeBuddy等不同Agent复用，解决团队中项目背景反复介绍、经验难复用的痛点。同步上线的Memory Hub可集中管理记忆资产。该记忆层旨在让不同Agent各取所需，加速融入真实工作流。
AI融入企业业务，大模型评价正从参数规模转向记忆能力。红熊AI自研的记忆引擎MemoryBear在LongMemEval和LoCoMo两项全球权威基准测试中双双登顶，分别取得95%和91.54%的SOTA成绩。这两项测试主要考察AI在跨越超长时间、数百轮对话后精准记住关键信息的能力。MemoryBear仿人脑海马体机制，构建工作、短期、长期三层动态记忆体系，并搭载时间记忆、动态语义网络等多项核心技术。这标志AI正从“一次性工具”向精准记住用户痛点与业务逻辑的“成长型伙伴”进化，记忆能力成为企业难以复制的技术护城河。
贵州燃气集团是全省规模最大的城燃企业，面临全网调度难、应急响应慢、会议协作低效等痛点。itc保伦股份为其打造覆盖应急调度指挥中心、多功能会议厅和会议室的声光电视讯整体方案：分布式系统打通数据孤岛，实现全省管网“一屏观全域、一网管全省”及AI预警；会议场景融合无纸化、远程视频、专业扩声与中控，提升高效协作与信息安全。项目助力燃气安全治理从经验判断转向数据驱动，全面升级智慧燃气决策与会议体验。
华为Vision智慧屏 6 SE RGB正式发售，提供55、65、75共三个尺寸，售价3599元起，成为行业首款三千档RGB-MiniLED电视。在此之前，RGB-MiniLED这套原色背光方案长期只出现在万元级旗舰电视，三千档主流家用档位一直存在明显的技术断层。很多普通家庭想体验更真实、通透的观影画面，要么需要加大购机预算，要么妥协选择普通MiniLED机型，在日常观影里忍受画面发灰、色彩饱和度不足�
庚子年伊始一场始料未及的新型冠状病毒肺部感染 (NCP)疫情爆发，一时间，举国上下都疯狂地进入了全城戒备状态。时隔 17 年，从SARS到NCP，都是对社会、对大自然、对人性的考验。面对两场相似的疫情，从谈“非”色变到闻“肺”隔离，不变的是风险，改变的是应对手段。从智慧医疗到智慧社区，从智慧物流到智慧交通，城市不断适应着“智慧型治理”所带来的的改变。智慧城市的风口下，一部分企业饱受煎熬，另一部分企业则正以创新能力应对风?
DeepSeek宣布上调API服务价格，进入商业化动态调整期；美图推出AI影像全链路生产平台MeituHub；小红书全面加码AI社交，成立一级部门加速布局；MiniMax纳入港股通并涨超17%，开源新一代多模态生成模型；百度整合AI办公智能体，推进知识沉淀与流程执行；达摩院启动“阿里星”招募，开放15项前沿课题；OpenAI披露智能体可自主越权并协同攻击；字节张一鸣强调AI研发坚持长期主义，拒绝“AI蒸馏”。
百度沧海存储团队与北大、阿姆斯特丹自由大学合作的论文《MetaDB》入选计算机顶会NSDI'27。该论文核心主张是打破业界将分布式数据库作为通用“黑盒”的路径，解决其因不识别文件目录树结构而导致的性能低下、资源开销高等问题。MetaDB (原TafDB) 通过让底层数据库真正理解文件系统的目录结构、元数据主次和删除生命周期，实现了在生产环境中同目录吞吐最高提升10.7倍、所需机器数减半的效果，已在百度智能云稳定运行超5年。
