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文章主要探讨AI大模型训练带来的高温危机及解决方案。随着GPU集群全功率运转,数据中心面临前所未有的散热挑战,单机柜功率密度突破10kW,传统散热手段力不从心。维谛技术(Vertiv)提出"360AI高效混合制冷方案",整合风冷、液冷和自然冷却三种方式,构建全链路温控体系。方案覆盖从服务器到户外的不同场景需求,包括风液混合型、液液CP组合等多元方案,能精准应对10-130kW不同功率密度需求。同时,维谛推出业界首创风液氟泵一体机,支持快速部署,并创新研发适配AI的自然冷高温冷机,单框架制冷能力近3MW。该方案兼顾算力需求与节能政策要求,为智算时代构建更可靠的温控底座。
2025年6月9日,京东联合BOE、OPPO等合作伙伴在四川理塘县村戈乡小学启动"照亮成长路"公益项目。作为核心支持方,京东捐赠了搭载BOE高端显示技术的AOC显示器和AI教学套装,助力乡村教育数字化发展。该项目计划今年在四川理塘、陕西富平、青海杂多等地捐建30间智慧教室,预计总量将突破156间,覆盖全国10个省市。活动还开展了传统文化、应急救护等特色课程。中国乡村发展基金会表示将持续推动教育公平,京东则承诺将继续通过科技赋能,将优质教育资源精准输送到偏远地区。
红魔电竞平板3 Pro将于6月11日19:00正式发布,今天官方预热该机支持通讯融合技术,可以实现一键接听手机电话,不错过重要信息。 对于游戏党来说,无需放下平板拿起手机接电话,激情团战时也两不耽误。 而且电话信息会采用细长条悬浮窗的方式展示在顶部,不阻挡游戏画面,而且还能一键挂断,不打扰游戏进程。
本田方面表示,电动车普及速度低于预期是本次决定的主要原因……
区块链网络的性能和可靠性是制约其大规模应用的两大难题。共识算法是实现数据一致性和网络同步的关键机制,常见算法包括PoW(工作量证明)、PoS(权益证明)和DPoS(委托权益证明)等,但都存在局限性。微算科技(NASDAQ:MLGO)采用Raft+PBFT混合共识算法,结合Raft的高效同步和PBFT的强一致性优势,通过智能切换机制和自适应参数调整,在保证安全性的同时大幅提升处理能力和可扩展性。该系统能快速处理交易请求,有效防止双花攻击,在网络条件变化时仍能保持稳定运行,为区块链商业应用提供了更优解决方案。
文章探讨了银行业在数字化转型中面临的运营难题:个性化需求增长与私有云资源不足的矛盾。传统运营模式在信用卡营销、理财服务等场景面临效率瓶颈,而私有云架构响应慢、扩展能力受限。解决方案提出"大模型联络中心+混合云"的智能运营体系:1)AI大模型电话可处理80%标准化场景,降低人工压力;2)混合云部署实现数据安全与弹性资源调配;3)智能风控系统通过�
量子计算作为前沿技术备受关注,有望解决传统计算难以企及的复杂问题。其独特计算能力引发全球广泛研究,已从理论层面发展为现实需求。虽然量子计算机仍处发展早期,需要昂贵基础设施,但通过经典计算机模拟量子计算来开发测试算法成为重要途径。微美全息(WIMI.US)致力于突破传统模拟方法的瓶颈,其研发的混合并行架构量子计算仿真模型,通过整合CPU和GPU资源,运用投影技术减少计算量,优化分布式计算分配,显著提升模拟效率和性能。该技术为量子算法开发提供强大工具,将加速量子计算技术突破,推动其在各领域的实际应用。
快科技5月1日消息,近日,国家互联网信息办公室、国家发展改革委、工业和信息化部、公安部、海关总署、市场监管总局、广电总局联合发布《终端设备直连卫星服务管理规定》(以下简称《规定》),自2025年6月1日起施行。《规定》提出,支持终端设备直连卫星技术研究、卫星通信与地面移动通信融合发展,探索技术融合新应用新业态,构建系统完备的产业体系。鼓励通过终端设备直连卫星服务提高我国网络覆盖水平,促进其在防灾减灾救灾、安全生产、野外作业和搜寻救援等领域应用,支持相关数据依法开发利用,鼓励平等互利开展国际交流与合作。《
vivo宣布其MR设备vivo Vision将于今年下半年正式发布,引发市场广泛关注。该设备可能与vivo X300系列手机同步上市,形成产品矩阵效应。Vision头显设计借鉴夏普Vision Pro风格,采用曲面抛光镜片,集成了多颗摄像头,但具体技术参数尚未公开。此布局被视为vivo战略转型的关键一步,旨在通过MR技术强化实时空间计算能力,为基础的未来机器人物联网应用奠定基础。vivo计划打造一套视觉感知系统,重点提升机器人的视觉捕捉、处理、理解、空间建模及边缘计算等五大维度的智能化水平。这一战略定位依赖于依图科技在AI大模型与混合现实技术领域的积累,vivo加速布局机器人赛道的相关落地措施已进入实质推进阶段。伴随Vision头显的发布,行业或将迎来新一轮技术竞争。这被寄予厚望的设备能否在空间计算领域实现突破,仍需等待市场验证。
在过去的一两年中,Transformer架构不断面临来自新兴架构的挑战。在众多非Transformer架构中,Mamba无疑是声量较大且后续发展较好的一个。通过合理的设计,Transformer强大的性能可以与Mamba在长上下文和效率上的优势整合到一起,为大型语言模型和大型多模态模型带来新的可能性。