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VDURA观点：SSD与HDD不必二选一，混合架构才是最优解
HPC/AI存储供应商VDURA产品管理副总裁Chris Girard表示，在真正的并行文件系统上采用NVMe-SSD+HDD架构，在单TB成本、功耗和长期TCO方面都优于纯SSD或纯HDD架构，且不会牺牲GPU性能。他指出30TB企业级HDD约20美元/TB，而超高容量企业级SSD为90-112美元/TB，成本差距达4.5-6倍。VDURA的混合设计可实现比全闪存方案低60%的10年TCO。
Equinix押注核电为数据中心能源需求提供动力
数据中心巨头Equinix宣布与新一代核技术公司建立合作伙伴关系，计划在欧洲和英国扩建数据中心。公司与Radiant、ULC-Energy和Stellaria签署协议，将采用小型模块化反应堆(SMR)技术。Equinix将从Radiant购买20个微反应堆，与ULC-Energy合作部署最多250MW容量，并与Stellaria签署500MW预订协议。公司认为SMR是应对AI驱动的全球电力需求激增的关键解决方案。
.NET 10 Preview 7发布，接近功能完整版本
微软发布.NET 10运行时和框架预览版7，新增WebSocket连接流封装、ASP.NET改进密钥认证和MAUI多项功能修复。WebSocketStream提供基于流的抽象简化编程，Blazor应用自动支持密钥认证，MAUI新增XAML强类型源代码生成器提升构建性能。作为LTS版本，正式版将于11月中旬发布。
智能体接管后，ERP系统还会剩下哪些功能？
AI代理和副驾驶已开始改变员工与ERP系统的交互方式，大幅减少重复性任务。专家认为AI正在流程自动化、预测分析、决策支持、用户体验和自适应学习五个领域重塑ERP系统。SAP、Oracle、微软等厂商已将生成式AI集成到产品中，帮助企业减少高达20%的ERP相关人工操作。AI不是要替代传统ERP系统，而是缓解依赖人工的部分压力，让ERP从静态记录系统转变为动态智能系统。
CIO避免无意中破坏AI战略的关键方法
许多CIO在实施AI战略时因良好初衷反而导致失败。专家指出，仅为AI而做AI会浪费资金且无实际成果，应先评估业务价值。CIO常见错误包括：让风险规避型利益相关者施加过度限制、仅依赖现成AI工具而不深度整合、在人员和流程问题未解决时强推技术转型。成功的关键是确保AI解决方案真正节省时间并带来业务价值，需要有权威的负责人推动决策，同时不惧怕小规模试错，快速迭代改进。
想检验文化知识？这个AI学习平台让一切变简单
Kahoot是一个基于游戏的学习平台，涵盖科学、历史、地理、英语和数学等领域。该平台于2023年推出AI功能，AI生成器可从主题、文档、网站或视频链接即时创建互动学习体验，帮助教师减少备课时间，让学习更具吸引力和个性化。平台支持50种语言，拥有120亿用户，还提供翻译工具和AI驱动的学习推荐功能。
MX Fiber在墨西哥东南部部署1800公里光纤网络
墨西哥通信服务商MX Fiber宣布将在该国东南部地区建设一条长达1800公里的数字骨干网络，以缩小数字鸿沟。该项目采用诺基亚Flex-Grid DWDM技术和1830光子服务交换机，支持高达2.4Tbps的吞吐量，可提供可扩展的10G、100G和200G服务。网络覆盖恰帕斯、塔巴斯科、金塔纳罗奥等五个州，将为当地社区、企业和政府项目提供更快的互联网接入和云服务支持。
Gartner技术成熟度曲线揭示2025年重要人工智能创新
商业与技术洞察公司Gartner最新发布的2025年Gartner人工智能技术成熟度曲线显示，AI智能体和AI就绪型数据是当前发展最快的两项技术。这两项技术在今年受到高度关注，伴随着大胆预测和预期性承诺来到期望膨胀期。
122TB QLC SSD领衔：Solidigm助力开放计算下的AI存储演进
在超节点计算架构从技术概念转化为驱动IT产业链升级的强大引擎之际，2025开放计算技术大会于上周在北京隆重启幕。全球领先的企业数据存储解决方案提供商Solidigm出席会议，与产业伙伴们一同探讨了开放架构下存储系统与关键部件的演进与创新。
谷歌研究院揭秘：人工智能如何像侦探一样通过眼神"读心术"洞察人类内心
谷歌研究院开发出一种革命性的人工智能技术，通过学习人类眼动轨迹来提升视觉问答能力。该技术像训练侦探一样教会AI关注图像中的关键区域，准确率提升3-10%。研究发表于CVPR 2024，在教育、医疗、无人驾驶等领域具有广阔应用前景，为AI向人类智慧靠近开辟了新路径。
看不见摸不着的虚假声音，为何让我们的大脑如此"上当"？——卡迪夫大学解密语音感知新机制
英国卡迪夫大学研究团队通过脑电图技术发现，当人们体验虚假听觉（即"听到"实际不存在的语音）时，大脑的神经活动模式与听到真实声音时几乎相同。研究揭示了大脑会根据语言经验和上下文自动"填补"缺失的语音片段，这一发现对理解听觉障碍、改进助听设备以及开发更智能的语音识别系统具有重要意义。
谷歌DeepMind首次实现AI"闻香识分子"：用机器学习破解人类嗅觉奥秘
谷歌DeepMind开发出革命性AI系统，首次实现通过分子结构预测气味特征。该系统使用图神经网络技术，在包含5000个分子的数据库上训练，能够准确预测未知分子的气味。这项突破性研究解决了困扰科学界几十年的嗅觉机理问题，为香水、食品、医学等领域开辟新的应用前景，标志着人工智能在感官科学领域的重大进展。
浙江大学团队揭秘AI写作新现象：中间过程竟比最终答案更准确
浙江大学研究团队发现AI写作中的"时间振荡"现象：AI在生成过程的中间步骤往往给出正确答案，但最终输出时却被错误答案覆盖。团队提出"时间自一致性投票"和"时间一致性强化"两种解决方案，通过利用中间过程信息显著提升AI性能，在多个数学推理任务上实现2-25%的准确率提升，为AI系统的可靠性改进提供了新思路。
大语言模型能否通关经典文字冒险游戏？斯坦福安全AI中心发现了惊人答案
斯坦福安全AI中心研究团队通过让大语言模型玩25款经典文字冒险游戏，测试其长期推理能力。结果显示即使最先进的GPT-5也仅能完成37.8%进度，揭示了当前AI在复杂探索任务中的重大局限性。研究发现AI存在长文本理解衰减、空间推理困难、试错学习能力不足等问题，为AI发展指出了内在智能提升的重要方向。
香港大学团队首创针对AI事实核查系统的"真相反转"攻击法
香港大学团队首次发现AI事实核查系统的重大安全漏洞，开发出名为Fact2Fiction的攻击方法，能够系统性欺骗最先进的事实核查系统。研究显示即使投入极少量精心制作的虚假证据，就能让AI系统40-60%的时间得出错误结论，成功率比现有攻击方法高出8.9-21.2%。该研究揭示了AI系统透明度设计的双刃剑效应，为开发更安全可靠的下一代系统提供重要启示。
香港中文大学团队发现AI思考链的惊人秘密：80%的推理步骤竟然是多余的！
香港中文大学团队发现AI推理过程中存在高达80%的冗余步骤。通过创新的"步骤熵"方法，他们能够识别并删除这些多余的推理步骤，在保持准确性的同时实现35-57%的效率提升。研究开发了两阶段训练策略，让AI学会自动生成压缩的思考链。这项突破为AI系统的高效部署提供了新途径，有望显著降低AI服务的计算成本和响应时间。
香港中文大学团队发明AI新架构：Grove MoE让大语言模型像人脑一样智能调度资源
香港中文大学等机构联合发布Grove MoE架构，创新性地将专家系统分组并配备共享辅助专家，实现动态资源调配。该33B参数模型仅需激活31.4-32.8B参数，在数学推理、编程等任务上显著超越同规模竞品，在MMLU-Pro测试中达72.8分。架构借鉴big.LITTLE处理器设计理念，通过智能负载均衡机制提升计算效率。
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