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AI服务器引爆PCB，带动MLCC需求激增
随着人工智能应用深入，全球算力需求爆发，AI服务器市场增长强劲。2024年出货量突破150万台，预计2025年近190万台。这带动PCB量价齐升，也让MLCC需求激增，微容科技技术突破推适配产品。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
奥特曼爆冷改口：AGI没用？MIT预测2028年降临，50%概率
我们越来越接近AGI，时间表从50年缩到5年，大佬预测2026、2028年降临。但AI在ARC测试得分0%，人类基本能力似新手。算力战已打响，AGI或需架构革命和技术集体转向。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
让机器人学会「预判接触」：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文 “TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在真机验证中性能优异。
刚刚，Anthropic王炸Claude泄露！全面碾压Opus 4.6引爆全网
因「人为配置」错误，Anthropic最强模型Claude Mythos细节泄露。它编程、推理能力超Claude Opus 4.6，还具备网络攻防能力，但也带来安全风险，Anthropic因担心被黑客利用暂未发布。
硬件成本直降60%！原生分布式VS传统分库分表数据库
服务器硬件价格上涨，传统分库分表架构资源利用效率低。OceanBase 作为原生分布式数据库，通过多种技术优化资源，降低硬件依赖，多个案例显示其能大幅降低成本、提升性能，获 Forrester 认证。