「物理状态预测」共找到 999 篇相关文章
后Scaling Law时期的模型、token和组织 | 5Y Quarterly
文章是五源2026年第二季度回顾，涵盖对AI多方面观察，如token军备竞赛、模型资产价值、公司组织成护城河等，还提及被投企业上市、融资情况及五源资本获多项行业荣誉。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
AI公司最赚钱的生意，还是卖广告
2026年Q1财报显示，AI浪潮下广告仍是最赚钱业务。Meta的AI广告工具年化营收超600亿美元，超过OpenAI和Anthropic收入之和。广告变现路径短，AI放大其效率，OpenAI也开始测试广告。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
对话MossCode：估值1亿美金的AI运动手表，想给用户构建一套「个人运动能力Context」
AI智能运动穿戴赛道正火，MossCode获数千万元天使轮融资，估值达一亿美元。其创始团队背景强大，想打破运动行业「苦难叙事」，用AI理解个体差异，为用户打造更贴合需求的运动手表。
今夜无显卡！老黄引爆Rubin时代，6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上，英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构，推理性能比Blackwell提升5倍，训练性能提升3.5倍，成本降10倍，已投产，下半年商用。还展示自动驾驶模型等，且无新显卡发布。
2025最大AI赢家的凡尔赛年度总结，哈萨比斯Jeff Dean联手执笔
谷歌由Jeff Dean和哈萨比斯牵头完成2025年AI年度总结与趋势展望报告。报告梳理八大研究方向，展示谷歌在模型能力、产品集成、创造力赋能等多领域进展，强调安全责任与开放合作。
好哇，缩短了设计与代码之间的差距。
Cursor更新可视化编辑器，输入`@Browser`即可使用。可拖动页面元素改结构，用控件调样式，还能描述更改内容、测试组件状态，缩小设计与代码差距，比Claude Code更便捷。
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。