2025年，AI领域的热议话题已经从大语言模型（LLMs）转向了AI智能体（AI Agent）。根据Gartner最新预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%；同时，超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成[1]。
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科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 19 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 团队联合约翰・开普勒林茨大学 LIT AI 实验室，通过强化学习微调（RLFT）技术，提升语言模型的决策能力。
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人工智能（AI）对计算资源的贪婪需求推动了基础设施的变革，业界正着力解决如何满足AI在功率、可扩展性以及效率等方面的需求。这促使大量投资涌入，旨在重新配置数据中心架构，以更好应对上述及其他技术要求。
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网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。
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如今的工厂正在越来越多地采用智能技术，诸如机床、机器人、执行器和传感器等设备都能生成、传输和接收数据。
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可听戴设备有望成为科技领域的新热点。此类可穿戴设备包括增强现实眼镜、智能耳机和智能助听器，它们或许能够彻底改变人机交互的方式。这些设备的市场正在迅速扩张，根据Market Research Future公司预测，到2032年，这一市场的规模将达到1196亿美元[1]。
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随着生成式AI的飞速发展，智能（AI）眼镜正从科幻走向现实，成为人们生活中的得力助手。据维深信息Wellsenn XR数据报告[1]，2024年全球AI眼镜销量为152万台，2025年将激增至350万台，同比增长130%。
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人形机器人集成了许多子系统，包括伺服控制系统、电池管理系统 (BMS)、传感器系统、AI 系统控制等。如果要将这些系统集成到等同人类的体积内，同时保持此复杂系统平稳运行，会很难满足尺寸和散热要求。
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在淘金热时期，怀揣着致富梦想的探矿者们纷纷涌入美国西部，希望通过淘金发家致富。如今，科技领域的开拓者也同样跃跃欲试，希望在人工智能（AI）领域大展拳脚。
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