数据中心电力需求激增，建设者直面能源政治难题

美国数据中心行业将挑战重心从AI本身转向能源、电网与社区信任问题；行业从业者称目前缺乏应对透明度和公众关切的成熟做法。

TensorRT Edge-LLM在MLPerf边缘智能体基准测试中提速6.4倍

NVIDIA TensorRT Edge-LLM运行Qwen3.6-27B在MLPerf Edge Agentic基准测试中，于单个Jetson AGX Thor上以24分36秒完成全部1007轮测试，较llama.cp...

卡塔尔研发创新人才发展现状与挑战研究

RAND报告指出，卡塔尔研发投入十年间从GDP占比0.48%升至0.68%，但仍远低于OECD均值，且80%研发人员为外籍，人才留存仍是最大短板。

卡塔尔科研创新生态评估：优势与短板并存

RAND报告评估卡塔尔研发创新生态，指出STEM教育薄弱、产学研合作有限及国际人才留存困难为主要挑战，并提出政策建议。

物理AI如何从试点走向规模化实际应用

HCLTech报告显示，90%受访企业认为物理AI未来三年至关重要，但仅19%已实现规模化生产部署，与合作伙伴共建的企业部署成功率更高。

终于实现：OpenClips 将单个产品链接直接转化为可投放的视频广告

用两只眼睛看视频：深度学习第一次在动作识别上打败了手工特征

这篇论文提出了双流卷积网络,用两个独立的神经网络分别处理视频的静态画面和运动光流信息,再融合两者的判断结果。它是深度学习第一次在视频动作识别任务上超越传统手工特征方法（密集轨迹）,在 UCF101 数据集上达到 88.0...

视频里的动作，AI是怎么"看懂"的

2014年，深度学习在视频动作识别上一直打不过传统手工特征方法。牛津大学Simonyan和Zisserman提出双流卷积网络，将视频拆分为静态画面和光流运动信息两路独立处理再融合，在UCF-101上达到88.0%准确率，...

视频里的动作，AI是靠"看图片"还是"看动作"认出来的？

本文解读2014年Simonyan和Zisserman提出的双流卷积网络，该方法首次让深度学习在视频动作识别任务上超越传统手工特征方法密集轨迹，通过分离处理静态画面与光流运动信息并融合，在UCF101上取得88%准确率，...

Adecco Group 宣布在 40 个国家部署 Salesforce 的 Agentforce Coworker

深度学习靠视频里的"运动"识别动作，这件事在2014年是个大问题

2014年，视频动作识别领域深度学习一直被手工特征方法压着打，差距接近18个百分点。牛津大学VGG组的Simonyan和Zisserman提出双流卷积网络，把外观信息（RGB画面）和运动信息（光流）分别交给两个独立网络处...

AI筛选出可用于耐药肺炎链球菌的潜在药物

帝国理工学院团队用三种AI算法从近7000种药物中筛选出11种候选药物，其中兽用抗生素硫链丝菌素对耐多药肺炎链球菌仍保持高效力。

字节跳动斥资2.9亿美元 分拆AI制药子公司Anew

字节跳动旗下AI药物研发公司Anew Labs完成2.9亿美元融资，估值约15亿美元，字节持股56%，该公司已推出多款AI药物研发模型并展开多个新药靶点研究。

AI高管呼吁监管的简史回顾

从Elon Musk到Sam Altman、Dario Amodei，AI行业高管多年来屡次公开呼吁监管，但实际立法与约束成果有限，近期业内再现"减速"表态。

逐步精确测量，准确研究社会现象

MIT政治学教授Naoki Egami专注研究方法论，探讨研究外部有效性及AI工具在社会科学数据生成中引入的误差与应对方法。

Rivian旗下ALSO电动车全美巡展 老客户仍在等车

Rivian旗下ALSO启动TM-B电动车全国试骑巡展，但去年下单的早期客户仍在等待交付，公司称供应链及电池充电标准审批等问题导致量产延迟。

人工智能的可保性研究：风险如何被保险行业消化

RAND研究分析AI事故、诉讼与州法律发现，虚假信息与知识产权纠纷是主要风险，保险公司应对不一，多数尚未明确是否承保AI相关损失。

面向社区规划者的数据中心选址模型与适宜性评估工具

RAND智库推出数据中心选址模型与适宜性地图工具，助力州及地方规划者评估数据中心建设的能源、环境与水资源影响。

优化数据中心选址的社区规划工具

RAND推出数据中心适宜性地图工具，整合资源优化模型与本地因素，帮助政府决策者权衡电力、水资源、宽带及土地使用，支持可持续选址规划。

大西洋中部地区气候影响季度报告发布

MARISA项目发布2026夏季中大西洋气候报告，涵盖极端天气、季节温降水对比及秋季展望与ENSO科普。