自GPT采用Transformer架构取得成功以来，经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新，主要为：多头潜在注意力即MLA 。
马斯克发布了史上最强Grok3大模型：Grok3和DeepSeek谁更强？
混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。
中服云工业物联网平台引入DeepSeek，全方位提升智能化能力
【新智元导读】奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
全球人工智能投资报告—投资总额创纪录
复杂的电气设备在恶劣环境中会对轴承等关键零部件的健康造成重大威胁。微弱特征往往隐藏在诸多干扰之中，这给机械零部件的故障特征提取带来很大的困难。本文提出一种基于频率切片的图谱模型(Frequency Slice Graph Spectrum Model, FSGS Model)，意在从提升的数据维度中搜寻契合轴承故障的特征信息。首先，以时频域中的频率切片组为图结构顶点，构造拉普拉斯矩阵。在保留时域特征的基础上，挖掘了故障特征在频谱中的联系。其次，建立了时频图傅里叶聚类。通过二叉树结构对聚类谱的阶数进行塔式分解并重构，提供了不同阶数组合。为了增加识别准确度，采用了谐波谱峭度（HSK）选择最优重构图谱带。通过构造仿真信号验证了该方法的可行性，并且应用于轴承内圈、外圈的故障诊断。与其它常用技术的比较验证了该方法的有效性。
确定电动机噪声的来源通常比解决问题更具挑战性。然而，采用系统的调查方法可以缩小可能的原因，从而使问题更容易解决——有一个前提。如果噪声源自电动机设计本身（例如制造缺陷或异常），那么解决方案可能是不切实际或无法实现的。考虑到这一点，我们将回顾电动机噪声的主要来源——磁噪声、机械噪声和风噪声——以及它们的成因和减少或消除它们的方法。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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