当前企业热衷用AI替代人力并因此裁员，但英伟达和Uber高管指出AI运行成本远超人力，研究也显示多数场景人工更优且成本更低。然而，企业仍坚定推进AI替代，看重其全天候运行能力，并加速用AI生成代码、削减岗位。这场成本与效率的博弈仍在持续。

说到RAG（检索增强生成），大家可能已经习惯了它的标准工作流程：先用一个检索模型从海量文档里捞出一批“相关”内容，再交给大语言模型去消化、生成答案。这个流程看似顺畅，但其实一直埋着一个根本性的问题，只是我们习以为常了。 这个问题就是：检索器和生成器，其实是在两个完全不同的“世界”里工作。 检索器，无

五月中旬，英伟达市值突破5 5万亿美元，超越德国2025年名义GDP，成为全球首家市值超过单一发达经济体的上市公司。这反映了人工智能浪潮带来的巨大能量重构。英伟达自2004年起在中国设立多家公司，已构建完整的业务网络。市值里程碑背后，是AI算力赛道价值获得空前认可的缩影。

在AI需求爆发的背景下，GPU市场出现供需严重失衡。英伟达CEO黄仁勋将旧款GPU价格持续上涨的现象比喻为“好酒效应”，指出其升值速度甚至超过葡萄酒陈化。核心原因在于全球AI业务对算力的巨大需求，使得数据中心极度依赖GPU。这种需求从上游芯片制造到下游云服务贯穿整个产业链，导致包括四五年前旧型号在内

来源：环球时报 【环球时报特约记者 甄翔】资本市场近日上演了一场引人注目的“王座”争夺战。谷歌母公司Alphabet在美股盘后交易时段，市值一度超越英伟达，这意味着它在阔别大约十年后，短暂地重返了全球市值冠军的宝座。回顾过去一年，Alphabet的股价表现堪称惊艳，累计飙升了160%。截至上周五收盘

这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，

人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha

这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字

当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解

2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家