科技30

这篇文章将 1970 年代的燃料短缺与当前的内存短缺进行了类比，呼吁软件工程师优先考虑效率。随着内存价格的上涨，作者认为是时候重新审视现代软件的臃肿特性。文章呼吁转变思维，创造更紧凑和高效的应用程序，类似于早期计算时代的作品

Memory is running out, and so are excuses for software bloat

The Register

内存即将耗尽，软件臃肿的借口也越来越少

这篇由 Jacob Zhao 撰写的文章讨论了人工智能从统计学习到结构化推理的演变，强调了强化学习的作用。文章突出了 DeepSeek-R1 的出现，标志着强化学习的范式转变，并概述了其架构和应用。文章详细介绍了强化学习的各个阶段，包括策略探索、偏好反馈、奖励建模和策略优化，并引入了新的优化方法，如 GRPO 和 DPO，展示了人工智能决策能力的进步

From Computing Power to Intelligence: A Decentralized AI Investment Map Driven by Reinforcement Learning

- 强化学习正向结构化推理系统转变，后续训练变得尤为重要。  
- DeepSeek-R1 推动强化学习变革，提升推理链及决策能力。  
- 应用覆盖游戏、智能决策、科学发现等五大领域。

CoinLive

C3.ai

从计算能力到智能：通过强化学习推动的去中心化 AI 投资蓝图

一种新开发的技术称为 “DSC”，现在允许用户使用移动设备创建 3D 空间内容。该平台通过结合人工智能和扩展现实，支持数据驱动的操作。它旨在通过超越传统数字双胞胎来帮助企业进行规划、运营和管理。该平台将在一个展示基于扩展现实的操作案例的展位上展出

DEEP.FINE to debut AI and XR platform 'DSC' at CES 2026, enabling 3D creation on mobile, supporting data-driven ops.

Unusual Whales

DEEP.FINE 将在 2026 年 CES 上首次亮相其 AI 和 XR 平台'DSC'，该平台将实现移动设备上的 3D 创作，并支持数据驱动的操作

保罗·基瑞（Paul Keary），Teneo 的首席执行官兼联合创始人表示，首席执行官们正以更长远的视角看待人工智能，视其为商业转型的催化剂。他在《收盘》节目中告诉罗梅恩·博斯蒂克（Romaine Bostick）和凯蒂·格里费尔德（Katie Greifeld），在经历了一年专注于人工智能资本支出的阶段后，下一阶段将集中于企业如何利用人工智能进行转型。彭博社视频，由 MT Newswires 提供

Teneo CEO: AI The Largest Spend Item for 2026

- Teneo 的 CEO Paul Keary 表示，CEO 正在从长远角度看待 AI 的价值。  
- 他提到，在经历了一年的 AI 资本支出后，接下来将关注企业如何利用 AI 进行转型。  
- 该访谈由 Romaine Bostick 和 Katie Greifeld 在 "The Close" 进行。

marketscreener

Teneo 首席执行官表示：人工智能将成为 2026 年最大的支出项目

根据安永 2025 年工作再想象调查，组织在人工智能采用中错失了 55% 的潜在生产力提升，原因在于人工智能使用与员工准备之间的脱节。调查强调了更好地进行人工智能培训和整合的必要性，以及解决工作场所焦虑的问题。尽管人工智能的使用非常普遍，但只有少数员工利用它来提升工作流程。报告还指出，人才满意度上升和辞职率下降，但强调了领导力和职业发展在留住具备人工智能技能的人才方面的重要性

Organisations miss 55% productivity gains from AI adoption

- 根据 EY 2025 工作重新构想调查，AI 采用与员工准备之间存在断层。  
- 新加坡员工中有 26% 仍在工作中使用个人 AI 解决方案，影响生产力。  
- 调查显示，接受 81 小时以上 AI 培训的员工每周平均可提升 15 小时的生产力。

Singapore Business Review

组织在采用人工智能时错失了 55% 的生产力提升机会

人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变各个行业、经济和我们的日常生活。作为一个关键驱动力，

Invest $10,000 in these AI stocks for long-term growth

投资 10,000 美元在这些 AI 股票上以实现长期增长

Sabrina Kopecki，IBM 的人工智能技术专家，强调了为主动执行任务的 Agentic AI 建立统一的安全和治理框架的必要性。她指出了 Shadow AI 的风险，即绕过正式 IT 渠道的非官方 AI 解决方案，这会造成数据泄露和合规性问题等漏洞。Kopecki 提出了一个持续的监督周期，包括发现、评估、治理、安全和审计，以确保 AI 系统保持稳定、负责任和安全。她通过医疗保健和公共部门的案例进行了说明，倡导可预测的 AI 操作，以在不引发未来危机的情况下提供价值

Agentic AI Demands Unified Oversight: Taming Shadow AI with Zero Trust

StartupHub

代理性人工智能需要统一的监管：通过零信任机制来管理影子人工智能

Egan-Jones 在纽约的一项分析深入探讨了人工智能可能带来的与传统观念相悖的影响。尽管普遍认为人工智能会导致工作岗位的消失和整体繁荣，Egan-Jones 却提供了关于人工智能整合所带来的利益分配的另一种视角。评论指出，人工智能的进步通常被认为在多个领域超越人类，包括法律评估和医学诊断

Egan-Jones analyzes AI's impact on economics, predicts different distribution of gains. AI surpasses human performance.

Egan-Jones 分析了 AI 对经济的影响，并预测收益将会有不同的分配。AI 的表现已经超越了人类

英伟达

微软

谷歌-C

谷歌-A

丹尼尔·纽曼（Daniel Newman），Futurum 的首席执行官，认为人工智能市场处于一个 “超级周期” 而非泡沫，这一周期是由像英伟达、谷歌和微软这样的公司带来的真实收入驱动的。他区分了人工智能的炒作与真正的收入驱动因素，并指出一些公司可能通过在财报电话会议中过度使用 “人工智能” 来抬高估值。然而，关键基础设施公司正在产生可观的收入，这表明长期的技术增长周期正在进行中

Futurum CEO Daniel Newman believes AI market is in a 'supercycle,' not a bubble. Core companies like Nvidia, Google, and Microsoft are driving real revenues.

Futurum 的首席执行官 Daniel Newman 认为，AI 市场正处于一个 “超级周期” 而非泡沫。英伟达、谷歌和微软等核心公司正在推动实际的收入增长

Futurum 的首席执行官 Daniel Newman 认为，目前的人工智能市场不是泡沫，而是一个持续数十年的 “超级周期”。他承认存在过高估值和过度支出的风险，但强调像 Nvidia、Google 和 Microsoft 这样的核心基础设施公司正在产生真实的收入。Newman 预测 2026 年将是人工智能收入证明的关键年份，并警告如果需求下降可能会面临潜在风险。他的观点为关于人工智能市场稳定性的持续辩论提供了贡献

Futurum CEO Daniel Newman Calls Current AI Market Multi-Decade 'Supercycle,' Not A Bubble— But Sudden Glut 'Could Become A Risk'

- Newman 表示当前 AI 市场不是泡沫，而是长期技术超级周期。  
- 他指出核心基础设施公司如 Nvidia 和 Google 推动真实收入。  
- 2026 年将是 AI 行业收入生成的关键年，需关注企业的经济增长潜力。

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Futurum 首席执行官 Daniel Newman 认为当前的 AI 市场是一个持续多年的 “超级周期”，而非泡沫——然而，突然出现的过剩 “可能会成为一种风险”

根据 Gartner 最近的预测，到 2026 年，向量数据库预计将被纳入约 30% 的企业应用程序。同时，由 Zilliz 开发的开源向量数据库 Milvus 已实现重要里程碑，生产部署数量超过 10,000 个。该更新于 2025 年 12 月 18 日在加利福尼亚州红木城公布

Milvus hits 40,000 GitHub stars, with 10,000+ productions, strengthening its position as a leader in vector databases. Gartner predicts 30% enterprise usage by 2026.

Milvus 在 GitHub 上获得了 40,000 颗星，并拥有超过 10,000 个生产应用，进一步巩固了其在向量数据库领域的领导地位。Gartner 预测，到 2026 年，将有 30% 的企业使用向量数据库

OpenAI

人工智能领域正在迅速发展，模型效率的突破和地缘政治竞争推动了计算能力的竞争。谷歌、英伟达、OpenAI、Zoom 和 Meta 在民主化人工智能、提升可及性和优化性能方面取得了显著进展。由于对人工智能基础设施需求的政治紧张局势，呼吁制定平衡的政策。对计算资源的重大投资凸显了人工智能主导地位的竞争。人工智能能力的战略协调被证明至关重要，各公司利用多样化的模型以实现最佳性能

AI’s Relentless Pace: Democratization, Orchestration, and the Compute Arms Race

- 人工智能领域正经历加速发展，涵盖模型效率突破和地缘竞争。  
- Google 推出 Gemini 3 Flash，以低成本提供高性能，提升开发者的采用率。  
- NVIDIA 和 OpenAI 等公司各自推出开放模型和新产品，竞争 AI 计算基础设施愈演愈烈。