金融机构核心竞争力转向“场景-算法-数据”深度协同，以实现核心业务AI原生化改造。 为破局，金融行业大模型应用呈现通用场景向专精场景演进趋势，需进行AI原生能力重构，从基础设施、数据平台、模型平台、智能体平台…
在投放策略上，Meta提出短剧全生命周期运营方案，包括构思调研（利用社群收集反馈）、5-7天的新剧测试（追踪ROAS、CPI等KPI）、分阶段扩大规模（优先AEO再启VO，结合进阶赋能型产品）及再营销（借助W…
研究通过JTBD理论、小红书海量UGC笔记及AI技术，识别出60余个有商业价值的“美的情境”，从“为何变美”“理想的美是什么”“如何变美”三重维度解构需求，结合“折叠日常”“整全重启”“剧场人生”三重时序与“…
核心参与者方面，应用层有纯软驱动（互联网企业、垂直团队）、硬件驱动（机器人等企业），模型层企业分开源（如Meta）、闭源（如OpenAI）、混合策略（如Google），基础设施层整合IDC、核心硬件等环节，D…
指出量子互联网的发展将经历多个阶段，包括可信中继、准备和测量等。 在应用层面，报告以BBM92-QKD和分布式量子计算为例，展示了应用协议的运行过程。这一过程需要先建立端到端的纠缠信道，然后再执行协议。尽管量…
传统互联网以信息交换为核心的旧范式，难以应对智能体间意图理解、跨域协作等新挑战，智能体互联网应运而生，旨在实现从“连接设备”到“连接智能”的跃迁，构建支撑智能交互、群体协同与价值共创的核心基础设施。为此，智能…
大模型产业价值链四层架构中，当前超60%的价值集中于基础设施层，未来随着大模型技术与应用越发成熟，价值将向MaaS服务及多元 化应用场景传递应用层分为软件平台与硬件载体两大方向，软件平台凭借轻量化和高毛利短…
《》（紫金山实验室等编写）系统梳理量子互联网与算网协同相关技术、架构及应用，首先介绍量子信息技术基础，涵盖量子力学核心概念（叠加态、纠缠态、量子测量等），以及量子通信（量子密钥分发QKD、量子隐形传态、量子…
定义与定位：连接量子节点，支持量子通信、计算等经典互联网无法实现的应用，当前处于初期阶段，硬件（量子比特保真度、存储时间）与软件（协议栈、运行模式）均不成熟。流程：用户发送 QKD 请求→中央控制器选路径…
这些案例充分展示了该方案在推动行业大模型落地与算力资源高效利用方面的巨大潜力。其中，极简接入通过构建四维需求图谱和无感交互机制，大大降低了用户的接入门槛；柔性访问则通过全域负载均衡、弹性伸缩等技术手段，确保了…
当前大模型发展中，通用大模型预训练需万卡级算力，而企业大模型后训练多需几十卡规模，更适合“算力网调度”模式，白皮书区别“专用算力拉远”（适配通用大模型）与“全局池化调度”（适配企业大模型，实现“异属、异构、异…
当前通用大模型难以适配行业需求，DeepSeek开源虽将模型成本降为0，但企业部署仍面临云部署“数据传不出、网络运不动、算力信不过”与一体机“建设成本高、服务性能僵、模型更新慢”的矛盾。功能架构含用户管理、算…
最后，白皮书聚焦量子算网协同，分析量子云计算、量子 - 超算融合计算、分布式量子计算三大协同化发展趋势，阐述发展背景，提出资源抽象与建模、量子业务建模、调度框架建模三大基础理论与研究方向，总结量子互联网当前…
为智能化转型提供可落地路线图。
《AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书》聚焦AI大模型跨域训练的池化调度技术，旨在解决我国高端智能算力“少、杂、散”的困境。 总结与展望指出，该技术体系破解了三大核心挑战，后续将以“全国一台计算机”为目标…
白皮书提出“全局池化调度”技术路线，区别于业界“专用算力拉远”，专注企业大模型“异属、异构、异地”资源调度，构建“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”三位一体架构，实现“异属合训、异构混训、异地同训…
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