《智能家居“孤岛危机”：设备孤立如何拖垮系统优化后腿》
在科技飞速发展的今天，智能家居正逐渐普及，描绘出便捷的未来生活蓝图。然而，物联网设备数据孤立导致“孤岛危机”，阻碍了设备间的互联互通和场景化联动，影响智能决策的精准性，增加系统升级难度，并带来安全隐患。要打破这一困境，需制定统一通信协议和数据标准，加大技术研发投入，实现数据高效共享，推动智能家居系统真正实现智能化、一体化的美好愿景。
中小企业数改方案
本方案旨在推动中小企业数字化转型，落实国家四部门发布的《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》。通过政策引导、技术支持和应用实践，帮助中小企业降低转型成本，提升核心竞争力，实现从营销管理、生产管控、质量管理到设备管理等多场景的全面数字化升级。
随机的暴力美学蒙特卡洛方法 | python小知识
蒙特卡洛方法是一种基于随机采样的计算算法，广泛应用于物理学、金融、工程等领域。它通过重复随机采样来解决复杂问题，尤其适用于难以用解析方法求解的情况。该方法起源于二战期间的曼哈顿计划，由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆等人提出。核心思想是通过大量随机样本来近似真实结果，如估算π值的经典示例。蒙特卡洛树搜索（MCTS）是其高级应用，常用于游戏AI和决策优化。Python中可通过简单代码实现蒙特卡洛方法，展示其在文本生成等领域的潜力。随着计算能力提升，蒙特卡洛方法的应用范围不断扩大，成为处理不确定性和复杂系统的重要工具。
《知识图谱：鸿蒙NEXT中人工智能的智慧基石》
在鸿蒙NEXT系统中，知识图谱技术作为智慧基石，大幅提升语义理解、智能决策、个性化推荐及安全性。它通过结构化知识表示，增强小艺助手的语义解析能力，优化智能家居、出行等场景的推理与决策，精准推送用户感兴趣的内容，并实现多设备间的知识共享与协同，同时提高系统的可解释性和数据安全，为用户提供更智能、高效、个性化的交互体验。
InternLM3开源发布！4T数据达到18T效果，成本省75%，首度融合深度思考与对话能力！
1月15日，上海人工智能实验室对书生大模型进行重要版本升级，书生·浦语3.0（InternLM3）通过精炼数据框架，大幅提升了数据效率，并实现思维密度的跃升。仅使用4T训练数据的InternLM3-8B-Instruct，其综合性能超过了同量级开源模型，节约训练成本75%以上；同时，InternLM3首次在通用模型中实现了常规对话与深度思考能力融合，可应对更多真实使用场景。