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今日，华为全联接大会2025在上海启幕，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表题为“以开创的超节点互联技术，引领AI基础设施新范式”的主题演讲，正式发布全球最强算力超节点和集群。

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。AI应用的广泛落地离不开强大的算力支持，而GPU作为AI计算的核心硬件，一直是推动AI发展的关键力量。然而，随着国际形势的变化和技术竞争的加剧，依赖单一供应商的GPU芯片已经无法满足国内AI产业的长期发展需求。

天玑买量平台服务于UG买量业务，由于业务特性，优化师需要丰富且准确的端内+端外数据来辅助投放决策。目前买量的数据有来自UG数仓的，有来自媒体MAPI拉取的，形式上有离线的，也有实时的。在本文中，我们将Clickhouse简称为CK，StarRocks简称为SR。

在京东零售，我用大模型赋能智能导购、搜索等电商场景，工作期间发表4篇顶会论文，提交专利8篇，并入选北京亦麒麟优秀人才。这些写进顶会论文的技术突破、藏在专利证书里的创新方案，都化作了消费者指尖上的流畅体验。

在数据规模持续扩张、业务复杂度不断提升的背景下，传统大数据平台在开发规范、数据质量与运维效率方面暴露出诸多不足。本文将深入解析TDS在数据治理实践中的核心理念、技术落地与治理成效，为业界提供可借鉴的经验与参考。

9月5日至8日，2025世界智能产业博览会在重庆举行。期间，三十余家全国主流媒体深度参与智博会及制造行业峰会，实地探访“人工智能+”、数智工厂、具身智能等标杆案例，共探人工智能与制造业的深度融合场景价值。

2025世界智能产业博览会期间，华为中国行2025·重庆AI+制造行业大会同步启幕。此次大会汇聚了政府部门、重庆及全国的制造业企业管理者、技术专家、行业伙伴等现场参会，共探AI与制造深度融合的前沿趋势，共商产业跃迁升级的实践路径。

工具的价值最终取决于使用它的人。要充分释放AI-IDE的潜力，核心在于我们开发者如何去引导、利用并与AI高效协作。本文旨在将主要前端开发的视角展开，结合具体的开发场景，分享一些在日常工作中有效利用AI-IDE，以显著提升工作效率与代码质量的实践经验。

AI业务对数据中心网络提出新的挑战，传统的数据中心难以支撑大规模的智算需求，如何满足智算中心可扩展的发展需求，成为当前的热点话题。针对大模型AI的业务需求，结合智算网络发展态势，探讨超大规模智算网络的构建方案。首先探讨了智算网络的技术体系，然后对智算网络关键技术进行分析，最后介绍了智算网络的典型应用实践。

日前，华为云CloudPond专属边缘云大会在贵阳召开。大会以“数智融合 共建产业新生态”为主题，汇聚众多行业头部企业，围绕AI与专属边缘云在各行业的创新应用、实践落地展开深度对话。大会期间，华为云展示了CloudPond专属边缘云解决方案，该方案凭借轻量化、低时延、数据本地化等服务能力，为企业云上业务注入数智新动能。

货运行业的安全运输是保障货物完整、人员生命财产安全的基石。因为事故一旦发生，将对企业和社会带来巨大的经济损失。如何及时发现运输中的安全问题并对司机和用户进行有效干预，是一个非常重要的课题。接下来让我们一起来看下，货拉拉AI安全防控架构是如何演进的。

随着智能驾驶技术的普及，摄像头拍摄的图像、激光雷达生成的点云、麦克风采集的音频等非结构化数据海量涌现。这些数据规模庞大、形式多样且实时性强，要求底层数据技术具备高效存储与快速处理能力。

质量部门在日常测试中，一直依赖覆盖率数据衡量测试效果。然而，过去的覆盖率系统存在不少问题：指标维度单一：仅提供整体的行覆盖率，缺乏更细致的分析维度，比如：无法精确定位某个用例对应的覆盖情况；无法按测试方式（流量回放、自动化测试或手工测试）分别统计覆盖率；无法实现接口级覆盖率的精细统计。

2025CCF全国高性能计算学术大会（HPC China 2025）期间，中科曙光发布了国内首个行业标准化超智融合算力平台：Nebula 800。

在软件开发领域，架构设计是确保系统高效、稳定运行的重要环节或者称之为重要动作。无论架构从简单到复杂，还是从复杂回归简洁的演变过程。在这个过程中，又无论是初创公司还是大型企业，架构提效始终是技术团队的核心追求。本文将从稳定、性能、代码三大维度出发，结合实战经验，探讨如何有效提升架构效能。

在保证系统高可用性的背景下，我们通常依赖监控和报警系统来实时监控现有应用系统和中间件。当应用系统运行出现异常情况时，监控系统能够在第一时间发现问题，并报警通知相关人员，以便快速响应。这种做法有助于控制问题的影响范围，减少故障带来的损失。然而，这种事后减少损失的方式并不是完全理想的策略。

本研究描述了在真实数据中心实施的一项中试测试，以测试由Universal Smart Cooling SL (UniSCool) ,开发的直接芯片液体冷却系统。将特定CPU温度限制下的能耗结果与现有风冷系统的能耗结果进行了比较。

在金融业务快速发展的过程中，用户运营、风控分发、产品设计等各个方面对数据的依赖程度与日俱增。为满足实时分析、量化运营、风控建模、机器学习等场景需求，我们需要构建一套大容量、低延迟、维护便捷的数据存储分析体系。