“51万行源码意外曝光，Claude Code的核心武器、未来路线，以及一套识别用户情绪的工程机制同时浮出水面。美国东部时间3月31日凌晨4:23，Claude Code约51万行内部代码被泄漏，几小时内迅速在开发者社区引发连锁讨论。过去几个月，Anthropic处在AI行业里最强势且最会营销的位置。无论是模型能力、产品节奏，还是开发者口碑，它都在持续制造一种近乎压迫性的存在感。从新版Claude在代码生成上的持续领先，到Claude Code直接进入开发...
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“从10000+SKU困局到全员智能问数的蝶变2025年7月，广州。湿热的海风穿过珠江，裹挟着这座城市特有的生命力，也裹挟着调味品行业日益浓烈的竞争硝烟。在永洪科技位于广州的办公室里，一份刚刚签署的项目合同静静地躺在会议桌上——某调味品龙头企业智能问数项目，正式进入交付阶段。彼时，还没有人能够预见到，接下来的交付历程，将成为两家企业数字化转型道路上的一座里程碑。也没有人能够想到，这场看似寻常的技术合作，会演变成一...
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当前，全球科技创新加速演进，人工智能正从技术研发迈向全场景产业落地，以智能体为代表的前沿技术，已成为赋能实体经济、深化国际科技交流的重要动力。中关村论坛作为全球科技创新交流合作的国家级平台，汇聚顶尖成果与行业智慧。2026 中关村论坛年会上，中关村国际会展公司联合枫清科技，秉持 “科技赋能论坛，智能服务生活” 的理念，打造中关村论坛智能体，将前沿技术落地论坛实景，既为论坛高效办会、优质服务注入智慧动能，也...
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““AI的底层战争：中国有数据、有人力、有场景，为何跑不出Scale AI？”你敢相信吗，一家2016年成立的数据标注公司，它的估值竟能追平百度与理想汽车？2025年6月，Meta豪掷143亿美元，拿下美国数据标注巨头Scale AI的49%股份，将其估值一举推至惊人的290亿美元（约合人民币2082亿元）。这一数字意味着什么？截至2025年6月20日，百度的市值约为287.5亿美元，理想汽车为263.6亿美元。Scale AI的估值，已然超越了许多我们耳熟能详的科...
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“存储问题正逐渐成为限制大模型实际应用的关键瓶颈随着AI大模型的竞争步入2026年，焦点已从单纯的“比拼参数”转变为“比拼落地”和“比拼效率”。在实际应用中，不少企业发现，即便已经购置了算力卡，但数据读写却难以跟上，推理响应速度迟缓，成本居高不下。这一现象的核心矛盾之一，正是存储架构能否契合AI智能计算的特殊需求，尤其是近期备受瞩目的KV Cache存储瓶颈。3月17日，一场题为《算力先行，存力为王——谁主沉浮AI智算新生态...
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每年的 3月31日 是世界备份日，也是每一家企业必须面对的警钟：数据是企业核心资产，价值远超有形财富；一旦丢失，损失不可估量。想象一下：一名运维人员误删了银行核心系统数据，硬盘突然损坏，或者勒索病毒悄然入侵……几小时内，企业业务可能停摆，客户信任受损，经济损失巨大。在数字化时代，备份不只是技术，而是企业的生命线。政策硬约束下，海外方案难迎中国数字化与国产化双重转型长期以来，国内数据备份市场被国际厂商垄断...
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“本次论坛系统阐述中国AGI原创路线，并展示了“通通 3.0”与“通脑”两大标杆成果3月29日，2026中关村论坛年会迎来通用人工智能主题日。会上，通研院正式发布了“通通”3.0版本，这也是全球首个通用智能人。去年的中关村论坛年会，北京通用人工智能研究院发布“通通”2.0。一年过去了，“通通”实现了哪些“进化”？通通3.0到底“新”在哪？对比前代提升了什么？“通脑”作为底层引擎，对中国AGI意味着什么？通通3.0：全球首个通用智能人，从封闭...
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“东南亚正迎来数据基础设施需求爆发，中国出海企业能否复制国内红利纵观过去二十年中国科技企业出海史，路径已成定式：先东南亚，再中东，最后才是欧美。从早年的工具软件，到SLG游戏，再到如今重塑全球零售供应链的“出海四小龙”（Temu、Shein、AliExpress、TikTok Shop），中国输出的大多是触手可及的消费APP和实体商品。极致性价比、推荐算法、营销裂变，一直是中国科技出海的标签。如今，新一批的出海者正集结南下，它们是中国...
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流量的潮汐，正在改变⽅向。当消费者想买一款护肤品，她不再打开电商平台翻评论，而是直接问AI：“帮我推荐一款适合敏感肌的精华液。”AI给答案，她下单。整个过程，没有点击，没有搜索，没有⼴告。这就是"Zero-Click时代"⸺⸺消费者信息获取习惯的底层质变，正在悄悄宣告传统流量逻辑失效。AI时代，品牌若无法在AI生成结果中占据核⼼席位，将面临在数字世界中被彻底"隐形"的风险。在刚刚结束的2026GDPS大会现场，壹沓科技COO顾震宇重...
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月度选题策划活动“ 本次“数据存储”选题报道策划活动由数据猿、上海大数据联盟联合发起，欢迎各方申报参与。2026年，随着AI Agent从“对话式助手”向“自主执行体”的跨越式演进，一场关于数据基础设施的深层变革正在水面下悄然涌动。当智能体开始自主规划任务、调用工具、甚至与其他智能体协作时，它对底层存储系统的要求，已从简单的“存得下、读得快”，升级为“读得懂、联得通、管得精”。业界普遍认为，AI应用的下一阶段瓶颈，不在算...
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