行业观察

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Billions in philanthropic giving unlocked by the AI boom could mean more government-philanthropy partnerships for scientific research and STEM education.U.S. National Science FoundationDollars toward

AI in Asset ManagementPhoto credit: Getty ImagesAI is separating asset management into firms that are getting cheaper—and firms that are getting irreplaceable. The best ones are doing both.Ken Griffin

This post was originally published on The Nuanced Perspective and is being reposted here with the authors’ permission.Agent skills are everywhere right now. Atlassian built them into Rovo so agents ca

印刷量子ドット薄膜中の形態欠陥を初めて直接可視化 電気通信大学の研究グループは2026年5月、東京大学や中国の蘇州大学との共同研究により、コロイド量子ドット（CQD）インクを用いた太陽電池を、大量かつ安価に製造できる技術を開発したと発表した。試作した大面積モジュールでは変換効率10.0％を達成した。「発電する窓ガラス」や「着る太陽電池」などへの応用を想定している。 CQDはナノサイズの半導体粒子で

独自のSDA構造やCPL構造を採用した第8世代IGBTを搭載 三菱電機は2026年5月、最新のIGBTを搭載することで電力損失を最大約19％削減したパワー半導体モジュール「産業用NXタイプ1.2kV IGBTモジュール」10機種を開発、サンプル出荷を始めた。産業用機器向けインバーターなどの電力消費を低減できる。 産業用NXタイプ1.2kV IGBTモジュールの外観［クリックで拡大］ 出所：三菱電機

Another day, another example of an AI Agent “running rogue” and doing something the human operator didn’t want it to do. The tl;dr is that Jeremy (Jer) Crane, founder of PocketOS, was using Claude to

The following article originally appeared on the Elevate newsletter and is being reposted here with the author’s permission.Peek under the hood of most “production agents” shipping today and you won’t

三阴性乳腺癌（Triple-Negative Breast Cancer, TNBC）是恶性程度最高的乳腺癌亚型，由于缺乏雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）以及人表皮生长因子受体2（HER2）的表达，这类乳腺癌患者无法从激素治疗或HER2靶向治疗中获益。目前，针对TNBC的治疗手段相对有限，传统化疗虽然可以缓解部分症状，但疗效往往不持久。并且，只有部分患者能从化疗中获得理想效果。为什么同样的药

自然转化是细菌水平基因转移的核心途径之一，其核心谜题在于：带负电的亲水性DNA大分子如何跨越疏水的细菌内膜。ComEC是这一过程中的关键膜蛋白，长期以来被认为负责DNA的最终跨膜转运。然而，ComEC兼具核酸酶（β-内酰胺酶样结构域）和推测的通道功能，这一矛盾一直未被破解——它如何做到既切割DNA又不将其完全降解？此外，由于全长ComEC难以纯化，其跨膜结构域的真实构象及DNA识别机制长期处于未知

Kevin Roose is an award-winning technology columnist for The New York Times and the best-selling author of three books, “Futureproof,” “Young Money,” and “The Unlikely Disciple.” His column, The Shift

In this tutorial, we will generate knowledge graphs from plain text, conversations, and multiple source documents using kg-gen. We start by setting up the required dependencies and configuring an LLM

Vector search underpins most retrieval-augmented generation (RAG) pipelines. At scale, it gets expensive. Storing 10 million document embeddings in float32 consumes 31 GB of RAM. For dev teams running

Massimiliano Moruzzi, founder and CEO of Xaba, is a longtime industrial automation and AI executive with deep expertise spanning robotics, manufacturing systems, CNC machinery, and AI-driven industria