随着大模型规模的不断扩大，AI计算对算力与通信的需求正以前所未有的速度攀升。本报告将以训练与推理的扩展需求为切入点，介绍集群扩展的三种方式，阐释其对互联架构提出的新挑战。报告将回顾PCIe、CXL、以太网和InfiniBand等传统协议，并通过产业案例重点解析NVLink、UALink与Broadcom SUE等面向AI的新兴方案的技术优势与演进方向。最后，报告将探讨高速SerDes与物理层协议在AI通信需求驱动下的革新，并展望前沿互联技术的发展趋...

Fibroinflammatory diseases, characterized by chronic inflammation and dysregulated tissue remodeling, represent a major unmet medical need across multiple organ systems. Advances in translational medicine have driven a paradigm shift toward biomarker-driven drug development. This presentation will highlight strategies for integrating biomarkers throughout the discovery and development continuum—fr...

The rise of generative AI presents unprecedented challenges for verifying information. While AI hallucinations pose risks, the greater danger lies in human-augmented misinformation—where users may present AI outputs as breakthroughs without disclosing whether AI models discovered obscure references or simply fabricated results. This threatens the integrity of scientific communication and parallels...

作为在空间中传输的电磁波，无线信号的功能不仅局限于通信，还包括感知、计算与能量传输。为了充分利用有限的频谱资源，无线信号的多个功能被寄希望于进行融合。通信感知一体化作为其中一个典范，自提出以来受到广泛关注，这也引发学术界对于通信感知计算三者融合的进一步思考。若能够依据任务需求，对数据的感知、通信与计算过程进行联合设计，将显著提升频谱与计算资源的利用率，实现更加高效的数据处理，以支持更加智能的应用。...

目前的机器人学习的主要瓶颈之一是数据缺乏，使得模型迭代和软硬件系统研发速度受限。本次报告将从具身数据的定义角度出发，分析目前的具身数据研究方向和可扩展的数据配方，并介绍近期RHOS lab在该方面的新工作。同时，机器人学习模型在落地之前，需要解决对物理现象的高效理解和鲁棒推理，因此本次报告会再介绍如何结合机器人学习和因果推理，以及RHOS lab在这方面的相关工作，展望未来的机器人学习大模型的发展。 嘉宾介绍：李...