- 资讯公开站rss_mtwmag
LMW’s Turnmill Center LR30MY L17 Wins India’s Best Design Award 2026
August 29, 2026 : LMW Limited (formerly known as Lakshmi Machine Works Limited), a leading manufacturer of advanced CNC machines and engineering solutions, is proud to announce that its Turnmill Center LR30MY L17 has bee…
- 资讯公开站Digitimes
China turns to 3D packaging to push AI performance beyond front-end scaling limits
Chip-performance gains have long been driven by an industry-wide focus on shrinking transistor nodes and tightening integration. While major economies including the US and Taiwan have historically sat at the summit of se…
- 论文公开站arXiv
One Basis to Animate Them All: Gaussian Blendshape Distillation for Real-Time Avatars
3D Gaussian avatars support fast rendering, however, their real-time animation is often challenged by the costly neural inference. We address this bottleneck and show that the animation of pretrained avatar models can be…
- 资讯公开站Digitimes
EOI布局三大增长引擎，瞄准AI光通信
EOI lays out three growth engines, eyes AI optical communications
汽车光学和Mini LED模块制造商Excellence Optoelectronics（EOI）寄望于前五大客户订单增强和新车发布推动2026年复苏，同时扩展墨西哥业务、增加非车灯汽车电子并进军AI光通信。
- 主题公开站Google News · ChatGPT
ChatGPT+Excel：自动化处理数据的5个神级操作
摘要显示，文章针对职场人常被繁琐 Excel 操作困扰的痛点，介绍了如何结合 ChatGPT 生成公式、VBA 代码等方式实现数据自动化处理，从而减少重复劳动、提升工作效率。文中归纳了五个具体操作场景，但未披露详细步骤或实测数据。
意义：展示 LLM 在办公自动化中的落地用法，对开发者与 AI 工具选型有参考价值。
- 开源项目公开站GitHub
platformio/platformio-core — 嵌入式软件开发入口工具
platformio/platformio-core — Your Gateway to Embedded Software Development Excellence :alien:
PlatformIO Core 是托管在 GitHub 上的开源项目，定位为嵌入式软件开发的入口工具，官方描述称其致力于实现嵌入式软件开发的卓越体验。该仓库当前获得约 9458 颗星标，属于嵌入式与物联网开发领域较受关注的基础设施类项目。摘要未提供更多技术细节与功能说明。
意义：对嵌入式与物联网开发者而言，PlatformIO 是常用的跨平台构建与依赖管理工具，其核心仓库值得关注与跟踪。
- 论文公开站arXiv
重新思考测试时训练的表示能力与效率：E²-TTT 方法
Rethinking Expressivity and Efficiency in Test-Time Training
摘要介绍了一种名为 E²-TTT 的新方法，旨在平衡测试时训练（TTT）中逐 token 更新动态的表示能力与分块近似的硬件效率。该方法在标准近似下推导出闭式状态转移，精确复现逐 token 循环的块端快速权重和动量状态，实现完全并行化的块级训练，同时保留先前分块方法丢弃的时间结构。通过在最多 1.3B 参数模型上的验证，E²-TTT 在语言建模上与现有 TTT 和混合注意力基线相当，但在上下文检索上表现更优，尤其在长度外推上优势显著，…
意义：E²-TTT 为长上下文处理提供了兼顾表示能力与硬件效率的解决方案，有望提升语言模型在长序列任务中的性能，并推动 TTT 方法的实际应用。
