SMRs Explained: Real-World Economics, Fuel Bottlenecks, and the Race to Scale
SMR 入门读物，如小型核反应堆，这是如何满足永不满足的人工智能能源需求的新好主意。
The Training Bottleneck No One Talks About: Workflow Debt In L&D—And How AI Agents Clear It
了解工作流程债务如何悄然减慢 L&D 运营，以及 AI 代理如何自动化流程、更新内容并加快整个组织的培训交付。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
ChatLLM Presents a Streamlined Solution to Addressing the Real Bottleneck in AI
在过去的几年里，围绕人工智能的许多讨论都围绕着一个看似简单的问题：哪种模型是最好的？但下一个问题始终是，什么是最好的？最适合推理？写作？编码？或者它可能最适合图像、音频或视频？这一框架使得 […]ChatLLM 提出了解决人工智能真正瓶颈的简化解决方案一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Trump-Class Battleships Might Not Be ‘Buildable’ for the U.S. Navy
拟议的特朗普级战列舰与一个残酷的现实相冲突：现代美国造船能力薄弱，熟练劳动力已经老化，当工资与零售和仓库工作竞争时，很难招募到替代劳动力。争论的焦点是战略和行政命令还不够——行业执行才是瓶颈。模仿潜艇劳动力活动的“建造战列舰”招募活动可能有助于吸引新人才进入造船厂。特朗普级战列舰可能无法为美国海军“建造”的帖子首先出现在 19FortyFive 上。
P95-M processing facility seen improving quality of rice, farmer incomes in Antique
农业部 (DA) 表示，位于 Antique 的 Hamtic 新落成的耗资 9,480 万比索的大米加工设施将改善该省的大米质量。在周一的一份声明中，农业部表示，由 Hamtic 多功能合作社运营的大米加工系统 (RPS) 旨在解决干燥、碾磨和储存方面的关键瓶颈，这些瓶颈至关重要 [...]
Going beyond pilots with composable and sovereign AI
今天标志着企业人工智能采用的拐点。尽管在生成式人工智能方面投入了数十亿美元，但只有 5% 的综合试点项目能够带来可衡量的商业价值，而且近二分之一的公司在投入生产之前就放弃了人工智能计划。瓶颈不是模型本身。阻碍企业发展的是周围的基础设施：数据可访问性有限、僵化……
How cosmetic manufacturers are turning to cobot palletizing to scale production
化妆品制造商面临着扩大产量的越来越大的压力。新产品的推出、较短的生命周期、自有品牌和季节性需求正在使生产团队捉襟见肘。与此同时，劳动力短缺和成本上升使得可靠地为生产线末端操作配备人员变得更加困难。对于许多制造商来说，瓶颈不是灌装、贴标或包装。这就是码垛。这就是为什么越来越多的化妆品制造商转向协作机器人 (cobot) 码垛，将其作为一种实用、可扩展的方式来提高吞吐量，而无需重建工厂或将自己锁定在严格的自动化中。
Proposed upgrades to Mindoro port expected to improve farm logistics
农业部 (DA) 表示，西民都洛岛阿布拉德伊洛格规划的深水港将解决物流瓶颈，造福该省的农民和渔民。 DA 表示，该港口将由菲律宾渔业发展局实施，旨在容纳大型船只并改善 [...]
An AI-driven strategy to accelerate microbial gene function discovery
我们只知道基因，却不知道它们的功能——为了解决微生物研究中长期存在的瓶颈，一个联合研究团队提出了一项前沿研究策略，利用人工智能（AI）大幅加速微生物基因功能的发现。
大语言模型的进步不再是人工智能进步和部署的主要限制。相反，瓶颈越来越多地在于如何将这些功能嵌入到硬件、工作流程和生产系统中。人工智能为假期做了什么的帖子首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Optimizing Data Transfer in Batched AI/ML Inference Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈及其解决方案 - 第 2 部分优化批量 AI/ML 推理工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
CES 2026 wrap-up: When digital AI meets physical automation
CES 2026 展示了数字人工智能如何变得物理化，以及为什么码垛自动化是制造商当今可以部署的最明显的例子之一。在今年的 CES 上，优傲机器人和 Robotiq 与西门子合作，展示了下一代码垛解决方案，展示了软件智能、机器人技术和工业生态系统如何在工厂车间融合。与展示的许多未来概念不同，该解决方案并不是理论。它强调了制造商现在可以采取哪些措施来应对劳动力短缺、生产线终端瓶颈以及快速、可预测的投资回报率等实际挑战。
直接解决了智能机器人跨越式发展中“高质量训练数据”的关键瓶颈，为机器人的通用化和自主化奠定了坚实的基础。
VPPs Change the Scale of Energy Production
虚拟电厂 (VPP) 的进步说明了最小有效规模 (MES) 的变化如何重塑行业结构。传统上，发电业表现出较高的MES：企业需要大型、资本密集型工厂来实现较低的平均成本，从而加强集中度。 VPP 允许通过软件聚集数千个小型分布式资产（例如屋顶太阳能、电池、智能电器和电动汽车）并作为单一可调度资源运行，从而降低 MES。由于现在的效率来自协调和数据而不是电厂规模，因此企业无需拥有大规模发电资产即可进入电力市场。当 MES 相对于市场需求下降时，进入就会变得更容易，市场结构也会转向更大的竞争和碎片化。VPP 不仅是实体资产 MES 较低如何降低市场力量的一个例子，而且还重新定位了市场力量。虽然发电规
Optimizing Data Transfer in AI/ML Workloads
借助 NVIDIA Nsight™ 系统，深入探讨数据传输瓶颈、识别瓶颈和解决方案优化 AI/ML 工作负载中的数据传输一文首先出现在 Towards Data Science 上。
