在CES 2026上，连续血糖监测仪（CGM）制造商Abbott推出了一项名为Libre Assist的新功能，该功能集成在其Libre应用程序中，利用人工智能技术帮助糖尿病患者管理饮食。
用户只需用手机拍摄餐盘中的食物照片，Libre Assist即可通过AI模型分析，预测该餐食可能对用户血糖水平产生的影响。这项技术旨在为用户提供更直观、便捷的饮食决策支持，帮助他们更好地控制血糖。
该功能的推出标志着AI在医疗健康领域的应用进一步深化，特别是在慢性病管理和个性化营养建议方面。通过结合视觉识别与血糖预测模型，Libre Assist有望为糖尿病患者提供更主动的健康管理工具。
原始新闻链接： https://www.cnet.com/health/nutrition/libre-assist-diabetes-food-decisions-glucose-impact/
研究人员利用人工智能（AI）和卫星遥感技术，在加拿大发现了一个巨大的锂矿藏，这一发现可能重塑北美电池供应链。
锂是一种柔软的白色金属，在能源转型的背景下常被称为“白色黄金”，是一种备受追捧的资源。作为电动汽车、储能设备等各类电池的核心组件，锂的需求持续攀升。此次新发现的矿藏位于加拿大境内，具体位置和储量细节尚未完全公开，但其规模被描述为“巨大”。
这项发现的关键在于结合了AI算法与卫星传感数据。通过分析卫星收集的地质、光谱等数据，AI模型能够识别出可能富含锂矿的地质特征和区域，从而大幅提高了勘探效率和精准度，减少了传统实地勘探所需的时间和成本。
如果该矿藏得到证实并投入开发，将显著增强北美在关键电池原材料方面的自给能力，减少对海外供应链的依赖，并对全球锂市场格局产生重要影响。
新闻来源： A Huge Lithium Deposit In Canada May Have Just Been Found Thanks To AI Satellites
根据一份报告，NVIDIA的Blackwell GB200 NVL72 AI机架在MoE（Mixture of Experts，专家混合） 环境中进行了测试，结果显示其性能远超AMD的Instinct MI355X。
测试表明，NVIDIA的GB200 NVL72机架在性能上实现了高达28倍的提升，在“智能/成本”（Intelligence/$）指标上处于领先地位。报告指出，NVIDIA的“极限协同设计”（Extreme Co-Design）法则使其在AI硬件竞赛中占据了优势。
这项性能对比突显了当前顶级AI加速器在应对复杂AI工作负载（如MoE模型）时的巨大性能差异。
原始新闻链接： https://wccftech.com/nvidia-gb200-nvl72-racks-deliver-a-28x-performance-uplift-over-amd-mi355x/
Holiverse创始人拉多·奥霍特尼科夫（Lado Okhotnikov）近日阐述了为何太空太阳能（Space-Based Solar Power）将成为解锁未来高级人工智能（AI Intelligence）的关键。
文章以一个令人警醒的事实开篇：训练一个单一的高级AI模型所消耗的电量，可能超过120个美国家庭一年的用电总量。随着全球AI应用的加速，预计在2030年前，数据中心的能源需求可能会翻倍。
奥霍特尼科夫指出，当前AI发展的巨大瓶颈并非算力或算法，而是能源。地球上的可再生能源（如太阳能、风能）受限于天气、昼夜和地理因素，难以提供AI所需的大规模、稳定且密集的能源供应。
他提出的解决方案是太空太阳能发电。通过在太空中部署太阳能收集卫星，可以365天、24小时不间断地接收太阳能，并将其以微波或激光的形式无线传输回地球的专用接收站。这种能源具有高密度、持续稳定、不受天气影响的特点，理论上可以满足未来巨型AI模型训练和运行的庞大能耗需求。
文章认为，太空太阳能与AI的结合，将开启一个全新的技术时代。它不仅能为地球上的AI发展提供“燃料”，也可能催生直接在太空轨道上运行的、不受地球资源限制的超级AI系统。
这项技术愿景虽然面临工程和成本上的巨大挑战，但已被一些国家和私营公司列为重点研究方向。奥霍特尼科夫强调，为了AI的可持续发展，人类必须将目光投向地球之外。
原文链接： https://www.ibtimes.com/holiverses-vision-why-future-ai-intelligence-rises-space-based-power-3793880
假期已经来临，如果你正计划在除夕夜来一场公路旅行，现在开始规划路线是个好主意，这样既能避开最糟糕的交通，又能欣赏沿途的最佳风景。
一位朋友向我推荐了Curiosio AI，这是一个免费的AI旅行规划工具，可以根据你的偏好（如兴趣点、预算、旅行天数）生成详细的公路旅行路线。用户只需输入起点、终点和旅行天数，AI便会规划出包含停靠点、驾驶时间和住宿建议的完整行程。
该工具利用AI算法，不仅考虑距离和时间，还能整合用户对历史遗迹、自然景观或美食体验等特定兴趣，生成个性化的路线。文章以规划一条从洛杉矶到旧金山、为期三天的海岸公路旅行为例，展示了Curiosio如何生成包含具体景点和驾驶时长的详细计划。
对于希望避开昂贵假日航班、用更灵活方式迎接新年的旅行者来说，这类AI工具提供了一种高效、个性化的行程规划方案。
原文链接： https://www.cnet.com/tech/services-and-software/how-to-use-an-ai-travel-planner/
《华尔街日报》畅销书作者兼技术分析师詹姆斯·阿尔图切尔（James Altucher）近日发布了一段视频报告，深入探讨了他所称的“世纪融合”——人工智能（AI）与量子计算（Quantum Computing）可能正在接近一个历史性的转折点。
报告指出，AI的发展正面临计算能力的瓶颈，尤其是在处理复杂模型和大规模数据集时。而量子计算凭借其并行处理和解决特定问题的指数级加速潜力，被视为突破这一瓶颈的关键。两者的结合，即“量子机器学习”（Quantum Machine Learning），有望在药物发现、材料科学、密码学和复杂系统优化等领域带来革命性突破。
阿尔图切尔在视频中分析了当前的研究进展与投资趋势，认为我们正处在一个关键的技术拐点，AI与量子计算的融合将定义下一个十年的科技格局。
原文链接： Video Presentation Explores What Altucher Calls “The Convergence of the Century”