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以下是 Administrator 的文章

2025-12-17
百姓“平摊”AI 耗电账单，数据称美国数据中心密集区电价五年暴涨 267% 美国数据中心，特别是人工智能相关的设施，正在对当地电网和居民电费产生巨大压力。参议员沃伦等人致信亚马逊、谷歌等七大科技巨头，要求解释其数据中心如何避免推高民用电价。数据显示，在AI活动密集的地区，过去五年电价涨幅高达267%。科技公司常利用空壳公司和保密协议规避公众监督，将基础设施成本转嫁给消费者。立法者正推动建立独立的“数据中心费率等级”，强制要求企业预付成本，以避免未来能源需求波动对普通家庭造成财务风险。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-12-17
教育部：试点探索 AI 在日常考试命题、组卷、阅卷、分析等关键环节的场景应用教育部近日印发《关于进一步加强中小学日常考试管理的通知》，明确提出要加强教师命题、考试分析和多元评价的系统指导。通知强调，将依托国家中小学智慧教育平台，持续提升教师命题水平。更引人注目的是，文件明确要求试点探索人工智能（AI）技术在日常考试命题、组卷、阅卷以及分析等关键环节的应用场景。此举旨在利用AI技术优化教育评估流程，提升考试管理的科学性和效率，对未来中小学教育体系的数字化转型具有重要意义。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-12-17
利用大型语言模型进行时间序列分析的提示工程策略本指南深入探讨了七种实用的提示工程策略，旨在提升大型语言模型（LLMs）在时间序列分析和预测任务中的可靠性与实用性。文章重点介绍了如何通过精确的提示来构建时间序列的上下文结构、提取关键特征和信号，并展示了将LLM推理能力与ARIMA等经典统计模型相结合的混合工作流程。此外，还阐述了使用JSON等结构化Schema表示数据、设计特定的预测模式以及融入领域知识的重要性，帮助用户获得更精确、更具洞察力的分析结果和预测。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-17
使用强化学习训练扩散模型（或：使用强化学习平抑自动驾驶汽车中的“幽灵堵车”现象，实现更顺畅的交通和节能）伯克利AI研究（BAIR）团队部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AVs）到高峰时段的高速公路上，旨在平抑“走走停停”（stop-and-go）的交通波，并为所有驾驶员减少燃料消耗。本文详细介绍了如何通过数据驱动的仿真训练RL智能体，以最小化交通波动、提高能源效率并确保安全。最终的现场测试显示，极少量的智能控制车辆就能显著改善整体交通流。
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2025-12-17
派早报：X 重申 Twitter 商标所有权、国内首批 L3 级自动驾驶车型获批等今日派早报聚焦多条重要动态：X 公司就 Twitter 商标权提起诉讼，重申其所有权；中国首批 L3 级自动驾驶车型获批，标志着自动驾驶进入商业化新阶段；OpenAI 推出 GPT Image 1.5，图像生成速度提升四倍；Google Labs 推出 AI 助手 CC，并整合 Gmail 等服务；韦氏词典将“slop”（劣质内容）评为年度词汇，反映了对低质量 AI 内容的关注。
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2025-12-17
免费使用：OpenAI 最强 AI 图像生成模型登场，奥尔特曼变身性感消防员 OpenAI 正式推出了全新的旗舰级 AI 图像生成模型 GPT Image 1.5，并同步在 ChatGPT 中开放了专用的“Images”标签页。新模型在生成高保真图像和遵循复杂提示词指令方面表现出色，尤其在细节把控和文本渲染方面实现重大突破，有效解决了以往 AI 绘图的痛点。此外，OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼发布了一张该模型生成的消防员渲染图，引发关注。此次发布还揭示了其背后的强大研发团队，Sora 和 DALL-E 核心成员的参与暗示了未来多模态技术的深度融合与发展方向。
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2025-12-17
使用强化学习训练扩散模型本文探讨了如何利用强化学习（RL）来平稳高速公路交通，减少拥堵和燃料消耗。研究团队在真实的高速公路上部署了100辆由RL控制的自动驾驶汽车（AVs），旨在解决“走走停停”波（stop-and-go waves）问题。通过数据驱动的模拟和奖励函数设计，RL智能体学习了提高能源效率并保持安全驾驶的策略。最终的现场测试显示，少数部署了智能平滑控制的AVs就能显著改善整体交通流量和燃油效率。
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- AI行业应用
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2025-12-17
设计即治理：成功扩展人工智能的关键指南本文深入探讨了如何在企业扩展人工智能应用时实施“设计即治理”的策略。通过借鉴AWS生成式AI创新中心的经验，文章提供了四个关键技巧，涵盖了从建立治理思维到自动化治理的实践方法，旨在帮助组织在创新和安全之间找到平衡，确保AI的规模化部署既负责任又高效。
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2025-12-17
机器学习工程师清单：构建可靠模型的最佳实践
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-17
Meta AI眼镜新增对话增强功能，可助你在嘈杂环境中听清谈话内容 Meta在其AI眼镜上发布了一项重要更新，推出了“对话焦点”功能，旨在帮助用户在餐厅、酒吧或火车等嘈杂环境中更清晰地听到对话。该功能利用开放式扬声器来放大谈话对象的语音，并允许用户通过滑动镜腿来调节音量。此外，新功能还集成了Spotify，可根据视野中的视觉内容播放匹配的歌曲。
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2025-12-17
AI时代如何营造心理安全感在企业级AI部署过程中，技术实施和文化建设是两大挑战。本文强调，心理安全感是成功采纳AI的关键，它能让员工在面对新兴技术时不惧表达意见和挑战假设。研究显示，拥有鼓励实验文化的公司的AI项目更成功，但许多组织在心理安全建设方面仍面临挑战，需要系统性的方法来建立稳定的文化基础。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-17
DoorDash 推出 Zesty，一款用于发现新餐厅的 AI 社交应用 DoorDash 正式推出 Zesty，一款基于人工智能的社交应用，旨在帮助用户快速发现本地餐厅，无需浏览大量评论或TikTok。用户可以通过 AI 聊天机器人获取个性化推荐，Zesty 整合了 DoorDash、谷歌地图和 TikTok 等信息源，让本地发现体验更便捷。
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2025-12-17
使用强化学习训练扩散模型本文介绍了使用强化学习（RL）控制自动驾驶汽车（AV）来平顺高速公路交通拥堵和减少燃油消耗的实验。研究人员在真实的高峰时段交通中部署了100辆由RL控制的汽车，旨在消除“走走停停”的波动，这些波动是造成拥堵和能源浪费的主要原因。通过在数据驱动的模拟中训练，RL智能体学会了最大化能源效率，同时保持通行能力和确保安全。
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- AI基础/开发
2025-12-17
ChatGPT 图像功能迎来新版本：更精准的编辑与更快的生成速度 OpenAI 发布了新版 ChatGPT 图像功能，由全新的旗舰图像生成模型驱动。新模型支持更精准的编辑，能精确修改局部细节，同时保持光照和构图等关键元素不变。此外，图像生成速度提升了高达 4 倍，并推出了新的图像功能界面，旨在让创意探索更加轻松愉快。
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2025-12-17
OpenAI 推出新图像生成模型 GPT Image 1.5，全面加速与谷歌的竞争 OpenAI 推出新版 ChatGPT Images（GPT Image 1.5），在指令遵循、精确编辑和生成速度方面大幅提升，其中速度提升高达4倍。此举是继 Sam Altman 宣布“红色警报”后，为应对谷歌 Gemini 模型的竞争而加速的战略举措，旨在重夺 AI 领域的领导地位。
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- AI创意设计
2025-12-17
评估人工智能执行科学研究任务的能力 OpenAI发布了新的<strong>FrontierScience</strong>基准测试，旨在评估AI在物理、化学和生物学等领域的专家级科学推理能力。该基准侧重于难以回答、原创且有意义的问题，以衡量模型在加速科学研究方面的潜力。初步评估显示，GPT-5.2在Olympiad和Research两个赛道上表现领先，但研究类任务仍有较大提升空间。
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- AI基础/开发
2025-12-17
是时候重设我们对人工智能的期望了在过去几年被过度夸大的AI炒作面前，我们或许感到失望。本文探讨了“炒作修正”的必要性，呼吁我们重置对AI的期望。虽然AI依然是颠覆性技术，但我们需要回归现实，审视其真正的价值和成本，而非追逐那些尚未实现的宏大愿景。
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- AI基础/开发
2025-12-17
谷歌测试基于电子邮件的生产力助手谷歌推出了一款名为CC的实验性AI助手，旨在通过Gemini模型整合Gmail、Google Drive和日历信息，通过电子邮件提供每日摘要。该助手为AI Pro和Ultra用户提供日程、任务和关键更新，使用户能通过邮件与AI互动，是AI生产力工具领域的新尝试。
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前Uber Eats高管获a16z领投1400万美元种子轮融资，旨在解决拉丁美洲医生面临的WhatsApp沟通混乱问题前Uber Eats和Rappi高管Caroline Merin推出了Leona Health，一家AI副驾驶初创公司，专注于解决拉丁美洲医生因过度依赖WhatsApp处理患者沟通而产生的混乱。该公司已获得a16z领投的1400万美元种子轮融资，旨在通过优先排序、智能回复建议和团队协作，帮助医生每天节省2到3小时，并专注于紧急医疗请求。
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2025-12-17
OpenAI为大多数用户撤销ChatGPT的模型路由系统 OpenAI悄然撤销了针对免费和Go级别用户的ChatGPT模型路由系统，该系统曾试图自动将复杂查询分配给更强大的推理模型。此举旨在提高用户体验，因为用户更倾向于快速响应的GPT-5.2 Instant模型，而非等待耗时的推理过程。尽管付费用户仍可使用该功能，但此次调整反映出AI公司在平衡性能、成本和用户期望方面面临的挑战。
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- AI工具应用