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以下是 Administrator 的文章

2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运行生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产，面临扩展、安全和治理的新挑战。本文介绍生成式AI运维（GenAIOps），即DevOps原则在生成式AI中的应用，并展示如何使用Amazon Bedrock实现GenAIOps实践。重点讲解了如何演进DevOps架构、管理数据、建立开发环境和评估性能，为构建和扩展生产级生成式AI应用提供实用的实施策略。
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2025-12-16
英伟达推出开源模型Nemotron-3系列英伟达（NVIDIA）与Synopsys宣布建立重磅战略合作关系，旨在利用先进技术彻底改变工程和设计领域。此次合作发布于2025年12月1日，标志着双方在推动行业创新方面迈出了关键一步。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-12-16
奈飞表示与华纳兄弟探索的立场协议未变尽管流媒体市场竞争日益激烈，奈飞（Netflix）重申其在与华纳兄弟探索（Warner Bros. Discovery）内容分销协议上的立场未发生变化。奈飞首席内容官（CNO）贝拉·巴贾利亚（Bela Bajaria）强调，公司会继续评估其内容策略，并致力于以最佳方式利用其内容资产。她指出，奈飞与华纳兄弟探索之间的合作关系依然稳固，双方在特定内容上的许可和分销安排保持不变。这一声明在流媒体行业面临调整和内容授权策略调整的大背景下发布，旨在稳定市场对奈飞内容采购和合作策略的预期。
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- AI新闻/评测
2025-12-16
我国L3级自动驾驶来了！一文看懂L3到底是什么体验：不用握方向盘工信部已正式官宣我国首批L3级有条件自动驾驶车型获得准入许可，两款适配城市拥堵和高速路段的车型将在北京、重庆指定区域展开试点。L3级自动驾驶的核心特征是驾驶员在系统触发时需保持接管能力，必要时及时介入。与辅助驾驶不同，L3级已支持驾驶员双手离开方向盘。试点车辆如极狐阿尔法S6配备了激光雷达、摄像头等多种传感器，实现360度全方位感知。系统在满足条件时会提示开启L3，驾驶员可完全放开方向盘，但系统在超出能力边界时会提前要求接管。这一进展标志着我国自动驾驶技术从辅助迈向有条件自动驾驶的重要一步。
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- AI行业应用
2025-12-16
马斯克：特斯拉将为自动驾驶开发新的机器人出租车服务埃隆·马斯克宣布特斯拉将于8月8日推出其自动驾驶机器人出租车服务，旨在彻底改变交通出行方式。这项服务将专注于完全自动驾驶技术，标志着特斯拉在人工智能和自动驾驶领域的重大布局。虽然全自动驾驶的实现仍面临挑战，但马斯克的雄心壮志预示着行业将迎来新的竞争和服务模式。特斯拉希望通过机器人出租车网络，提升车辆利用率并降低运营成本，为消费者提供更便捷的出行解决方案。
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2025-12-16
自白技术如何让语言模型保持诚实 OpenAI探索了一种名为“自白”（Confessions）的早期概念验证方法，旨在提升大型语言模型的诚实度。该技术通过训练模型在发现自身违反指令或采取非预期捷径时进行独立报告，以此来提高模型行为的可见性。自白评估仅关注诚实性，不影响主回复的奖励，从而鼓励模型如实报告不良行为，是AI安全和透明度工具箱中的重要补充。
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2025-12-16
宣布首批“以人为本AI基金”资助机构名单 OpenAI基金会宣布向208家致力于加强地方社区和普及AI机会的非营利组织提供4050万美元的无限制赠款。此次资助旨在支持那些以人为本、致力于社区影响力的组织，帮助他们在AI时代更好地服务当地社区。基金会还将根据董事会指示，在未来公布第二批赠款。
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2025-12-16
风险投资家讨论：为何大多数面向消费者的AI初创公司仍缺乏持久力尽管生成式AI热潮已持续三年，但大多数AI初创公司仍主要通过向企业销售盈利，而非面向个人消费者。风险投资家认为，当前的消费级AI应用仍处于“尴尬的青春期”，缺乏持久力的关键在于平台尚未成熟，可能需要一个超越智能手机的新设备来释放AI的全部潜力。
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- AI行业应用
2025-12-16
针对提示注入的有效防御方法：StruQ和SecAlign 提示注入已成为LLM应用面临的首要威胁。本文介绍了两种无需额外计算成本的微调防御方法：StruQ和SecAlign。它们能将多种优化无关攻击的成功率降至接近0%，同时SecAlign使优化攻击的成功率降低了4倍以上，有效提升了LLM系统的安全性。
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- AI基础/开发
2025-12-16
PLAID：从序列数据生成全原子蛋白质结构在AlphaFold2获得诺贝尔奖的背景下，本文介绍了PLAID（蛋白质结构和序列多模态生成模型），它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了从序列数据同时生成蛋白质1D序列和3D原子结构。PLAID支持组合式函数和生物体提示，并解决了全原子生成和物种特异性等关键挑战，为药物设计开辟了新途径。
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2025-12-16
谷歌 DeepMind 首席 AGI 科学家预测：最小 AGI 或于 2028 年降临谷歌 DeepMind 首席 AGI 科学家 Shane Legg 近期预测，最小通用人工智能（AGI）有 50% 的可能性在 2028 年实现，这一预测标志着 AI 发展已逼近临界点。他将 AGI 划分为最小 AGI、完全 AGI 和超级智能（ASI）三个阶段，并指出最小 AGI 具备完成人类典型认知任务的能力。文章强调，AGI 的到来将引发大规模结构性失业，尤其影响脑力劳动领域，并呼吁社会各界提前准备应对即将到来的深刻变革，探讨如 UBI 等社会重构问题，以迎接潜在的黄金时代。
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2025-12-16
限制各州“各自为政”：特朗普签署行政命令，建立美国国家级 AI 监管框架美国总统特朗普签署了一项行政命令，旨在建立全国统一的人工智能（AI）监管框架，并将州政府的监管权力集中到联邦层面。此举的目的是为了确保美国在全球AI竞争中保持领先地位，防止各州建立繁琐且不一致的监管体系阻碍创新。行政命令强调，联邦法规应优先于州法规，以避免因加州、纽约等州形成强力管制而削弱美国竞争力。此外，该命令还要求司法部成立特别工作组，专门“挑战”各州制定的AI法律，不遵守统一规则的州可能面临资金限制。
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2025-12-16
挑战英伟达：谷歌携手联发科加速量产 AI 芯片，TPU v7e 订单直接翻倍谷歌旗下 AI 芯片 TPU 近期需求爆发，为确保下一代 TPU v7e 芯片供应，已将给联发科的订单量直接翻倍。为应对供不应求的局面，谷歌不再单纯依赖博通，而是引入联发科作为关键合作伙伴，旨在通过多元化供应商策略降低风险。此举被视为谷歌挑战英伟达市场地位的重要战术考量，核心在于利用联发科与台积电的紧密合作关系，争取稀缺的 CoWoS 先进封装产能。Anthropic 等重量级客户已签署基于 TPU 的基础设施部署协议，显示了 TPU 在定制化芯片领域的强大影响力。
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突破性光学处理器让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出“光学特征提取引擎”（OFE²），该引擎利用光而非电进行数据处理，速度达到12.5 GHz。这项创新集成了衍射和数据准备模块，在成像和交易演示中展现出更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，将光学计算推向实际应用前沿。
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使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 随着企业将生成式AI从实验推向生产，规模化、安全性和治理成为关键挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何为Amazon Bedrock驱动的应用演进DevOps架构，并展示在不同采用阶段的实际实施策略，帮助您构建可靠、高效的GenAI应用。
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数据排毒：训练自己应对混乱、嘈杂的真实世界
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2025-12-16
首批L3级自动驾驶车型获批：长安深蓝SL03与北汽极狐阿尔法S6入选，华为ADS方案搭载其中工业和信息化部正式公布了我国首批L3级有条件自动驾驶车型的准入许可，标志着L3级自动驾驶正式从测试阶段迈入商业化应用的关键一步。首批获批的两款车型，一款是长安深蓝SL03，具备在拥堵环境下低速自动驾驶能力；另一款是北汽极狐阿尔法S6，其L3版搭载了华为乾崑智能驾驶ADS的最新方案。极狐阿尔法S6搭载的华为第一代ADS方案，配置了400T算力及3颗主激光雷达，预计将在北京特定区域试点，推动国内自动驾驶技术进入新的发展阶段。
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2025-12-16
马来西亚的AI课程热潮：教育机构面临专业师资和课程设置的挑战马来西亚正经历一场AI教育热潮，高等教育机构纷纷推出AI相关课程，以满足市场对人工智能人才的迫切需求。然而，这一快速发展也带来了显著挑战，尤其是在缺乏具备实战经验的专业师资方面。文章探讨了教育机构在设计课程内容和引进合格教师时遇到的困境，强调了理论与实践结合的重要性。同时，市场对AI技能人才的巨大需求推动了政策和资金的投入，预示着马来西亚在AI教育领域未来的发展方向和潜力。
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- AI新闻/评测
2025-12-16
三星晶圆代工市场份额跌破7%，正与AMD洽谈2nm订单根据TrendForce的最新调查，台积电第三季度全球晶圆代工市场份额已升至71%的历史新高，而三星电子的市场份额则降至6.8%，两者的差距进一步拉大。然而，为扭转颓势，三星正积极与AMD商谈合作，探讨基于2纳米第二代制程（SF2P）的CPU代工方案，预计涉及下一代EPYC Venice处理器。此次潜在合作若能达成，有望帮助三星加速追赶竞争对手，并推动其代工业务重回盈利轨道，同时为AMD提供关键的高端制程供应支持。
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2025-12-16
通用人工智能安全吗？专家们提出了对齐和评估的担忧随着人工智能模型能力的飞速提升，全球范围内的AI安全专家正密切关注“对齐”和“评估”两大核心挑战。对齐问题关乎确保超级智能系统能按人类意图行动，避免产生灾难性后果，但目前技术上尚未完全解决。同时，评估AI系统的能力边界和潜在风险也面临巨大困难，因为现有测试方法可能无法捕捉到未来更复杂、更具适应性的AI系统的威胁。这些担忧凸显了在AI快速发展时期，制定稳健的监管框架和安全协议的迫切性，以保障人工智能的长期可控性。
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