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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-29
使用强化学习训练扩散模型本文深入探讨了如何利用强化学习（RL）来控制自动驾驶汽车（AV），以平滑高速公路交通拥堵并减少燃料消耗。研究团队在真实交通中部署了100辆受RL控制的汽车，成功验证了即使只有小比例的智能汽车也能显著改善整体交通流。文章详细介绍了应对“幽灵堵车”的挑战、RL在波浪平滑中的应用、奖励函数设计，以及从模拟到实际部署的100车现场测试。
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2026-01-29
民政部：推动大语言模型、脑机接口等技术在残疾儿童康复领域的应用中国民政部近日印发《关于进一步推进民政科技创新的指导意见》，明确提出将人工智能技术应用于残疾人康复领域。该意见强调要加强康复辅助器具的科技攻关，重点推动<em>大语言模型</em>和<em>脑机接口</em>等前沿技术在<em>残疾儿童康复</em>领域的落地应用，特别关注脑瘫和孤独症患儿的康复技术与设备研发。此外，意见还规划了在养老服务领域广泛应用人工智能、人形机器人等技术，旨在提升失能失智预防、生活照料、安全监测及情感陪伴等方面的智能化水平，形成全方位照护解决方案，助力民政事业实现科技...
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2026-01-29
人工智能可能根本不需要海量训练数据约翰霍普金斯大学的新研究表明，受生物学启发的AI系统在未经过任何数据训练之前，其内部活动就能开始模仿人类大脑。这挑战了当前AI开发中依赖海量数据和巨额计算资源的“数据饥渴”模式，强调了更智能的架构设计在加速学习和降低能耗方面的巨大潜力。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-29
大型多模态模型中基于下一个词元预测的多模态学习本文介绍了Emu3，一个仅通过下一个词元预测进行训练的多模态模型家族。Emu3在感知和生成任务上与现有的特定任务模型（如使用扩散或组合架构的模型）性能相当，甚至匹配旗舰系统。它通过统一的词元预测，为大规模多模态建模奠定了坚实基础，并展示了高保真视频生成和多模态-动作建模能力，有望实现统一的多模态智能。
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2026-01-29
加速科学发展：国家量子倡议重振的蓝图量子技术正迅速成为21世纪经济竞争力、国家安全和科学领导力的基础能力。为确保美国在量子信息科学领域的领导地位，国会必须重新授权《国家量子倡议》（NQI）。本文阐述了融合AI、高性能计算和量子系统的“创世纪任务”，并提出NQI应演变为支持集成系统部署的计划，以推动美国在量子-GPU超级计算领域的领先地位。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-29
提升“氛围编程”效率的7大热门代码套餐对比
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-29
AI“记住”你的信息是隐私的下一个前沿阵地随着谷歌、OpenAI等巨头争相推出能记住用户偏好的AI助手，新的隐私风险也浮出水面。本文深入探讨了AI记忆技术带来的数据聚合和交叉污染问题，并提出了结构化记忆、用户控制和提供商责任制等关键的应对策略，强调技术选择将决定AI如何看待我们。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-29
语言模型的“英语偏见”：ChatGPT对非“标准”英语的歧视性反应尽管全球有超过10亿人使用非“标准”英语，但ChatGPT等语言模型对不同英语变体的反应存在系统性偏见。本研究发现，模型对非标准英语（如印度英语、尼日利亚英语、非裔美国人英语等）的回复更具刻板印象、更低人一等，甚至理解能力更差。这可能加剧现实世界中的语言歧视和权力不平等。
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- AI基础/开发
2026-01-29
规则在提示中失效，在边界上奏效从2026年Gemini日历提示注入攻击到利用Claude代码进行国家支持的黑客攻击，AI驱动的恶意行为已成为新的攻击向量。本文分析了首次报告的AI编排的网络间谍活动，强调了将安全控制置于系统架构边界，而非依赖语言提示规则的重要性。
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2026-01-29
在AI代理点击链接时保护您的数据安全随着AI系统能力的增强，它们开始代表用户执行点击链接、打开网页等操作，这带来了新的安全风险。本文详细介绍了OpenAI如何防御“基于URL的数据渗漏”攻击，通过依赖独立网络索引，确保自动抓取仅限于已公开的URL，从而最大限度地保护用户隐私和数据安全。
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- AI基础/开发
2026-01-29
Modelence 获 300 万美元种子轮融资，致力于简化“氛围式编码”技术栈随着人工智能普及软件工程，新一代用户涌现，渴望构建自己的应用。然而，部署、安全和DevOps等传统难题依然存在。Y Combinator 初创公司 Modelence 宣布获得 300 万美元种子轮融资，旨在通过提供类似一体化的框架，解决这些“氛围式编码”（Vibe Coding）技术栈中服务间连接的复杂性，整合认证、数据库、托管和LLM可观测性工具。
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视觉干草堆（Visual Haystacks）：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息中的能力传统的视觉问答（VQA）仅限于单张图像的推理，无法应对医疗影像集合、卫星图像分析等复杂的多图像场景。为解决此限制，伯克利AI研究团队推出了“视觉干草堆（Visual Haystacks, VHs）”基准测试，专注于“多图像问答”（MIQA）。本文揭示了当前LMM在视觉干扰、多图推理和位置敏感性方面的三大缺陷，并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE，显著提升了处理大规模图像集问答的性能。
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2026-01-29
Moltbot 正在席卷硅谷曾经名为 Clawdbot 的 AI 助手 Moltbot 凭借其强大的组织、自动化和全能性，正在病毒式传播，吸引了大量早期用户。尽管存在隐私和安全风险，用户们正将其集成到生活和工作中，预示着 AI 代理的重大转变。
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2026-01-29
初创公司Arcee AI从零开始构建了4000亿参数的开源LLM，旨在超越Meta的Llama 尽管业界普遍认为AI模型市场的赢家已定，但30人团队的Arcee AI挑战了这一观点。他们发布了参数高达4000亿的开源基础模型Trinity，并声称其性能可与Meta的Llama 4 Maverick相媲美。Arcee的优势在于采用永久开放的Apache许可证，旨在为开发者和学术界提供一个真正开放的前沿替代方案。
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2026-01-29
实现“氛围式编码”的七大主流方案对比
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-29
重大安全警报：仅需约250份恶意文档，即可使GPT-4识别绕过安全措施研究人员揭示了一个针对大型语言模型（LLM）的新型攻击载体，展示了绕过安全护栏的惊人效率。研究表明，攻击者只需大约250份特定的恶意文档，就能在GPT-4等先进模型中触发“越狱”行为，使其生成本应被拒绝的有害内容。这一发现突显了AI安全领域的紧迫挑战，特别是针对持续训练和安全对齐机制的潜在弱点。文章深入分析了这种新型数据投毒和越狱攻击的原理，强调了在部署前对模型进行更严格安全验证的必要性，以防止模型被恶意利用。
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- AI新闻/评测
2026-01-29
会自言自语的AI学习更快更聪明来自冲绳科学技术大学（OIST）的研究表明，当AI被训练使用内部“自言自语”（内心独白）结合短期记忆时，其在新任务适应、目标切换和复杂挑战处理方面的效率显著提高。这种方法可大幅减少训练数据需求，有望催生更灵活、更像人类的AI系统。
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2026-01-28
用于改进时间序列模型的5种交叉验证方法
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2026-01-28
欧盟AI新篇章：OpenAI发布经济蓝图2.0 OpenAI发布“欧盟AI经济蓝图2.0”，旨在加速AI在欧洲的普及，应对“能力悬殊”挑战。核心举措包括：启动培训2万家中小型企业的AI技能项目，设立50万欧元青年安全研究赠款，并扩展与各国政府的合作。
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2026-01-28
PLAID：利用蛋白质折叠模型的潜在空间生成新型蛋白质为庆祝2024年诺贝尔化学奖对AI在生物学中作用的认可，本文介绍了PLAID模型。PLAID是一个多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，可以同时生成蛋白质的一维序列和三维结构。它支持基于功能和生物的提示词输入，并能在仅有序列数据的数据库上进行训练，极大地扩展了AI在蛋白质设计领域的应用前景。
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