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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-28
连OpenAI CEO都忍不住：奥尔特曼称AI太好用，两小时就交出了电脑权限 OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼在开发者问答环节中分享了对AI智能体失控风险的担忧，他警告称，社会可能正因AI带来的极端便利性而“梦游”般地滑向信任危机。奥尔特曼以自身经历为例，坦承他曾发誓不给OpenAI的编程模型Codex完全访问权限，但仅用了两小时，就因其高效性而妥协并解除了限制。他推测大多数用户也会做出同样选择，这种普遍的松懈可能导致安全漏洞或对齐问题被长期忽视，直到危机爆发，对AI安全治理敲响了警钟。
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2026-01-28
谷歌发布 Agentic Vision：模仿人类处理图像，让 AI 学会“放大看” 谷歌DeepMind团队在Gemini 3 Flash模型中推出了“智能体视觉”（Agentic Vision）功能，彻底改变了AI处理图像的传统静态扫描模式。该功能通过结合视觉推理与代码执行，建立“思考-行动-观察”的闭环，模仿人类主动调查的交互方式。模型可以自主执行裁剪、旋转或分析等图像操作，以获取更清晰的视觉证据，有效提升了模型在复杂视觉任务上的准确性。例如，在建筑图纸验证中，准确率提升了5%，并解决了多步视觉算术中的“幻觉”问题。
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2026-01-28
机器学习数据增强的完整指南
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2026-01-28
如何应对人工智能（AI）生成式内容带来的挑战
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2026-01-28
人工智能测试与评估：科学与行业的经验教训本文探讨了人工智能测试与评估的最新进展，汇集了科学界和工业界的宝贵经验。了解如何构建更可靠、更安全的AI系统，以及未来AI评估面临的挑战与机遇。
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2026-01-28
StruQ 和 SecAlign：在不牺牲效用的情况下防御提示注入攻击提示注入攻击被OWASP列为LLM应用的首要威胁。本文提出了两种无需额外计算成本或人力的新型微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法通过结构化指令调优和特殊偏好优化，将十多种免优化攻击的成功率降至0%，并显著降低了强优化攻击的成功率，同时保持了模型的通用效用。
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2026-01-28
马云：AI时代不要再犹豫用不用AI，应关注怎么教孩子用好AI 马云在“腊八之约”活动中分享了其对人工智能时代的深刻见解。他强调，在AI时代，关键不再是犹豫是否采用AI技术，而是如何教育下一代更好地驾驭AI。马云指出，AI为乡村教育带来了挑战，但也提供了回归教育本质的机会。他认为，教育的重点应从计算和记忆转向培养孩子的好奇心、想象力、创造力、判断力和协同能力，因为这些才是AI时代真正的核心竞争力，而非技术的鸿沟。
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2026-01-28
关于爆火的个人AI助手Moltbot（前身为Clawdbot）你需要知道的一切 Moltbot（原名Clawdbot）是一个迅速走红的个人AI助手，声称能帮你管理日程、发送消息等。本文深入探讨了其开发者、病毒式传播的原因，特别是它对Cloudflare股价的影响，并重点分析了其本地部署模式带来的潜在安全风险，提醒用户谨慎对待。
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使用Python进行计算机视觉的初学者指南
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多模态人工智能指南：视觉、语音、文本及超越
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HyperShell：一个基于OpenAI的全新AI Agent和提示词引擎，旨在简化复杂任务的自动化 HyperShell是一款革命性的AI Agent和提示词引擎，它通过统一的界面管理并执行复杂的自动化任务。该平台核心在于其创新的“HyperPrompt”结构，能够自动分解和链接多个AI模型调用，极大地简化了跨工具的复杂工作流。HyperShell特别适用于需要多步骤推理和协作的场景，例如数据分析、自动化报告生成和系统部署。开发者可以利用其强大的编排能力，将不同模型的功能无缝集成，实现真正意义上的智能自动化。
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2026-01-28
预测自我中心视频：基于人类动作（PEVA）本文介绍了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions）模型，它专注于为具身智能体学习世界模型。PEVA能够根据过去视频帧和指定的三维姿态变化的动作，预测下一帧的自我中心视角视频，实现了原子动作生成、反事实模拟和长视频生成。
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Airtable 估值骤降7亿美元，创始人却认为这只是“热身”：推出 Superagent 押注多智能体协调尽管 Airtable 在2021年的估值高达117亿美元，但目前在二级市场仅值40亿美元，缩水近三分之二。面对此境况，Airtable 创始人兼 CEO Howie Liu 反其道而行，发布了首款独立产品 Superagent——一个旨在实现“多智能体协调”的AI系统，押注于能够协调并行任务的下一代AI架构。
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中国的“登月计划”发布了新的开源模型Kimi K2.5和一个代码代理中国AI公司Moonshot AI（获得阿里巴巴和红杉中国等支持）发布了新的开源多模态模型Kimi K2.5，该模型原生支持文本、图像和视频处理。Kimi K2.5在多项基准测试中表现出色，尤其在编码任务和智能体集群协作方面，其性能已与专有模型相媲美，甚至超越了Gemini 3 Pro和GPT 5.2。
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使用 Amazon Bedrock 构建可靠的智能体式 AI 解决方案：学习 Pushpay 在生成式 AI 评估方面的经验本文深入探讨了 Pushpay 如何利用 Amazon Bedrock 构建创新的智能体式（Agentic）AI 搜索功能。通过引入定制的生成式 AI 评估框架、黄金数据集和基于域的分析，Pushpay 成功将洞察获取时间从数分钟缩短至数秒，并将准确率从 60-70% 提升至 95% 以上。了解他们如何实现生产级 AI 代理的可靠性与迭代优化。
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使用 Amazon Quick Suite 和 Bedrock AgentCore 构建智能合同管理解决方案本文介绍了如何结合使用 Amazon Quick Suite 和 Amazon Bedrock AgentCore，构建一个智能合同管理解决方案。该方案利用多智能体协作机制，通过专业AI智能体同时分析合同的法律、风险和合规性，将合同审查周期从数天缩短到数分钟，显著提升了效率和准确性。
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OptiMind：一个具备优化专长的轻量级语言模型微软研究院推出轻量级语言模型OptiMind，专注于优化推理能力。该模型采用专门的训练范式，显著降低计算资源需求，同时在组合优化、资源分配等复杂任务上展现出与大型模型相当的性能，为边缘计算和本地部署提供了高效的解决方案。
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每个大型语言模型应用面临的3个隐形风险及其防范方法在构建大型语言模型（LLM）应用时，除了常见的幻觉和提示词注入攻击外，还存在三个不易察觉的关键风险，它们可能严重影响应用的可靠性和安全性。第一个风险是模型输出中的“隐性偏见”，可能导致不公平或歧视性的结果。其次是“上下文窗口限制”，在处理长篇复杂输入时可能导致信息丢失或理解不完整。最后是“工具调用失败”，外部API或代码执行中断可能使应用功能受限。了解并主动应对这些隐形风险，对于开发健壮、负责任的LLM系统至关重要。
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解析日期和时间的5个实用Python DIY函数
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7 个面向可扩展特征工程的“冷门”Python 库
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