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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-26
英伟达支持的英国AI初创Synthesia完成2亿美元融资，旨在利用数字人协助企业招聘和培训由英伟达支持的英国AI初创企业Synthesia，近日宣布完成2亿美元新一轮融资，投后估值达到40亿美元。该公司专注于为企业打造高逼真度的数字化虚拟人，并将书面脚本转化为视频演示。此次融资将主要用于研发下一代交互式音视频“智能虚拟助手”，该助手能够围绕特定主题展开对话，率先应用于销售培训，未来将扩展到招聘等企业沟通场景。Synthesia通过聚焦垂直的企业级市场和审慎的经营策略，实现了销售额的快速增长，致力于解决企业在员工技能提升培训方面的实际痛点。
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2026-01-26
英伟达和礼来CEO分享人工智能与药物发现的“可能蓝图” 在摩根大通年度医疗保健会议上，英伟达（NVIDIA）创始人兼CEO黄仁勋与礼来（Lilly）CEO戴夫·瑞克斯宣布合作成立首个AI联合创新实验室，旨在通过AI彻底改变药物发现的流程。双方将联合投资高达10亿美元，共同攻克生物学复杂性建模的难题，加速新药研发。
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2026-01-26
NAS 部署 TrendRadar 手把手教程：AI 加持打造私有情报局本文详细介绍了如何在威联通NAS上部署GitHub上大火的TrendRadar项目，该工具能聚合多平台热点和RSS订阅，并通过AI大模型进行分析和预测。教程涵盖了从下载文件、使用Docker Compose部署，到配置关键词过滤、调整热点权重以及集成邮件推送和AI分析等关键步骤，帮助用户摆脱信息茧房，构建自己的私有情报系统。
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-26
如何阅读机器学习研究论文：2026版指南在快速演进的2026年，理解和掌握最新的机器学习研究成果变得前所未有的重要。本指南提供了系统性的方法，帮助专业人士和研究人员高效地解析复杂的论文。核心策略强调了在初步阅读中关注引言、结论和图表，以快速判断论文的核心贡献和技术路线。重点讲解了如何深入剖析方法论部分，验证实验结果的可靠性，并识别未来研究的潜在方向。掌握这套阅读流程，能够确保您在海量文献中抓住关键创新，并将其转化为实际应用或深入研究的基础。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-26
Humans& 认为协调是人工智能的下一个前沿领域，并正在构建一个模型来证明这一点初创公司Humans& 认为，解决协作和协调是AI发展的下一个重要前沿。该公司由来自Anthropic、Meta、OpenAI等公司的校友创立，已筹集4.8亿美元种子轮融资。他们正致力于构建一个专为社会智能设计的全新基础模型架构，旨在从根本上改变人与AI的协作方式，超越当前的单用户助手模式。
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2026-01-26
研究人员对AI与10万人类在创造力方面的表现进行测试蒙特利尔大学的一项大规模新研究首次将当前最先进的生成式AI系统与超过10万人的创造力进行直接比较。研究发现，像GPT-4这样的AI在某些创造力测试中已超越普通人类水平，尤其是在发散性思维方面。然而，最富想象力的顶尖人类创作者依然遥遥领先于任何AI模型。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-25
全新光学处理器OPU登场：频率56GHz，性能是英伟达顶级显卡10倍 AI对芯片性能的需求日益增长，传统硅基芯片在接近1nm工艺时遭遇瓶颈。比尔·盖茨投资的初创公司Neurophos正瞄准光学芯片赛道，研发基于微米级超材料光学调制器的OPU处理器。该公司的光学晶体管尺寸比传统小一万倍，可兼容标准CMOS工艺。首款产品Tulkas T100预计2028年出货，其频率高达56GHz，性能可达470PFLOPS，是英伟达顶级AI显卡Rubin的近10倍，展示了光学计算在提升AI能效和性能方面的巨大潜力。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2026-01-25
为什么人工智能的“幻觉”可能会是人类的福音？人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），常被指责会产生“幻觉”（Hallucinations），即生成听起来合理但事实上完全错误的信息。然而，一位研究人员提出了一种反直觉的观点：这种看似是缺陷的“幻觉”特性，或许正是AI创造力和解决复杂问题潜力的关键所在。研究表明，这些随机或非预期的输出，可能有助于AI在传统逻辑框架之外产生突破性的、有价值的解决方案。我们深入探讨了AI幻觉的本质及其对未来技术发展可能带来的积极影响。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-24
奥尔特曼宣布 OpenAI 启动 Codex 发布月，首次触及“高”网络安全风险 OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼近日宣布，未来一个月内将推出多个 Codex 相关产品，首款产品将于下周面世。此次更新的 Codex 被定位为一个集模型、工具和工作流于一体的“AI 软件工程师”生态系统。奥尔特曼明确指出，升级后的 Codex 模型能力首次触及 OpenAI 内部“高”网络安全风险级别，意味着其可能消除实施网络攻击的技术瓶颈，甚至自动化端到端攻击操作。OpenAI 计划采取分阶段限制和加速防御的策略来应对这一挑战，同时揭秘了 Codex CLI 核心逻辑“智能体循环”...
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深入解析 Codex 代理循环本文是OpenAI关于Codex工作的系列深入解析的第一篇，重点揭示了其核心的“代理循环”（agent loop）机制。我们将了解Codex CLI如何编排用户、模型和工具之间的交互，详细阐述了提示词构建、工具调用以及多轮对话管理的关键设计决策，帮助用户理解这个世界级软件代理的底层逻辑。
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谷歌与日本“独角兽” Sakana AI 建立战略合作伙伴关系并向后者注资日本人工智能实验室 Sakana AI 宣布与谷歌达成战略合作伙伴关系，谷歌将向这家“独角兽”初创企业进行注资。此次合作旨在利用谷歌的 Gemini 和 Gemma 等前沿模型及平台，积极开发实际的自动化与智能体应用。Sakana AI 将通过此次合作加速日本 AI 生态系统的发展，并致力于普及可靠的 AI 服务，同时与谷歌共享其前沿的实地知识和技术专长，标志着全球大型科技公司与创新型 AI 实验室的深度融合。
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告别“碰运气”式制药：诺奖得主、谷歌 DeepMind 创始人 Hassabis 要用 AI 攻克人类疾病谷歌 DeepMind 创始人、2024 年诺贝尔化学奖得主戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）正通过其分拆公司 Isomorphic Labs 进军生物制药领域。该公司致力于利用 AI 技术革新传统药物发现模式，改变耗资巨大且失败率高达 90% 的“大海捞针”式研发流程。Isomorphic Labs 采取“结构优先”策略，基于 AlphaFold 核心技术构建 AI 引擎，旨在将药物研发转化为精密工程，力求实现每年研发数十款新药的规模化目标，目前已专注于攻克胰腺癌、肺癌等领...
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2026-01-24
AI 创业公司 Mistral AI 筹集 6 亿美元资金，估值达 60 亿美元法国人工智能初创公司 Mistral AI 宣布完成新一轮 6 亿美元融资，使其估值飙升至 60 亿美元。本轮融资由美国科技巨头和知名风险投资机构领投，彰显了市场对欧洲 AI 技术的强烈信心。Mistral AI 以其开源大型语言模型（LLM）而闻名，致力于打造更具竞争力的 AI 基础架构，挑战美国科技巨头的市场主导地位。该公司计划利用这笔资金加速研发，并扩展其在生成式AI领域的全球影响力，继续推动 AI 技术的民主化进程。
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2026-01-24
《诡异谷》：唐纳德·特朗普的达沃斯风波、AI中期选举和ChatGPT的最后选择本期《诡异谷》播客迎来了新的联合主持人，聚焦瑞士达沃斯世界经济论坛的最新动态。我们将深入探讨人工智能巨头（如Anthropic）与前总统唐纳德·特朗普同台的戏剧性场面。此外，节目还将分析美国移民及海关执法局（ICE）的行动对社会的影响，以及科技巨头为中期选举投入巨额资金的布局，最后解析OpenAI在ChatGPT中引入广告的必然性。
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揭秘Yann LeCun世界模型初创公司AMI Labs的幕后推手 Yann LeCun离开Meta创立的AMI Labs终于揭示了其构建目标：开发“世界模型”以构建理解真实世界的智能系统。AMI Labs将专注于可靠性、可控性和安全性，并计划将其技术授权给工业和医疗保健等高风险领域。公司总部将设在巴黎，并吸引了前Nabla CEO Alex LeBrun领导。
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2026-01-24
解密 Codex Agent 循环：深入探索软件智能体的核心逻辑本文深入解析了OpenAI Codex CLI的核心机制——“智能体循环”（agent loop），这是编排用户、模型和工具之间交互的关键逻辑。文章详细介绍了从用户输入到模型推理、工具调用，再到上下文管理的全过程，并揭示了Codex如何构建初始提示词（prompt）以及与Responses API的交互细节，为理解高级AI软件代理提供了宝贵见解。
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- AI基础/开发
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2026-01-24
表格机器学习任务中使用的10种嵌入方法
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-24
AI 智能体的数学逻辑算不通一篇研究论文从数学上论证了AI智能体注定会失败，声称它们无法处理复杂任务。然而，AI行业对此持不同意见，认为通过构建外围防护栏或使用数学验证方法可以克服幻觉问题。本文探讨了智能体AI的数学局限性与行业前景之间的紧张关系。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-24
Agent Lightning：无需重写代码即可为人工智能智能体添加强化学习微软研究院推出了Agent Lightning，一项开创性的技术，允许开发者在不修改现有代码的情况下，为AI智能体集成强化学习（RL）。该方法通过一个“验证器”来评估智能体的行为，并生成奖励信号，从而实现无需代码重写的RL训练，极大地简化了智能体的优化过程。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-24
深入解析Codex智能体循环本文深入剖析了OpenAI Codex CLI的核心机制——“智能体循环”（agent loop）。了解模型如何编排用户交互、工具调用和环境反馈，是构建世界一流软件智能体的关键。文章详细解释了从初始提示构建、通过Responses API进行推理，到多轮对话管理和上下文窗口处理的全过程，揭示了Codex作为本地软件智能体背后的工程细节。
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