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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-23
StrongREJECT：一种用于评估大型语言模型越狱攻击的基准测试本文揭示了现有大型语言模型（LLM）越狱评估的普遍缺陷，例如翻译攻击的虚假成功。研究人员推出了StrongREJECT基准测试，它通过高质量的禁用提示数据集和先进的自动化评估器，提供了一种更准确、更可靠的方法来衡量越狱效果，并发现了“意愿-能力权衡”这一关键现象。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-23
Quadric 乘着从云端 AI 到设备端推理的浪潮，并从中受益匪浅随着企业和政府寻求削减云基础设施成本并建立主权能力，本地化运行AI工具的需求激增。由早期比特币挖矿公司21E6老兵创立的芯片IP初创公司Quadric，正通过其设备端推理技术，推动AI从云端向本地设备迁移，并已实现显著的收入增长，2025年授权收入达1500万至2000万美元，目标是构建一个以版税驱动的设备端AI业务。
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2026-01-23
使用Strands Agents、Meta Llama 4和Amazon Bedrock创建多智能体解决方案本文演示了如何利用Strands Agents SDK、Meta Llama 4的多模态能力和Amazon Bedrock的基础设施，构建一个复杂的多智能体视频处理工作流。通过“工具即智能体”模式，将提取帧、视觉分析、时序推理等任务专业化，实现了模块化、高可扩展性的自动化解决方案。
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2026-01-22
2026 年时间序列工具包：用于自主预测的 5 个基础模型
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2026-01-22
杨立昆的新公司是对大型语言模型的逆向押注图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）宣布成立新的巴黎公司AMI Labs，明确表示其战略方向与当前科技界对大型语言模型（LLM）的狂热不同。他坚信世界模型（World Models）才是通往通用人工智能（AGI）的关键，并倡导开放源代码AI，对OpenAI和Anthropic等闭源巨头提出批评。
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- AI基础/开发
2026-01-22
维基百科小组制作了识别AI写作的指南，现在一个插件正利用它来“人性化”聊天机器人维基百科“AI清理项目”整理出了一份详尽的AI写作识别指南，而现在，一位技术企业家将其转化为一个名为“Humanizer”的开源插件。该插件专门用于指导Claude Code等AI模型，避免使用那些被标记为AI特征的语言和格式，从而让生成内容听起来更像人类写作。本文探讨了这一工具的运作方式及其带来的反讽意味。
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谷歌与AI语音初创公司Hume AI达成授权协议，挖走其CEO及多名顶尖工程师谷歌DeepMind通过一项重大的授权协议，聘请了专注于情感智能语音界面的初创公司Hume AI的CEO艾伦·科文（Alan Cowen）及其他顶尖工程师。此举表明，AI公司正将语音模式视为关键交互界面，并亟需理解用户情感的能力。此次人才引进旨在将语音和情感智能整合到谷歌的前沿模型中，以增强其AI助手的通用性和用户体验。
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Anthropic发布新版《Claude准则》，聚焦AI伦理与安全 AI公司Anthropic发布了新版《Claude准则》，详细阐述了Claude的运行环境及其期望的智能体形态。此次修订版在保留原有核心原则的基础上，进一步细化了伦理规范和用户安全措施。Anthropic一直以“宪法式人工智能”技术为核心竞争力，强调基于明确伦理准则进行AI训练，而非单纯依赖人类反馈。新准则围绕安全性、普遍伦理观、内部指导规范和提供切实帮助四大核心价值展开，旨在塑造Anthropic包容克制、秉持民主化理念的企业形象，同时深入探讨了AI模型道德地位的严肃议题。
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苹果内部“ChatGPT”Enchanté 曝光：能 AI 写代码、改文案、分析文件等
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每位数据科学家应掌握的7个统计学概念（及其原因）
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量化大语言模型分步指南：将 FP16 模型转换为 GGUF
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2026-01-22
Netomi 关于将智能体系统扩展到企业级的经验总结 Netomi 利用 GPT-4.1 和 GPT-5.2 构建了企业级智能体系统的蓝图。本文总结了其在将高风险、高负载的AI智能体部署到财富500强客户中积累的三大核心经验：构建应对真实复杂性、全面并行化以满足低延迟要求，以及将治理机制内嵌到运行时，确保安全可靠的规模化应用。
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Anthropic修订Claude的宪法，并暗示聊天机器人的意识 Anthropic发布了Claude宪法的修订版，这是一个阐述Claude运行背景和期望形态的“整体”说明文件。此次修订在保留核心原则的同时，增加了更多关于伦理和用户安全的细节。引人注目的是，文档末尾对AI模型的“道德地位”和潜在意识进行了深刻探讨，引发业界关注。
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SGLang开源项目孵化出RadixArk，估值达4亿美元，以应对AI推理市场爆发 AI基础设施领域出现新趋势：流行的开源工具正转型为估值数亿美元的初创公司。SGLang背后的商业实体RadixArk，在Accel领投下估值达到约4亿美元。RadixArk专注于优化AI模型的推理速度和效率，致力于降低与AI服务相关的巨大硬件成本，并推出了新的强化学习框架Miles。
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汤森路透如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建一个智能体驱动的平台工程中心汤森路透（TR）如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 成功地将其平台工程运营从繁琐的手动流程，转型为高效的 AI 驱动的自助服务中心。本文详细介绍了他们如何构建 Aether 智能体编排系统，实现了 15 倍的生产力提升，并在发布之初就达到了 70% 的自动化率，同时强化了安全与合规性。
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扩展肿瘤微环境建模：使用多模态AI生成的虚拟人群微软研究院推出了GigaTime方法，利用多模态AI生成海量虚拟个体来模拟肿瘤微环境（TME）。这一突破将TME建模的计算瓶颈从数周缩短到数小时，实现了前所未有的规模和分辨率，极大地加速了对肿瘤异质性和治疗反应的研究，为精准肿瘤学的未来发展奠定了基础。
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2026-01-22
这款人工智能在人类只看到混乱的地方发现了简单的规则杜克大学开发出一种新型人工智能框架，能够从自然界和现代技术中最复杂的动态系统中，揭示出清晰、易于理解的底层规则。该AI分析系统随时间变化的演化数据，将其简化为紧凑的方程，可广泛应用于物理学、工程学、气候科学和生物学，填补了传统科学方法在处理复杂系统时的空白。
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LLM量化指南：将FP16模型逐步转换为GGUF格式
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2026-01-22
驾驭人工智能创业：应用层面的深刻见解当前AI浪潮正从基础设施转向应用层，这为解决特定行业数据密集型问题带来了巨大机遇。一位连续创业者指出，与互联网革命相似，AI技术栈正在分层，基础设施层竞争激烈且趋于通用化。真正的价值和长期增长空间位于应用层，特别是面向法律、医疗、保险等垂直领域的智能体和定制化解决方案。创业者应避免过度关注底层技术，转而深入理解客户痛点，并采用咨询与产品相结合的敏捷开发模式，以应对快速演进的技术环境和尚待成熟的行业信任度。
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模型量化实战：将FP16大模型转换为GGUF文件的分步指南
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