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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-22
关于 Python 如何管理内存你需要知道的一切
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-22
谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯：中国 AI 公司“只比前沿水平落后六个月” 谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯近日在达沃斯世界经济论坛上对中国 AI 公司的发展现状进行了评价。他认为，以字节跳动为代表的中国领先 AI 公司，在技术前沿上可能仅落后大约六个月时间，而非一两年的差距。哈萨比斯赞扬了 DeepSeek 等中国模型所取得的令人印象深刻的成就，但他同时指出，中国企业在追赶前沿方面能力极强，但尚未展现出引领性创新的潜力。此外，他还谈及 DeepMind 正在助力谷歌 Gemini 的研发，并预测物理智能领域即将迎来突破。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-21
5 个替代 Google Colab 运行长时间任务的方案
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- AI基础/开发
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2026-01-21
关于 Python 如何管理内存你需要知道的一切
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
研究人员绕过谷歌 Gemini 防御，利用日历邀请窃取隐私数据研究人员成功利用自然语言指令绕过了谷歌 Gemini 对恶意提示词注入的防御机制，通过伪造日历邀请的方式窃取了用户的隐私数据。攻击者将恶意指令隐藏在日历事件描述中，一旦用户向 Gemini 询问日程安排，模型就会触发数据泄露操作，将私人会议信息汇总并写入新事件，从而暴露给攻击者。尽管谷歌已部署了隔离模型来检测恶意提示词，但此次攻击表明，基于意图模糊的自然语言驱动系统依然存在被操控的风险。安全专家建议，应用安全防护体系应升级到上下文感知防御，以应对此类新型漏洞利用手段。
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2026-01-21
扎克伯格新AI团队已交付首批模型，Meta CTO博斯沃思称非常出色 Meta 首席技术官安德鲁・博斯沃思近日宣布，公司新成立的“Meta 超级智能实验室”已成功在内部交付首批人工智能模型。该团队成立不足六个月，交付的模型即展现出“非常出色”的潜力，标志着 Meta 在激烈的人工智能竞争中取得了重要进展。此举旨在应对 Llama 4 性能方面的挑战，并与谷歌等竞争对手抗衡。尽管模型优化至全面部署仍需时日，但博斯沃思强调，Meta 自 2025 年以来在 AI 领域的重磅投入正开始显现可观回报，预示着公司在 AI 核心技术发展上正加速布局。
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2026-01-21
美国多所高校引入 AI 加速录取流程，专家警示潜在风险美国多所高校正积极引入人工智能技术来加速大学录取流程，以应对资金压力和提高招生部门的工作效率。例如，弗吉尼亚理工大学采用了“人机协同评分”模式审阅申请文书，已节省约8000小时人工工时并提前一个月发放录取通知。然而，人工智能伦理专家对此表示担忧，指出过度依赖AI可能导致录取标准趋同，并进一步加剧教育资源分配中的不平等现象。部分高校如布朗大学和康奈尔大学已开始限制申请者对AI工具的使用范围，以维护公平性。
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2026-01-21
助你轻松通过任何技术面试的10个GitHub仓库
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2026-01-21
AI可以编写Python代码，但维护工作仍是你的职责
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2026-01-21
消息称英特尔再度合并数据中心与 AI 加速器部门英特尔内部文件显示，该公司已将负责传统数据中心和 AI 加速器的两个服务器方向部门重新合并为一个事业群，旨在统筹整体数据中心业务。此次结构调整发生在 AI 服务器形态正向完整机架式系统转移的背景下，合并有助于英特尔在 AI 解决方案的各个环节形成合力，最大化发挥 x86 生态系统的传统优势。此外，英特尔宣布前 Arm 高级副总裁 Nicolas Dubé 加入，领导数据中心系统和解决方案方面的工作，并向 AI 系统芯片工程副总裁汇报，显示出公司对数据中心和 AI 业务整合的重视。
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助你通过任何技术面试的10个GitHub仓库 📢 转载信息原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-ace-any-tech-interview 原文作者：Abid Ali Awan, KDnuggets Assistant Editor
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2026-01-21
我们在同一数据集上调优了4个分类器：结果均未实际提升机器学习中的超参数调优常被视为提升模型性能的“灵丹妙药”。然而，一项使用葡萄牙学生表现数据进行的严格实验表明，对四种不同分类器进行嵌套交叉验证和网格搜索调优后，性能平均下降了0.0005，且无统计学意义上的提升。实验采用了严谨的方法论，包括防止数据泄露和使用McNemar's检验，揭示了在数据信号有限或默认参数已高度优化的情况下，调优可能并不总是带来价值。这强调了方法论的重要性，并提醒从业者应知道何时停止调优，转而关注特征工程或数据质量，从而建立更值得信赖的机器学习工作流程。
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- AI基础/开发
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2026-01-21
AI会编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具在生成可运行的Python代码方面日益强大，但它们生成的代码往往难以长期维护。开发者在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时常发现，AI优化的是“即时可用性”而非代码的可读性和可维护性。要弥合这一差距，文章提出了针对Python的策略，包括避免从零开始让AI编写、强制使用类型提示、创建指导AI的文档（如AGENTS.md），并撰写引用现有代码模式的详细提示。通过系统化的计划和验证工作流程，开发者可以将代码生成时间缩短至约15分钟，同时确保代码质量和一致性。
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2026-01-21
减少AI中的隐私泄露：两种上下文完整性方法本文深入探讨了如何利用上下文完整性（CI）原则来解决人工智能系统中的隐私泄露问题。我们提出了两种关键方法：在训练阶段通过聚合技术应用差分隐私，以及在推理阶段通过输出过滤和提示工程进行安全防护，以确保AI行为符合预期的信息流准则。
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- AI基础/开发
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2026-01-21
埃隆·马斯克称特斯拉重启的Dojo3将用于太空AI计算埃隆·马斯克宣布特斯拉将重启第三代AI芯片Dojo3的开发工作，但用途将发生重大转变。与最初为地球上的自动驾驶模型训练不同，Dojo3将专门致力于“太空AI计算”。这一决定是在特斯拉此前关闭Dojo项目五个月后做出的，表明其AI硬件战略再次调整，并可能与SpaceX的太空探索愿景深度融合。
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2026-01-21
Anthology：通过自然叙事背景故事对LLM进行条件化以生成代表性、一致且多样的虚拟人格研究人员提出了Anthology方法，旨在通过利用包含丰富个人价值观和经验细节的自然叙事背景故事，对大型语言模型（LLM）进行条件化，以生成代表性、一致且多样化的虚拟人格。Anthology通过细致的背景故事来模拟个体人类样本，显著提高了对公众意见调查的逼真度，为用户研究和社会科学领域提供了更具成本效益和可扩展性的替代方案。
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2026-01-21
AI能编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具能快速生成可运行的Python代码，但这些代码往往难以维护。文章深入探讨了在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时，AI倾向于优化“即时可用性”而非长期可读性和可维护性的问题。为解决这一差距，文章提供了六大核心策略，包括：避免从零开始（设置基础结构）、利用Python类型系统（如Pydantic和mypy）设置护栏、创建明确的“AGENTS.md”指南文件、编写引用现有模式的提示词、在实施前规划，以及系统化验证AI输出。通过这些方法，开发者可以确保AI...
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2026-01-21
监督学习：预测建模的基石监督学习是机器学习中预测建模的核心基础，其关键在于使用带有正确输出标签（即“真值”）的数据集对模型进行训练。通过模拟“有教师指导”的学习过程，模型通过比较预测结果与真实标签并进行调整，从而学会输入特征与输出标签之间的可靠映射关系。该范式主要分为回归和分类两大类，广泛应用于从房价预测到图像识别等各类实际场景。理解监督学习的三个核心要素——训练数据、学习算法和最终模型——是掌握高级预测技术的前提。
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- AI行业应用
2026-01-21
秉持“以人为本”理念的AI初创公司Humans&完成4.8亿美元种子轮融资，估值达44.8亿美元由前Anthropic、xAI和谷歌的资深人士创立的AI初创公司Humans&，正式宣布完成4.8亿美元的种子轮融资，公司估值达到44.8亿美元。Humans&秉持“AI应赋能而非取代人类”的理念，致力于开发新型协作软件，旨在利用现有AI技术在人机交互和模型训练方面进行创新，特别关注长程和多智能体强化学习。
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2026-01-21
代理混乱时代与数据将如何拯救我们随着AI代理开始接管企业核心运营流程，企业正面临“代理混乱”的风险。本文指出，缺乏统一、可信、富含上下文的数据是AI规模化部署的瓶颈。只有那些建立了稳固数据基础和治理体系的企业，才能驾驭AI代理带来的价值，避免因数据不一致导致的业务混乱和信任危机。
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