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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-09
学习人工智能最受欢迎的10个GitHub仓库本指南精选了当前最受欢迎且实用的10个GitHub仓库，旨在为人工智能学习者提供清晰的学习路径。这些资源全面覆盖了从基础数学和机器学习原理，到前沿的大语言模型（LLM）、生成式AI应用、智能体系统构建，以及实际的生产系统部署。通过微软的初学者课程、从零开始构建LLM的实战项目，以及专注于RAG和多智能体架构的资源，学习者可以系统地掌握构建可靠AI应用所需的端到端技能，避免学习过程中的迷茫，加速实践转化。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-09
使用 n8n、MCP 和 Ollama 实现强大的本地 AI 自动化
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-08
业界大佬：完善的记忆系统是实现AGI的关键业界领袖普遍认为，完善的记忆系统是实现通用人工智能（AGI）的核心瓶颈。OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼指出，人类智力上限受限于有限的记忆力，而AI的记忆潜力是无限的。一旦AI能精确记住用户生活的每一个细微偏好，其能力将变得“无比强大”。该公司联合创始人安德鲁・皮尼亚内利也强调，记忆技术是实现AGI之前的“最后一道关卡”，预计未来一年将成为AI企业的最大关注点。目前的上下文窗口和短期记忆技术仍需大幅优化，才能构建出具备类人特质的“数字自我”。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-08
群联 aiDAPTIV+ 方案扩展至核显平台：利用 SSD 低成本扩充 AI 内存池群联（Phison）在 CES 2026 上宣布，其 aiDAPTIV+ 专利技术现已扩展至核显（iGPU）平台，为入门级 AI 硬件带来突破性应用。该方案允许用户在仅配备 32GB 内存的核显笔记本电脑上运行大型 AI 模型，如 OpenAI GPT-OSS-120B。核心创新在于将原本由昂贵的系统内存承担的内存需求，转移至成本更低的固态硬盘（SSD）上。此外，该技术还能高效管理 KV 缓存，存储超出容量的 token 以供后续 Prompt 使用，有效降低了功耗和重复计算，极大地缓解了...
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2026-01-08
SRAM想取代HBM？英伟达CEO黄仁勋：AI芯片容量瓶颈是硬伤面对AI芯片成本上升和HBM供应紧张的背景，SRAM作为替代HBM的低成本方案受到了广泛关注。然而，英伟达CEO黄仁勋在CES 2026上明确指出，尽管SRAM在特定工作负载下速度极快，但其容量瓶颈是致命缺陷。现代AI模型对内存容量需求激增，SRAM的容量仅为HBM系统的百分之一，一旦模型溢出SRAM，性能优势将瞬间丧失。黄仁勋强调，数据中心的经济效益和硬件利用率依赖于灵活性，因此英伟达坚持采用HBM路线，以适应不断变化和增长的AI模型架构。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-08
智谱港交所敲钟上市，首席科学家唐杰要求公司全面回归基础模型研究全球大模型企业智谱今日在香港联交所主板成功挂牌上市，发行价定为每股 116.20 港元，市值一举突破 528 亿港元。此次上市标志着智谱在人工智能领域的又一里程碑。首席科学家唐杰在内部信中宣布，智谱将很快推出新一代模型 GLM-5，并强调公司未来将全面回归基础模型研究。三大技术方向将聚焦于模型架构设计、更通用的强化学习范式以及持续学习与进化探索，旨在驱动核心能力提升，并设立 X-Lab 部门探索颠覆性创新，最终回归 AGI 主线。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-08
马斯克做客播客，畅谈 AI、机器人及人类未来埃隆·马斯克近日做客播客节目，就人工智能、人形机器人、中美科技竞争及未来就业市场等前沿话题进行了深入探讨。他激进地预测了通用人工智能（AGI）的到来时间，并强调了美国在科技创新领域保持领先地位的重要性。此外，马斯克详细介绍了特斯拉人形机器人的研发进展，指出其应用场景将超越工厂范畴。他还展望了清洁能源转型的关键作用，并透露即将发布的特斯拉 Roadster 将是人类驾驶汽车时代的“巅峰之作”，体现了他对未来科技与人类发展的长远愿景。
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数据科学家与AI工程师：2026年你应该选择哪条职业道路？数据科学家和AI工程师虽然共享工具和术语，但却是截然不同的职业。数据科学家专注于从数据中提取洞察以指导商业决策，侧重统计分析和预测建模。而AI工程师的核心职责是构建由AI模型驱动的实际应用，如聊天机器人、RAG系统和自主代理的部署。理解两者在技能侧重（如统计深度、软件工程实践）和工作目标上的差异，对于2026年做出最佳职业选择至关重要。AI工程师在初创企业中需求旺盛，而数据科学职位更为成熟稳定，薪酬潜力相似但AI工程师略高。
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“氛围编码”现实检验：仅用AI你到底能构建什么？
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- AI基础/开发
2026-01-08
AI模型如何在不提供代码的情况下，学会一项新技能？人工智能研究人员正在探索一种无需显式编程或大量示例数据，即可让AI模型学习新技能的方法。这种被称为“自监督学习”或“无监督学习”的技术，使模型能够通过自我观察和推理来掌握复杂任务。通过分析大量数据，AI系统能够自动识别模式、理解上下文并形成内部表征，从而在没有人工干预的情况下提升能力。这项突破性的研究预示着更智能、更自主的AI系统，有望加速AI在各个领域的广泛应用和部署。
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- AI基础/开发
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2026-01-08
Anthropic据报正以3500亿美元估值筹集100亿美元据报道，人工智能公司Anthropic正计划以3500亿美元的估值进行新一轮100亿美元的融资。此次融资由Coatue Management和新加坡主权财富基金GIC牵头，这使得该公司在短短三个月内估值几乎翻倍。此次融资正值Anthropic凭借Claude Code工具受到开发者青睐之际，也为其潜在的首次公开募股（IPO）铺平道路。
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减少人工智能中的隐私泄露：实现上下文完整性的两种方法本文深入探讨了人工智能模型中常见的隐私泄露问题，并详细介绍了两种解决上下文完整性挑战的方法。微软研究院提出的这些方法旨在平衡模型实用性与用户隐私保护，确保数据在不同使用场景下的安全性和适当性。
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Vibe Coding现实检验：仅用AI到底能构建出什么
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-08
监督学习：预测建模的基石监督学习是机器学习和预测建模领域的核心基石。这种范式通过在已标记的数据集（已知输入特征和正确输出）上进行训练，使模型能够从经验中学习并对新数据做出准确预测。理解监督学习的关键在于其“有老师指导”的学习过程，模型会不断将预测结果与真实标签进行比较并调整参数。该方法主要分为回归（预测连续值）和分类（预测离散类别）两大类，是实现许多现实世界人工智能应用的基础。
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2026-01-08
美国对中国芯片、AI和量子计算的出口管制升级：拜登政府更新政策以限制技术流向北京拜登政府宣布了对半导体和人工智能（AI）领域的出口管制新规，旨在阻止关键技术流入中国。此次升级的政策旨在切断中国获取先进计算芯片、特别是用于AI训练和超级计算的芯片。新规扩大了对先进AI技术和量子计算领域的出口限制，表明美国正加强对高科技领域的战略遏制。这些措施将对全球半导体供应链产生深远影响，并迫使技术公司重新评估对华出口策略，以确保符合更严格的美国监管要求。
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Anthropic据报正以3500亿美元估值筹集100亿美元据报道，AI公司Anthropic正准备以3500亿美元的惊人估值完成100亿美元的新一轮融资。此轮融资由Coatue Management和新加坡主权财富基金GIC领投，标志着其估值在三个月内几乎翻了一番。此举正值Anthropic凭借Claude Code工具吸引开发者，并准备与OpenAI等竞争对手一起进行首次公开募股（IPO）之际。
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2026-01-08
通过故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，该方法通过生成和利用包含丰富个人价值观和经验细节的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology旨在解决现有方法仅能近似人口层面样本的问题，通过细致的生命叙事提升对个体人类样本的模拟精度，特别在模拟公众意见调查方面表现更优。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-08
AI模型开始通过自问自答来学习研究人员开发出一种名为“绝对零度推理器”（AZR）的系统，它能让AI模型通过提出和解决自己设定的挑战性编程问题来进行学习，显著提升了模型的推理和编码能力，这可能预示着通往超级智能的新路径。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
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英伟达在CES 2026上展示用于自动驾驶的Rubin平台和开放模型英伟达创始人兼CEO黄仁勋在CES 2026上宣布，AI正大规模扩展到所有领域和设备。本次发布的核心亮点是下一代自动驾驶平台Rubin，以及为赋能新AI世界而推出的开放模型生态系统。同时，英伟达宣布与卡特彼勒合作，共同开发自主式建筑和采矿解决方案，展示其在重型工业领域的AI应用潜力。
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2026-01-08
数据科学的7个顶级n8n工作流模板探索7个开箱即用的n8n工作流模板，这些模板能显著加速数据科学家的工作流程。通过这些预设的自动化流程，您可以快速实现数据分析、抽取、转换，并构建可靠的知识库，无需从零开始编写复杂的集成代码。模板涵盖了从股票基本面分析、AI驱动的技术分析，到使用OpenAI和Pinecone构建可搜索的RAG知识库等关键任务，极大提升了数据处理和报告生成的效率。
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