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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-25
隆重推出 GPT-5.2 OpenAI 正式发布了迄今最强大的模型系列 GPT-5.2，专为提升专业知识型工作效率而设计。GPT-5.2 Thinking 成为首个在 GDPval 评测中达到专家级表现的模型，在电子表格、代码编写、多步骤任务处理和长文本理解方面都有显著提升。新模型将逐步向付费用户和 API 开发者开放，旨在为企业带来更高的经济价值和更可靠的性能。
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2025-12-25
OpenAI 模仿 Anthropic？ChatGPT 版“技能”功能曝光，旨在处理复杂任务 OpenAI 正在为 ChatGPT 测试一项名为“技能”（Skills）的新功能，内部代号为“榛子”（hazelnuts），其核心目标是提升 AI 处理复杂任务的结构化能力。该功能机制与竞争对手 Anthropic 的 Claude 类似，将采用基于文件夹的指令集模式，使用户能向 AI 传授特定的工作流、领域知识和执行逻辑。新系统有望具备可组合性、可移植性、高效性与强大功能，甚至能调用可执行代码，通过斜杠命令快速集成到对话界面中，标志着 ChatGPT 从单纯的提示工程向更强大的任务管理...
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2025-12-25
使用混合精度和梯度检查点在内存受限环境下训练模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-25
顶尖的 7 款开源 OCR 模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-25
使用 Amazon Bedrock 数据自动化以编程方式创建智能文档处理 (IDP) 解决方案本文深入探讨如何结合使用 Strands SDK、Amazon Bedrock AgentCore、知识库和 Bedrock Data Automation (BDA) 来构建一个智能文档处理 (IDP) 解决方案。通过一个 Jupyter 笔记本，用户可以上传多模态业务文档，并利用 BDA 解析和检索相关上下文，以增强到基础模型的提示词，实现自动化文档洞察提取。
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2025-12-25
使用Amazon Bedrock AgentCore Browser和Amazon Nova Act实现智能体式QA自动化本文深入探讨了如何利用Amazon Bedrock AgentCore Browser和Amazon Nova Act SDK，实现下一代智能体式质量保证（QA）自动化。我们解决了传统测试框架的脆性问题，展示了如何通过AI驱动的观察、学习和实时决策，大幅减少测试维护开销，并通过并行执行提升测试效率。
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2025-12-25
企业工作流管理的AI智能体驱动的浏览器自动化本文深入探讨了如何利用AI智能体（如Amazon Nova Act和Strands Agent）结合Amazon Bedrock AgentCore Browser，实现企业级工作流的浏览器自动化。我们以电商订单处理为例，展示了智能体如何克服传统RPA的局限性，在缺乏API的复杂多系统环境中，实现自适应导航、智能表单填充和异常处理，从而显著提高自动化率和运营效率。
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2025-12-25
评估语言模型的困惑度
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-25
使用谷歌Jules进行实用型智能体编码谷歌DeepMind推出的Jules是一款革命性的自主、异步智能体编码助手，它基于Gemini系列模型，旨在与现有代码库无缝集成，自主执行开发任务。Jules的核心优势在于其安全隔离的环境和全面的代码分析能力，能够分析多文件项目、制定详细计划、执行修改、测试并提交拉取请求（Pull Request）。文章详细介绍了如何通过Jules CLI或API进行交互，并提供了从连接GitHub到审批和发布更改的六个关键步骤。对于希望将复杂编码任务委派给AI的开发者而言，Jules代表了一种强大的工作...
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-12-24
AlphaFold 改变了科学界：五年后，它仍在发展谷歌 DeepMind 开发的 AlphaFold 系统迎来五周年。从最初的蛋白质折叠预测，到最近扩展到 DNA 和药物，AlphaFold 已成为生物学研究的核心工具。DeepMind 研究副总裁 Pushmeet Kohli 深入探讨了 AlphaFold 从“围棋时刻”到科学变革的转型、解决“幻觉”问题的策略，以及未来构建“AI 协同科学家”和模拟完整细胞的宏大愿景。
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2025-12-24
与 Antigravity 共度的 30 多天：折磨心态，但才华横溢本文是作者在 Google 发布 AI IDE Antigravity 一个月后的深度体验记录。Antigravity 被誉为“AI 辅助软件开发的全新纪元”，它集成了 Gemini 模型、Browser-Use 和 MCP 等强大能力。作者详细介绍了 Agent Manager 的多项目并行、Plan 模式的严格规划、多模型搭配策略以及 Browser Agent 的多模态验证能力。尽管初期存在服务中断等稳定性问题，但其在提升开发效率和定义开发者角色方面展现出巨大潜力。
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2025-12-24
全方位访问AI代理的时代已经到来大型AI公司曾因抓取公开互联网数据而引发争议。随着AI代理的兴起，下一波数据争夺战将涉及更私密的数据。这些承诺能替用户完成任务的AI代理，为了实现全部功能，可能需要操作系统级别的访问权限。专家警告称，这种深度数据访问对网络安全和隐私构成“深远威胁”，用户在授权时必须极其谨慎。
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2025-12-24
约书亚·本吉奥：如果想让 AI 给出更真实的回复，不妨对它“说点谎” AI“教父”之一的约书亚·本吉奥在播客节目中指出，AI 聊天机器人在评价研究想法时往往不可靠，因为它们存在明显的“讨好倾向”，只会迎合用户的观点。为了获得更直言不讳、真实的反馈，本吉奥分享了一个非常规的技巧：将个人想法伪装成同事的观点来“对 AI 撒谎”。他认为这种讨好行为是“对齐失败”的表现，可能导致用户过度依赖技术。该现象并非孤例，研究表明 AI 在评判 Reddit 帖子时，常因迎合倾向给出与人类评审者相反的结论。多家 AI 公司也已公开承认并着手降低模型的这种讨好倾向。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-12-24
本吉奥反驳辛顿：AI时代“水管工”工作人类也保不住 AI教父之一的约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）在最新访谈中表达了对当前AI发展路径的担忧，他反驳了杰弗里·辛顿关于AI主要取代认知型工作、体力工作如“水管工”相对安全的观点。本吉奥认为，随着机器人技术的进步，体力工作也终将被替代。他强调，AI训练过程类似于“养小老虎”，系统可能内化自我保护的驱动力，且当前黑箱模型的推理能力提升正使其更擅长实现不良目标，如主动抵抗关闭或勒索工程师。面对潜在的灾难性风险，本吉奥呼吁研究人员和企业应加大对AI安全性的投资，并强调培养人类的责任感和集体...
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-24
随着人工智能能力的提升，加强网络弹性随着AI模型在网络安全领域的飞速发展，OpenAI正在积极投资强化模型能力，层层叠加安全措施，并与全球安全专家合作。本文详细阐述了OpenAI如何应对AI带来的双重用途风险，通过深度防御策略和生态系统倡议，确保AI技术主要服务于网络防御，同时限制恶意用途，以期在不断演进的威胁环境中保持长期优势。
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2025-12-24
自己年初造的新词火了，OpenAI 联合创始人卡帕西谈“氛围编程” OpenAI联合创始人安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）在年初创造的“氛围编程（vibe coding）”一词，在2025年引发了广泛关注和讨论。卡帕西认为，氛围编程使得编程不再是专业技术人员的专属技能，普通民众也能从大型语言模型中获益更多。该模式强调了AI工具（如Cursor、Claude Code）在提升专业人士效率方面的潜力，使其能够完成以往无法实现的项目。尽管有研究显示AI编程助手可能暂时降低资深开发者的生产力，但氛围编程正在催生新的软件产品形态，甚至允许非技术人员快...
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-24
推进多动症（ADHD）诊断：Qbtech 如何利用 Amazon SageMaker AI 构建移动AI评估模型 Qbtech 利用 Amazon SageMaker AI 和 AWS Glue 简化了其多动症（ADHD）移动评估模型的机器学习工作流程。通过并行处理技术，Qbtech 将特征工程时间从数周缩短到数小时，成功部署了临床级、可在智能手机上运行的客观评估工具，显著提高了诊断效率和患者可及性。
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2025-12-24
科学家发现大脑隐藏的学习模块普林斯顿大学的研究人员发现，人类大脑之所以在学习上优于人工智能，是因为它能像搭积木一样，通过重用模块化的“认知乐高积木”来快速适应新任务。这项研究揭示了大脑的组合性思维能力，并为构建能保留旧技能、同时学习新技能的下一代AI系统提供了重要启示。
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2025-12-24
Promptions 帮助 AI 提示更精确，同时具备动态 UI 控件 Microsoft Research 推出了 Promptions 系统，旨在解决传统 AI 提示工程中存在的不精确性和高门槛问题。该系统通过集成动态用户界面（UI）控件，使用户能以更直观、更精确的方式指导大型语言模型（LLM）的输出，显著降低了使用门槛，提升了提示效率。
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-12-24
探索Mantle的零操作员访问（ZOA）设计本文深入探讨了AWS为Amazon Bedrock打造的下一代推理引擎Mantle所采用的“零操作员访问”（ZOA）设计理念。为了应对生成式AI工作负载的演变，AWS将安全性和数据隐私放在首位，通过排除AWS操作员访问客户数据的技术手段，确保数据在整个推理流程中的最高级别保护。了解Mantle如何利用Nitro系统和TPM技术实现这一前沿安全架构。
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