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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-18
无需TD学习的强化学习：基于分而治之范式的新进展本文介绍了一种基于“分而治之”范式的新型强化学习（RL）算法，它完全不依赖于传统的时序差分（TD）学习。针对长时序任务中的可扩展性挑战，该算法通过对轨迹进行递归分割，将TD学习中的线性误差累积转化为对数复杂度，展现出在复杂目标条件RL任务中超越现有基线方法的潜力。
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- AI基础/开发
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2025-12-18
郭明錤：AI 危机倒逼苹果激进创新，折叠 iPhone 将革新体验知名分析师郭明錤指出，苹果已深切感受到 AI 趋势带来的生存威胁，这正驱动其产品线进行激进创新。为应对挑战，苹果已在 2025 年推出 iPhone Air。真正的显著变化将于 2026 年到来，届时首款折叠 iPhone 将发布，并被视为展示 AI 多模态内容的最佳载体。为弥补短期短板，苹果可能在 WWDC 上宣布引入谷歌 Gemini 模型，但长期仍将坚持自研 AI 语言模型。此外，报告强调未来能源供应将成为制约 AI 算力增长的最稀缺资源。
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2025-12-18
AI已吞噬全美5%电力！马斯克怒怼基建叫停者：你们是懦夫美国AI基础设施的快速扩张正引发电力短缺的担忧，据报道，数据中心消耗的电力已占全美总量的5%，且预计将大幅攀升。围绕是否应暂停新建AI数据中心的争论日趋激烈，特斯拉CEO埃隆·马斯克公开抨击支持者为“缺乏冒险精神的懦夫”。他提出通过SpaceX构建“轨道数据中心”以利用太空太阳能的激进方案，旨在绕开地面能源限制。同时，特斯拉正加速AI芯片迭代，目标是实现AI规模的快速扩张。
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2025-12-18
MMCTAgent：赋能大型视频和图像集合的多模态推理本文介绍了MMCTAgent，一个创新的多模态智能体框架，能够处理和推理大型视频及图像集合。该框架通过先进的视觉和语言模型集成，实现了复杂场景理解和细致的问答能力，为多模态内容管理和分析提供了新的解决方案。
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2025-12-18
BlueCodeAgent：由自动化红队对抗Codegen AI而成的蓝队代理微软研究院推出BlueCodeAgent，这是一种新型的蓝队代理，专门用于提升代码生成AI系统的安全性。该代理通过自动化红队对抗RedCodeAgent的攻击样本进行训练，能有效识别代码生成模型中的安全漏洞，提供可操作的安全反馈，是构建更安全AI系统的关键一步。
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2025-12-18
Adobe因涉嫌滥用作者作品训练AI而面临集体诉讼 Adobe因推广其Firefly等AI服务而受到关注，但现面临一项拟议中的集体诉讼，指控其使用盗版书籍（包括作者伊丽莎白·里昂的作品）来训练其SlimLM小型语言模型。诉讼指出，训练所依赖的数据集SlimPajama中包含了Books3数据集，这引发了关于AI训练数据版权的最新法律争议。
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- AI基础/开发
2025-12-18
消息称 OpenAI 拟以 7500 亿美元估值融资数百亿美元人工智能领域头部企业 OpenAI 正在与投资者进行新一轮融资谈判，目标是以 7500 亿美元的估值筹集数百亿美元资金。此次融资谈判若成功，将使其估值较今年秋季的 5000 亿美元大幅提升。OpenAI 尚未实现盈利，但正计划投入数万亿美元用于基础设施建设，以支持其人工智能技术的持续研发。此前，该公司曾与亚马逊洽谈 100 亿美元的投资。这笔潜在的巨额融资凸显了市场对人工智能领域未来发展的极高预期。
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高性能LLM应用的五大向量数据库精选
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高开568%超摩尔线程！“国产英伟达”的叙事要被沐曦讲通了？沐曦股份上市首日高开568.83%，市值一度超越摩尔线程，刷新了A股单签收益纪录，引发市场对“国产英伟达”叙事的关注。文章深入分析了沐曦选择“高度兼容CUDA+自研MXMACA软件栈”的策略，认为在当前国产替代紧迫的背景下，这种低迁移成本的打法有利于快速商业化和市场落地。沐曦预计2026年实现盈利，其核心竞争力在于能否快速迭代产品并构建稳固的生态壁垒，从而在与摩尔线程、寒武纪的竞争中脱颖而出，真正打通千亿市值的盈利闭环。
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2025-12-18
马斯克宣布xAI最早2026年实现AGI，放言两三年内战胜竞争对手埃隆·马斯克在xAI全员会议上向员工透露，公司有望在未来两三年内超越竞争对手，并在最早2026年实现通用人工智能（AGI）的突破。马斯克强调，xAI的竞争优势在于每年可获得200至300亿美元的资金支持，并能与特斯拉等现有业务形成协同效应，例如Grok已集成到特斯拉车辆系统中。会议期间，xAI还展示了Grok Voice、智能代理等重要产品更新，预示着其在AI领域的技术快速迭代和应用拓展。
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2025-12-18
苹果开源 SHARP 模型，1 秒内 AI 让照片变 3D“活”起来苹果近日开源了名为 SHARP 的新型 AI 模型，该技术能够在一秒钟内将单张 2D 照片转换成逼真的 3D 场景。SHARP 采用了先进的 3D 高斯泼溅技术，通过海量数据训练，实现了近乎实时的 3D 建模转换，速度比传统方案快了三个数量级。该模型在成像质量上也树立了新标杆，显著降低了 LPIPS 和 DISTS 指标，这意味着生成的 3D 视图在细节和结构上更接近真实世界。苹果已将完整代码发布至 GitHub，有望加速移动端 3D 内容创作与空间计算应用的发展。
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2025-12-18
2025年每位分析师都应了解的5个数据隐私事件 2025年数据隐私法规的严格执行，对数据分析师的日常工作产生了深远影响，不再是法律团队的专属事务。欧盟《人工智能法案》的首个执行阶段和西班牙对未标记AI内容的严厉处罚（最高3500万欧元罚款），使得数据输入、内容标记和模型可追溯性成为分析师必须掌握的技能。此外，美国各州隐私法的扩展和对“影子AI”的管控升级，要求所有数据处理流程，无论是使用Python、R还是Excel，都必须具备明确的数据来源证明和严格的访问控制，否则将面临严重的合规风险。
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英国对人工智能新技术的评估标准已出台，聚焦AI的机遇与风险英国政府近日发布了针对人工智能（AI）新技术的评估框架，旨在平衡AI带来的巨大机遇与潜在风险。该框架主要关注AI技术的安全、透明度和可信赖性，强调开发商必须采取负责任的态度。它明确了AI系统在部署前应满足的评估标准，尤其是在涉及公共安全和敏感数据处理的应用中。此举标志着英国在构建全球AI监管体系方面迈出了关键一步，以确保技术创新能够安全、有益地服务社会。
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2025-12-18
研究发现：AI模型在模拟人类对话时面临“幻觉”挑战一项新的研究揭示了大型语言模型（LLM）在模拟人类对话时出现的关键缺陷——“幻觉”问题。尽管AI模型在流畅性方面表现出色，但在涉及事实核查和一致性时，它们会产生看似可信但完全虚构的内容。研究人员发现，AI在理解人类对话的社会背景和潜在意图方面存在局限性。这种“幻觉”现象对AI在关键领域的应用构成潜在风险，凸显了提高模型可靠性和可解释性的重要性。
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2025-12-18
可编程的200 GOPS霍普菲尔德启发光子伊辛机研究团队介绍了一种可编程、稳定、室温光电振荡器（OEO）驱动的伊辛机，它采用了霍普菲尔德网络启发架构，实现了线性自旋表示扩展。该系统展示了超过200 GOPS的潜在性能，成功解决了最大割问题、数论划分和晶格蛋白质折叠等复杂基准问题，为可扩展、超快优化计算开辟了新途径。
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使用 Amazon SageMaker AI 跟踪和管理 AI 开发中使用的资产构建定制基础模型需要协调数据、计算、模型架构、评估器和部署等多个资产。本文深入探讨了 Amazon SageMaker AI 如何通过自动跟踪和管理数据集版本、自定义评估器以及端到端血缘关系，简化生成式 AI 开发的复杂性，确保模型的可追溯性和可复现性。
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使用 Snowflake 集成在 Amazon SageMaker 上通过 MLflow 跟踪机器学习实验本文介绍了如何将 Amazon SageMaker 托管的 MLflow 与 Snowflake 集成，以实现在数据环境中进行机器学习实验跟踪。通过 Snowpark 库，您可以在 Snowflake 中进行数据处理和特征工程，并利用 SageMaker MLflow 作为中央存储库来记录和监控实验元数据、参数、模型和结果，从而实现更安全、更高效的 MLOps 工作流。
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OpenUSD 与 NVIDIA Halos 加速机器人出租车和物理 AI 系统的安全性本文探讨了 NVIDIA 如何利用 OpenUSD 框架和 NVIDIA Halos 技术栈，为机器人出租车和物理 AI 系统提供更安全、更可靠的开发和部署路径。通过结合开放标准、高保真模拟和先进的合成数据生成技术，NVIDIA 正在加速下一代自动驾驶和机器人技术的落地。
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2025年数据隐私领域5个数据分析师必须了解的事件
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即使是初学者，也能在 Python 中处理大型数据集的方法即便是 Python 初学者，也能有效应对内存限制，处理庞大的数据集。文章深入介绍了七种实用的技术，旨在避免因一次性加载全部数据到内存而导致的程序崩溃或运行缓慢问题。核心策略包括利用 Pandas 的 <code>chunksize</code> 参数分块读取数据、仅选择必需的列、以及优化数据类型以显著降低内存占用。此外，还讲解了如何使用 <code>category</code> 优化文本列、如何在读取时过滤数据，以及利用 Dask 库实现并行处理。掌握这些技巧，能让数据分析师和开发者在...
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