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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-16
人工智能测试与评估：来自科学和工业界的经验教训本文探讨了人工智能（AI）测试与评估的关键议题，汇集了来自科学研究和工业实践的宝贵经验。了解如何系统地验证和衡量AI系统的性能、可靠性和安全性，对于推动负责任的AI发展至关重要。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
生成式AI的炒作分散了我们对AI更重要突破的注意力本文作者认为，目前围绕生成式AI（Generative AI）的过度炒作，正分散公众对预测性AI（Predictive AI）更重要、更能改善或拯救生命的技术突破的关注。生成式AI虽然演示效果惊艳，但其能源消耗大、准确性受限；而预测性AI已在天气预报、医疗诊断等关键领域取得了扎实的进展，是真正带来长期价值的关键所在。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
英伟达通过收购和发布新的开源AI模型，加强其开源产品英伟达（Nvidia）正通过双线策略扩大其在开源AI领域的布局：宣布收购开源工作负载管理系统Slurm的开发商SchedMD，并发布了新的Nemotron 3系列开源AI模型。此举旨在将先进AI转化为开放平台，推动物理AI和Agentic系统的发展。
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2025-12-16
首次，人工智能模型分析语言的能力达到人类专家的水平研究人员首次测试了大型语言模型（LLM）在语言学分析方面的能力，其中OpenAI的o1模型表现出色，展现出与人类语言学研究生相当的“元语言”能力。这一突破挑战了AI仅能模仿语言而无法深入分析的传统观点，特别是在处理递归、歧义和虚构语言的音系规则方面。
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2025-12-16
特朗普政府启动“美国科技力量”计划，招募千名工程师深耕 AI 基建美国前总统特朗普政府于周一宣布启动“美国科技力量”（U.S. Tech Force）新计划，旨在招募约1000名顶尖工程师及专业人才，专注于联邦政府的人工智能基础设施和关键技术项目。该计划将为期两年，参与者将与亚马逊云科技、谷歌、微软、英伟达和OpenAI等私营科技巨头协作，深入联邦机构工作。完成服务期的成员将获得这些合作企业的全职录用优先权，年薪预计在15万至20万美元之间。此举旨在加强美国在AI技术领域的国家战略部署，确保关键技术人才投身于高影响力的政府项目中。
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2025-12-16
使用 Amazon S3 客户端优化机器学习训练的数据加载最佳实践本文深入探讨了在机器学习训练中使用 Amazon S3 客户端时，如何优化数据加载性能。我们将重点介绍数据分片大小（100MB-1GB）、顺序访问模式以及利用 S3 客户端（如 S3 Connector for PyTorch）来避免 I/O 瓶颈，确保 GPU 资源得到充分利用，从而显著提升训练吞吐量。
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使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正在将生成式AI从实验推向生产，面临规模化、安全和治理的新挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何演进DevOps架构以实施GenAIOps实践，特别是在使用Amazon Bedrock消费基础模型（FM）时的具体策略。
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数据排毒：训练自己以应对混乱、嘈杂的真实世界
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2025-12-16
通过人类动作预测自我中心视频 (PEVA) 驱动的具身智能体世界模型本文介绍了PEVA（通过人类动作预测自我中心视频）框架，它是一个针对具身智能体设计的世界模型。PEVA利用全身动作轨迹来生成第一人称视角的视频，实现了原子动作模拟、反事实推断和长视频生成，为构建能在真实世界中行动的AI奠定了基础。
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生成式AI的炒作让我们忽视了AI更重要的突破本文深入探讨了生成式AI（Generative AI）的过度炒作如何分散了人们对预测性AI（Predictive AI）更重要突破的关注。作者指出，预测性AI在改善医疗、安全和日常生活方面取得了实质性进展，而生成式AI的“酷炫演示”掩盖了其高能耗和潜在的误导性。要实现AI的真正价值，应将重点转向那些能切实改善甚至拯救生命的预测性进展。
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2025-12-16
英伟达发布Nemotron 3，成为主要的模型开发者英伟达（Nvidia）通过发布前沿的开源模型、数据和工具，正从芯片供应商转变为重要的模型开发者。此举是在OpenAI、谷歌等公司开发自家芯片的背景下进行的，可能旨在对冲这些公司未来转向竞争对手芯片的风险。Nemotron 3模型系列提供了完全透明的训练数据和定制工具，以推动AI创新。
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- AI基础/开发
2025-12-16
首次，人工智能模型分析语言的能力已达到人类专家的水平在语言这一被视为人类独有的能力上，大型语言模型（LLM）取得了突破性进展。一项研究表明，OpenAI的o1模型在分析复杂语言结构（如递归和歧义消解）方面的表现，已能媲美人类语言学研究生。这挑战了语言分析是人类专属能力的传统观点，引发了关于AI是否真正理解语言的深刻讨论。
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2025-12-16
使用Strands Agents的高级编排技术定制智能体工作流本文深入探讨了如何使用开源SDK Strands Agents来构建复杂、可预测的多智能体系统。我们重点介绍了两种强大的编排模式：ReWOO（无观察推理）和Reflexion（迭代修正）。通过将规划、执行和综合明确分离，Strands Agents使开发者能够精确控制信息流，从而构建出更可靠、透明且易于维护的AI工作流。
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2025-12-16
使用 SageMaker HyperPod 弹性训练实现基础模型训练的自适应基础设施本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 新增的弹性训练功能，它允许机器学习（ML）工作负载根据资源可用性自动伸缩。通过动态调整资源，弹性训练可最大化 GPU 利用率，降低成本，并加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。我们将深入探讨其工作原理、配置步骤以及性能表现。
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英伟达收购开源工作负载管理提供商SchedMD 英伟达（NVIDIA）宣布收购领先的开源工作负载管理系统Slurm的开发者SchedMD。此次收购旨在加强开源软件生态系统，持续以供应商中立的方式开发和分发Slurm，确保其在高性能计算（HPC）和AI领域广泛可用和支持，以推动下一代AI和超级计算的发展。
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使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于Amazon Bedrock的GenAIOps系列的第一部分，重点介绍如何将DevOps原则应用于生成式AI工作负载，以实现规模化、安全和治理。了解如何从探索阶段过渡到生产阶段，并利用Bedrock的功能来管理数据、评估性能和将AI测试集成到CI/CD管道中。
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Amazon SageMaker HyperPod 的无检查点训练：面向更快速故障恢复的生产规模训练随着基础模型训练的规模不断扩大，传统的基于检查点的恢复方法已成为效率瓶颈。本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 上的无检查点训练，这是一种范式转变，通过实现对等状态恢复，显著减少了对传统检查点的依赖。生产规模验证结果显示，恢复时间减少了 80%–93%，在数千个 AI 加速器集群上可实现高达 95% 的训练有效吞吐量（Goodput）。
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时间序列预测中，Transformer 与 LSTM 哪个更胜一筹？
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2026年人工智能伦理与治理的新兴趋势随着人工智能技术的飞速发展，2026年的AI伦理与治理正迎来关键转折点。组织不再满足于静态合规，而是转向<em>自适应治理</em>，将动态框架嵌入开发流程，实现持续监督。隐私工程正从合规检查升级为<em>竞争优势</em>，采用差分隐私等技术以平衡创新与风险。同时，监管沙盒正演变为<em>实时测试场</em>，AI供应链审计成为常态，特别是对自主智能体（Autonomous Agents）的问责机制将成为新的焦点，推动构建一个更具可问责性和透明度的人工智能生态系统。
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- AI基础/开发
2025-12-16
阿里通义百聆推出语音模型新版本：3秒录音即可“复制”9种语言、18种方言阿里巴巴通义大模型近期宣布两款“百聆”语音模型重磅升级并全面开源。新版本Fun-CosyVoice3模型实现了惊人突破，只需3秒录音即可实现声音的无缝切换，覆盖普通话、粤语、日语、英语等9种通用语言和18种方言，并支持情感控制与跨语种音色克隆。同时，Fun-ASR模型在噪声场景下的识别准确率达到93%，并支持31种语言自由混说，显著提升了AI在实时交互和嘈杂环境下的听觉理解能力。此次开源的Fun-CosyVoice3-0.5B和Fun-ASR-Nano-0.8B模型，为本地部署和二次开发提...
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