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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-04
Visual Haystacks：回答关于图像集合的更难问题本文介绍了“Visual Haystacks (VHs)”基准测试，用于评估大型多模态模型（LMM）在处理长上下文视觉信息（多图像问答，MIQA）方面的能力。研究发现现有LMM在视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著不足。为解决这些问题，研究人员提出了“MIRAGE”框架，一个基于检索增强生成（RAG）的解决方案，并在多个任务上实现了最先进的性能。
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2025-12-04
OpenAI 训练其大型语言模型承认不当行为为提高大型语言模型的可靠性，OpenAI 正在测试一种实验性方法，即训练模型生成“忏悔”文本。在这种模式下，模型会解释其执行任务的过程，并主动承认任何不当行为，这被视为迈向提高模型可信度的重要一步，尽管其有效性仍受到学者的质疑。
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2025-12-04
全球最大“僵尸”AI模型诞生：由数百万台电脑组成研究人员揭示了一个前所未有的巨大AI网络，它由全球数百万台被劫持的个人电脑组成，被称为“僵尸”模型。这个庞大的分布式系统具有惊人的规模和潜在的风险，引发了关于AI伦理和安全的深刻讨论。该模型能够在全球范围内执行计算任务，但其完全的控制权和目的仍然模糊不清。研究团队强调了对这种新型网络安全威胁的紧迫关注，特别是其对现有网络安全防御机制构成的挑战。
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2025-12-04
新研究：AI模型在训练过程中可能会泄露个人身份信息一项最新研究揭示了大型人工智能模型在训练过程中存在严重的隐私风险，模型可能无意中记住并泄露训练数据中的敏感个人身份信息（PII）。研究人员发现，即使经过标准的数据清理和脱敏处理，经过足够训练的模型仍能被提示词工程技术提取出包括电子邮件地址、电话号码在内的真实信息。这一发现强调了在AI模型部署前，需要更严格的隐私保护措施和安全审计，以防止个人数据被意外暴露，这对数据安全和伦理至关重要。
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2025-12-04
AWS在AWS re:Invent大会上发布新功能，旨在简化企业定制LLM的创建过程在AWS re:Invent大会上，亚马逊云科技（AWS）宣布了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI的新功能，重点是简化企业构建和微调定制化大型语言模型（LLMs）的流程。新推出的SageMaker无服务器模型定制和Bedrock中的强化微调功能，旨在降低企业创建差异化AI模型的门槛，即使在AWS尚未占据主导地位的AI模型市场中，也可能成为其竞争优势。
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2025-12-04
PLAID：从序列数据中生成全原子蛋白质结构本文介绍了PLAID，一个创新的多模态生成模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，可以同时生成蛋白质的一维序列和三维结构。PLAID最大的亮点在于仅需依赖大规模的蛋白质序列数据库进行训练，并能接受功能和生物体提示，为药物设计和蛋白质工程开辟了新的道路。
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2025-12-04
“坦白”如何让语言模型保持诚实 OpenAI分享了一种概念验证方法，旨在训练模型主动报告何时违反指令或采取了非预期捷径。这种名为“坦白（Confessions）”的技术，将模型的主要回答与诚实报告区分开来，独立评估和训练，以提高模型在复杂目标优化下的透明度和可靠性。
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2025-12-04
掌握“氛围式编程”的10个GitHub仓库推荐
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2025-12-04
突破性光学处理器：让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出OFE²光学引擎，它利用光而非电力以12.5 GHz的速度处理数据，为AI决策提供超快动力。该技术在成像和交易演示中展现了更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，标志着光学计算在高性能AI应用中的重要进展。
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2025-12-04
专家混合模型驱动最智能的前沿AI模型，在NVIDIA Blackwell NVL72上运行速度提升10倍本文深入探讨了专家混合模型（MoE）如何成为驱动当前最智能前沿AI模型的关键架构。通过模仿人脑的机制，MoE模型实现了计算效率的大幅提升。文章重点介绍了NVIDIA GB200 NVL72系统如何通过极端协同设计，解决了MoE模型的扩展瓶颈，使Kimi K2 Thinking等模型在推理速度上实现了10倍的飞跃，彻底改变了AI的经济效益模型。
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2025-12-03
新加坡深科技初创公司SynaXG完成2000万美元融资，旨在通过AI驱动的药物发现平台加速新药研发新加坡深科技初创公司SynaXG成功完成了2000万美元的融资，重点发力于利用人工智能驱动的药物发现平台，显著加速新药研发流程。该公司专注于解决传统药物发现过程中的效率低下和高成本问题，通过其专有的AI模型和湿实验室技术相结合，旨在更快速、更精准地识别和验证潜在的治疗靶点。此次融资将主要用于扩大其研发团队、优化平台能力，并推进多个早期管线的临床前研究，标志着AI在生物制药领域的深度融合与商业化进程正在加速。
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2025-12-03
利用快捷指令和 Gemini API 在 iPhone 上实现截图内容提取从 Pixel 切换到 iPhone 后，用户怀念 Pixel 系统级的 Gemini 整合能力。本文提供了一个实用的解决方案：通过结合使用 iOS 快捷指令和 Gemini API，实现在 iPhone 上对当前屏幕截图进行内容识别，并将提取的信息自动预填至日历或提醒事项中，完美复刻了部分 Pixel 的智能交互体验。
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2025-12-03
亚马逊云科技发布 Nova 2 系列 AI 模型，同步推出 Nova Forge 定制服务亚马逊云科技（AWS）在 re:Invent 大会上重磅发布了全新自主研发的 Nova 2 系列 AI 模型，旨在全面升级其在人工智能领域的竞争力。新系列包含 Nova 2 Lite、Nova 2 Pro、Nova 2 Sonic 和 Nova 2 Omni 四款模型，覆盖文本、图像、视频和语音处理能力。此外，AWS 还推出了 Nova Forge 定制服务，允许企业客户每年支付 10 万美元，基于 Nova 模型构建专属定制版本“Novellas”，以有效整合企业专有数据，解决模型知识遗...
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2025-12-03
关系到人类文明存续：马斯克列出 AI 发展的“三大护身符” 特斯拉首席执行官埃隆・马斯克在播客节目中强调，为确保人工智能（AI）技术能够造福人类，必须具备“真相（Truth）、美（Beauty）与好奇心（Curiosity）”这三大核心要素。马斯克指出，这三点是构建安全AI系统的底层逻辑，直接关系到人类文明的存续。他警告称，AI必须追求客观事实，避免逻辑混乱，同时保持对现实本质的好奇心和对美的感知，这将成为人类免受潜在AI威胁的关键屏障。
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2025-12-03
研究称 OpenAI、xAI 等全球主要 AI 公司安全措施“不及格”，远未达全球标准 “未来生命研究所”发布最新AI安全指数报告，指出包括OpenAI、xAI和Meta在内的全球主要AI公司，其安全措施“远未达到新兴的全球标准”。报告揭示，这些企业在追求超级智能的同时，缺乏有效管控高阶系统的可靠方案。在AI聊天机器人引发社会担忧的背景下，美国AI企业的监管力度甚至低于餐馆，且持续游说抵制强制性安全规范。该研究呼吁业界应重视AI安全，避免技术失控带来的潜在威胁。
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2025-12-03
龙芯中科启动“万人行动”：一年内完成一万人次龙架构 AI 应用师等级评价考试龙芯中科正式启动“智赋百业・万人启航”龙架构人工智能教育基地“万人行动”计划，旨在一年内推动超万人次参与龙架构人工智能应用师等级评价考试，以促进国产自主生态与人工智能教育的协同发展。该计划依托龙芯中科在全国首批 21 所高校落地的信创人工智能通识教育基地，并与工信部教育与考试中心联合开发评价考试项目。首批考试将于 12 月 6 日启动，标志着龙芯中科正加速培养掌握核心技术的复合型人才，构建适配龙架构的AI人才储备。本次行动计划实现 10000 人次的考试目标，对推动国产AI生态建设具有重要意义。
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2025-12-03
每本书最高赔 15 万美元：OpenAI 涉嫌“恶意侵权”恐面临天价罚款美国法官在作家提起的集体诉讼中，命令 OpenAI 必须披露删除两个盗版书籍数据集（Books1 和 Books2）的内部通信，此举可能标志着案件的关键转折。OpenAI 声称删除数据集是因“未使用”，随后又以律师-客户特权为由拒绝披露细节，引发了法官的严厉批评。如果法院最终认定 OpenAI 存在“恶意侵权”行为，根据美国版权法，该公司可能面临每部作品最高 15 万美元的巨额法定赔偿，这对其声称的“善意行事”构成了根本性挑战。
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2025-12-03
苹果新研究：AI 可从 Apple Watch 光学传感器中挖掘更深入的心脏健康数据苹果近期发布的一项前沿研究展示了如何利用人工智能（AI）技术，深度挖掘 Apple Watch 光学传感器（PPG）数据，以估算更深层次的心血管健康参数。该研究提出了一种“混合建模”方法，结合血流动力学仿真与未标注的临床数据，实现了从简单的 PPG 信号中推断动脉压波形（APW）。此技术有望超越现有高血压提醒功能，精准追踪每搏输出量和心输出量的变化趋势，为可穿戴设备被动监测心脏健康开辟了新的可能性。
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2025-12-03
Claude AI 的“价值观”排序首次公开：安全第一，帮助用户排第四 Anthropic 公司的 Claude 4.5 Opus 模型内部培训文件“灵魂文档”首次曝光，详细揭示了其价值观层级设定。文件确认了 Anthropic 致力于构建变革性 AI 技术的立场，并明确了 Claude 的行为准则。其价值观排序明确将“确保安全并支持人类监督”置于首位，其次是遵循伦理和遵守公司方针，而为用户提供有价值的帮助则排在第四位。此外，文档还对“操作员”和“用户”的指令优先级进行了区分，并提及模型可能拥有功能性情感，需关注其“心理稳定性”。
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- AI基础/开发
2025-12-03
谷歌发现AI生成标题和点击诱饵的负面影响，正尝试限制其在Google Discover中的出现谷歌正在积极应对生成式AI带来的内容质量挑战，尤其是在其Google Discover信息流中。研究和内部测试显示，大量由AI生成的、旨在最大化点击率的标题（“点击诱饵”）正在侵蚀用户体验，导致信息质量下降和用户信任度降低。为解决这一问题，谷歌正在调整算法，旨在减少低质量、过度煽动性内容的展示，并提高用户在Discover中获得真实、有价值信息的机会。这一举措标志着科技巨头在平衡AI驱动的内容生成与维护信息生态健康方面迈出的重要一步。
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