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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-21
在智能体式AI时代设计数字弹性随着AI从利用人类信息转向代表人类决策，技术领导者必须构建智能数据结构，以释放智能体式AI的全部潜力，同时加强企业范围内的数字弹性。本文探讨了面对自主AI的挑战，如何通过数据编织（Data Fabric）架构确保系统稳定、安全和连续性。
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2025-11-21
视觉干草堆：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息方面的能力人类擅长处理海量视觉信息，这对实现通用人工智能（AGI）至关重要。本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个首个“视觉中心”的“针在干草堆中”（NIAH）测试集，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）处理长上下文视觉信息的能力。研究揭示了当前LMMs在视觉干扰、多图推理和信息位置敏感性方面的三大核心缺陷，并提出了创新的RAG解决方案MIRAGE以提升性能。
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2025-11-21
FAANG数据科学面试中的五大SQL模式（附代码）
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-21
针对提示注入攻击的防御：StruQ 和 SecAlign 提示注入攻击是当前LLM集成应用面临的首要威胁。本文提出了两种无需额外计算成本的微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法通过结构化指令微调和特殊偏好优化，将十几种优化无关攻击的成功率降至近0%，并显著提高了对抗优化攻击的鲁棒性，同时保持了模型效用。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
在MCP时代，工具空间干扰：为大规模代理兼容性而设计本文深入探讨了多智能体协作平台（MCP）时代面临的关键挑战——工具空间干扰。针对大规模代理系统中的资源竞争和兼容性问题，微软研究院提出了引入工具抽象层（TAL）、资源配额和异步调用的设计原则，以构建更稳定、高效和可扩展的代理生态系统。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
突破性光学处理器使人工智能以光速计算清华大学的研究团队开发了光学特征提取引擎（OFE²），一个使用光而非电力以12.5 GHz处理数据的引擎。该创新通过集成衍射和数据准备模块，实现了前所未有的高速度和高效率，尤其在AI决策、图像处理和量化交易等领域，显著降低了延迟并提高了准确性。
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NotebookLM 3 个出人意料的用途
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- AI工具应用
- AI基础/开发
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面向初级数据科学家的命令行数据清洗指南
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- AI工具应用
- AI基础/开发
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从香农到现代人工智能：信息论的完整指南
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
没有CUDA的AI卡就是不行：英伟达强调A100在6年后仍满载利用英伟达CFO Colette Kress在财报会议上驳斥了科技巨头为降本而低估资本开支的说法，核心论点在于CUDA生态系统极大地延长了GPU的使用寿命。她指出，缺乏CUDA支持的多数AI芯片在几年内就会因大模型技术演进而过时，而英伟达的GPU则表现出惊人的持久性。例如，2020年发布的A100 GPU，至今仍能保持满载利用率，这表明其价值远超传统预期，显著降低了AI硬件的淘汰率，巩固了英伟达在AI领域的领导地位。
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2025-11-21
人工智能生成性模型与“记忆”研究的进展人工智能研究正聚焦于如何让大型语言模型（LLM）具备长期记忆能力，以解决当前模型缺乏上下文连贯性的局限。研究人员通过模仿人类大脑的记忆机制，开发出新的算法来提升模型的学习和检索能力。这种进展有望使得AI系统能够处理更复杂的、需要跨越长时间段信息的任务，极大地拓宽了人工智能的应用边界，特别是在需要个性化、持续交互的场景中。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-21
理解提示词注入：前沿安全挑战随着AI工具能力增强并能执行更复杂任务，提示词注入（Prompt Injection）成为新的安全焦点。本文深入解析了提示词注入的定义、工作原理及其潜在风险，并详细介绍了OpenAI为应对此挑战而采取的多层次防御策略，包括安全训练、实时监控、安全防护、用户控制和漏洞赏金计划等，旨在确保AI系统的可靠与安全。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-21
芬兰初创公司NestAI完成1亿欧元融资，与诺基亚合作开发国防AI应用芬兰初创公司NestAI宣布完成1亿欧元（约合1.15亿美元）融资，由芬兰主权基金Tesi和硬件巨头诺基亚领投。此轮融资将用于开发用于无人车、自主操作和指挥控制平台的“物理AI”产品，并与诺基亚建立战略合作，重点关注欧洲的国防应用和技术主权建设。
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2025-11-21
PLAID：一种同时生成蛋白质1D序列和3D结构的生成模型随着AlphaFold2的突破，AI在生物学中的作用日益凸显。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，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID支持基于功能和生物体提示的控制，并且仅需使用序列数据进行训练，极大地拓展了其应用范围。
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2025-11-21
全球最大数字动物园：基于NVIDIA GPU训练的生物学基础模型可识别超百万物种俄亥俄州立大学的Tanya Berger-Wolf教授发布了BioCLIP 2，这是一个在NVIDIA GPU上训练的、迄今为止最大规模的生物学基础模型。它能识别超过92.5万个分类单元的数百万物种，甚至能识别达尔文雀的喙部大小差异和植物的健康状况，为保护生物学提供了强大的数据工具。
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2025-11-20
英特尔酷睿 Ultra 200H 处理器支持分配 120GB 显存，可运行 120B MoE 模型英特尔在 2025 技术创新大会上宣布，酷睿 Ultra 200H "Arrow Lake-H" 系列处理器在 AI 性能方面取得重要进展。该系列处理器支持最大 128GB 系统统一内存，并能将其中高达 120GB 动态智能分配为显存，从而实现在本地运行 120B 参数规模的 MoE（混合专家模型）。此举显著提升了端侧 AI 的能力上限，主流的 Qwen 3-30B-A3B 等模型已获兼容，甚至通过双机集群可推理 235B 参数模型。此外，英特尔联合 Phison 推出的 aiDAPTIV...
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2025-11-20
AI硬件初创公司Ampere's Arc完成8000万美元A轮融资，以推动生成式AI芯片开发专注于下一代生成式AI芯片开发的Ampere's Arc近日宣布成功完成8000万美元的A轮融资，本轮融资由知名的风险投资机构领投，并吸引了多家行业巨头参与。公司计划利用这笔资金加速其首款AI加速器的研发和商业化进程，旨在提供比现有GPU更具能效比的解决方案。Ampere's Arc的核心技术聚焦于优化Transformer模型的处理效率，以满足日益增长的大规模AI训练和推理需求，此次融资标志着其在AI硬件竞争中迈出了关键一步。
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2025-11-20
深度学习训练工具箱：PyTorch 2.0 正式发布！训练速度提升 30%-50% PyTorch 2.0 已经正式发布，带来了重大的架构升级，核心亮点在于引入了全新的 <em>torch.compile()</em> 编译 API。该功能实现了深度学习模型的自动性能优化，显著提升了模型训练和推理速度。根据官方基准测试结果，PyTorch 2.0 在实际工作负载下的训练速度提升了 30% 至 50%，推理性能提升甚至超过 2 倍。此次更新标志着 PyTorch 在易用性和性能方面迈出了关键一步，为开发者提供了更高效的AI开发体验，并强调了其对动态计算图的兼容性。
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- AI工具应用
2025-11-20
预测具身智能体视频：PEVA如何从人类动作中生成第一人称视角视频研究人员提出了PEVA（Predicting Ego-centric Video from human Actions），一个用于从人类动作预测第一人称（自我中心）视频的世界模型。该模型能够处理高维度的全身运动，并在Nymeria数据集上训练，以模拟物理动作对环境的实时影响。PEVA不仅能生成原子动作和长序列视频，还能支持反事实模拟和视觉规划，为具身智能体的下一步发展奠定了基础。
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2025-11-20
沙特HUMAIN与AMD、亚马逊AWS、xAI等达成AI合作关系沙特主权财富基金PIF旗下的AI企业HUMAIN，在近日的美国-沙特投资论坛上宣布与AMD、亚马逊AWS、xAI等多家科技巨头达成重大AI战略合作。此次合作旨在加速沙特在人工智能领域的布局，计划到2030年累计交付1GW的AI基础设施，并在利雅得设立AI Zone数据中心，集成英伟达GB300和亚马逊自研芯片。此外，HUMAIN将与xAI合作在沙特建设超大规模GPU数据中心，并部署Grok模型，同时与Adobe合作开发阿拉伯语内容创作AI，巩固其在全球AI版图中的重要地位。
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