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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-19
不再只是聊天：微软 Azure Copilot 获智能体加持，可 AI 自主执行云端任务微软在 Ignite 2025 大会上宣布为 Azure Copilot 引入重磅的智能体（Agents）功能，标志着其从对话式 AI 助手升级为能够自主执行端到端云管理任务的智能平台。此次更新的核心是六款专用智能体，涵盖了从应用现代化到故障排查的多个场景，它们可以直接集成在 Azure 门户、PowerShell 和 CLI 中。新功能引入了“运营中心”和“智能体模式”，后者支持多步骤“思维链”推理，并在执行变更前需用户明确批准，确保了AI操作的透明与安全。
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-19
百度：文心大模型推出以来在 AI 领域累计投入超千亿元百度董事长兼 CEO 李彦宏在 2025 年第三季度财报电话会议上透露，自文心大模型推出以来，百度在人工智能领域累计投入已超过 1000 亿元。此次投入主要聚焦于文心大模型的技术迭代和基础设施建设，以驱动 AI 应用发展。财报显示，第三季度百度总营收为 312 亿元，归属于百度核心的净利润为 38 亿元。人工智能原生营销服务收入占比已达 18%，成为第二增长曲线。百度正致力于通过技术创新，推动数字人、智能体等应用场景的突破，并持续投资以巩固其在人工智能核心领域的领先地位。
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2025-11-19
科学家制造出与真实神经元功能相同的仿生神经元麻省大学阿默斯特分校的工程师们利用细菌培养的蛋白质纳米线，成功制造出工作电压极低的仿生神经元。这种神经元能像真实神经元一样运作，实现了与生物系统的无缝通信，并大幅提高了能源效率，有望彻底改变可穿戴电子设备和生物启发型计算机的设计。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-11-19
谷歌发布 Gemini 1.5 Pro：原生多模态、200 万 Token 上下文，可直接处理完整代码库和长篇书籍谷歌正式发布了 Gemini 1.5 Pro，这款强大的模型在原生多模态处理能力和超长上下文窗口方面取得了显著突破。新模型支持高达 200 万 Token 的上下文输入，是当前主流模型的 10 倍以上，能够直接摄取和分析大型代码库、数小时的视频或整本长篇书籍。Gemini 1.5 Pro 展现出在复杂推理、信息检索和跨模态理解上的卓越性能，预示着 AI 助手和开发工具将迎来更强大的应用场景。
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Magentic Marketplace：一个用于研究代理市场的开源仿真环境微软研究院发布了开源仿真环境Magentic Marketplace，专为研究由AI智能体构成的“代理市场”而设计。该环境支持模块化设计、丰富的工具集成和动态经济模型，是探索LLM驱动的AI生态系统行为和激励机制的关键基础设施。它能帮助研究人员在可控环境下规模化测试代理间的协作与竞争。
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AI数据中心提供商Lambda在与微软达成数十亿美元交易后，成功融资15亿美元 AI数据中心提供商Lambda宣布完成15亿美元融资，由TWG Global领投。此前，Lambda与微软签署了一项价值数十亿美元的基础设施供应协议。这次巨额融资巩固了Lambda在AI基础设施领域的地位，使其成为CoreWeave等公司的有力竞争者。
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模仿真实脑细胞的仿生神经元南加州大学（USC）的研究人员利用离子扩散忆阻器构建了能够复制真实大脑电化学过程的仿生神经元。该技术在神经形态计算领域是一个重大突破，有望将芯片尺寸缩小数个数量级并大幅降低能耗，推动人工智能向更接近自然智能的方向发展。这标志着硬件层面的学习系统迈出了关键一步。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-19
使用 AWS AI 服务让井字棋“活”起来本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock、Strands Agents、AWS IoT Core 等 AWS AI 服务构建一个名为 RoboTic-Tac-Toe 的互动游戏。该项目展示了大型语言模型（LLMs）如何理解游戏策略、处理复杂任务，并实时控制物理机器人完成井字棋操作，为生成式 AI 在机器人和物理硬件中的应用提供了创新范例。
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为 BERT 模型训练分词器
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-19
解读代理型AI：自主系统的崛起代理型人工智能（Agentic AI）代表了AI发展的下一个前沿领域，这些系统具备规划、行动和自我改进的能力，无需持续的人类干预。它们标志着AI从静态响应输入向动态、独立思考和操作系统的根本转变。与仅提供一次性答案的传统大型语言模型不同，AI代理引入了多步骤自主性，能够分解目标、执行任务、利用外部工具并根据结果进行学习。这种由规划、记忆和工具使用模块构成的核心架构，使它们成为能够协调复杂任务的<em>主动问题解决者</em>。
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2025-11-19
规模化和生产级 AI 推理的价值实现当组织进入 AI 成熟的下一阶段时，IT 领导者必须站出来，帮助将有希望的试点项目转化为可扩展、可信赖的系统。HPE 专家指出，AI 的真正价值在于推理（Inference），这是将训练成果应用于现实工作流程的操作层。实现这一目标需要建立信任、以数据为中心执行以及培养能成功扩展 AI 的 IT 领导力。了解如何通过 AI 工厂矩阵（AI factory implication matrix）将技术雄心与治理和价值创造相结合。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-11-19
人工智能网络：构建实时智能的基础本文聚焦于AI就绪网络作为实现人工智能潜力的关键基础设施。通过分析莱德杯（Ryder Cup）的复杂技术部署案例，揭示了超低延迟、无损吞吐量和高适应性等网络特性对实时AI应用性能的决定性影响。同时探讨了物理AI驱动的边缘计算趋势以及AI如何反哺网络优化，最终迈向“自驱动网络”的未来。
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采用平台工程方法加速生成式AI应用面对生成式AI成本高昂和价值交付缓慢的问题，许多企业停滞于实验阶段。本文深入探讨了如何借鉴平台工程理念，通过构建可复用的组件和标准化框架，帮助组织加速开发、有效控制成本，并实现可扩展的创新，从而成功部署生成式AI应用。
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英伟达与微软携手为AI超级工厂整合最新技术，赋能推理、网络安全及物理AI 英伟达与微软在Microsoft Ignite大会期间深化合作，宣布将最新的技术集成到微软的AI超级工厂中。此次合作将采用下一代英伟达Spectrum-X以太网交换机，并整合Blackwell平台、Azure NC系列虚拟机，以及Nemotron模型，旨在全面提升AI推理、网络安全和物理AI的性能与效率。
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使用基于树的模型进行时间序列预测：预测未来
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2025-11-19
处理几乎任何数据科学项目的五步指南数据科学项目成功与否的关键在于结构化的流程，而非仅仅是模型构建。本指南提出了一个实用的五步框架，帮助专业人士避免常见的陷阱，如目标错误或忽略数据质量问题。这五个步骤强调了业务目标定义、深入数据探索、建立有意义的基线、系统化地改进特征工程，以及在生产条件下的严格验证。遵循这一流程，可以确保开发出的AI解决方案不仅在技术指标上出色，更能为业务带来实际价值，是成功交付项目的基石。
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每位数据科学家都必读的5本免费书籍
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2025-11-19
字节跳动成立新部门专注于具身智能与机器人字节跳动已悄然成立一个全新的内部部门，聚焦于<em>具身智能</em>（Embodied AI）和<em>机器人</em>技术。据悉，该部门的目标是整合字节跳动在人工智能算法、大模型、计算机视觉和机器人控制等方面的现有优势，旨在探索AI技术在物理世界中的实际应用和商业化潜力。此举标志着字节跳动正积极布局人工智能的下一前沿领域，寻求将软件智能转化为实体操作能力。该新部门的成立，显示出大型科技公司对实现通用人工智能（AGI）的雄心。
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下一代机器人峰会：实现通用具身智能的关键技术与应用前景在近期举行的下一代机器人峰会上，业界专家聚焦于实现通用具身智能（Embodied AI）所面临的关键技术挑战和广阔应用前景。峰会强调，通用机器人需要突破当前任务特定性强的局限，通过多模态学习、更强的世界模型和高保真度模拟环境来构建鲁棒的感知、推理与操作能力。与会者普遍认为，具身智能是实现真正通用人工智能（AGI）的重要路径，未来将在工业制造、服务业乃至家庭场景中发挥颠覆性作用，驱动新一轮产业升级。
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2025-11-19
谷歌DeepMind开发出能预测未来动作的人工智能谷歌DeepMind开发出一种新型人工智能模型，能够预测人类在未来几秒钟内的行动。这项创新名为“Perceiver Actor”，通过分析当前视频帧来推断后续动作，例如预测一个正在玩游戏的人是否会跳跃或射击。研究人员表示，这种能力对于开发能够理解和响应人类行为的机器人和自动驾驶系统至关重要。该模型有望彻底改变人机交互方式，使机器更具预见性，从而提高安全性和效率。
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