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以下是 AI基础/开发相关的文章

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GitHub 2025 年度开发者报告发布：AI 驱动的软件开发新时代 GitHub 最新发布的 2025 年度报告揭示了软件开发领域正在经历深刻变革，核心驱动力是人工智能的全面融入。报告显示，AI 辅助工具的使用率激增，开发者正以前所未有的速度利用 Copilot 等工具提高编码效率和质量。特别是对于开源贡献和安全修复方面，AI 正在成为不可或缺的助手。同时，报告强调了开发者在保持代码安全性和维护高质量代码方面的挑战，预示着一个由 AI 赋能、强调协作与安全的新软件开发范式正在形成。
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2025-10-30
OpenAI 2.0 时代：落地 AI 战略的三大挑战与应对之道 OpenAI 迈入 2.0 时代，从技术突破转向实际的商业化落地，面临着技术成熟度、成本控制与规模化部署，以及全球监管合规三大核心挑战。要实现 AI 的普惠化和可持续发展，企业必须在提升模型效率、优化基础设施投入、并积极应对伦理与安全问题上寻求突破。文章深入分析了这些关键瓶颈，并探讨了应对策略，旨在指导企业如何在快速演进的 AI 领域中成功构建并实现其战略目标。
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2025-10-30
深入Omniverse：开放世界基础模型生成合成世界，推动物理AI发展物理AI模型需要真实世界的接地数据进行训练，但收集这些数据既困难又危险。NVIDIA通过更新Cosmos开放世界基础模型（WFM），利用Omniverse平台生成海量物理合成数据，加速物理AI的开发、测试与验证。本文深入探讨了Cosmos Predict 2.5和Cosmos Transfer 2.5的最新进展，以及Skild AI、Serve Robotics等领先企业如何通过合成数据提升机器人和自动驾驶系统的性能。
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GitHub 最新预测：到 2030 年印度软件开发者数量将超美国，登顶全球 GitHub 最新发布的《Octoverse 2025》报告预测，到 2030 年，印度软件开发者数量将超越美国，成为全球第一。目前美国仍以 2800 万名开发者领先，但印度预计将新增超过 3560 万开发者，总数突破 5750 万。报告指出，印度和亚太地区的高速增长主要得益于政府推动的技术培训和 AI 驱动的本地语言开发工具。此外，生成式 AI 正加速普及，TypeScript 已超越 Python 成为最受欢迎的编程语言，超过 80% 的新用户在注册首周就启用了 Copilot，显示 ...
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2025-10-30
OpenAI再度开源力作Safeguard模型：可完整展示AI“思维链”，强化内容分类能力 OpenAI发布了其在开源领域的最新力作——gpt-oss-safeguard-120b和gpt-oss-safeguard-20b两款开源权重模型，旨在为开发者提供强大的内容推理、分类和标记工具。该模型核心优势在于允许开发者自定义安全策略，并在推理阶段直接应用，而非硬编码于训练阶段。其最大的亮点是支持完整的“思维链”（CoT）输出，能清晰展示AI的决策过程。这种设计极大地增强了内容安全策略的灵活性和可解释性，特别适用于快速演变的新兴风险场景，是AI安全治理领域的一项重要技术进步。
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Meta 请求法院驳回“非法下载色情内容训练 AI”诉讼，称下载属个人行为与 AI 训练无关 Meta 公司近日向美国法院提交动议，请求驳回一项指控其非法下载色情内容用于训练 AI 的诉讼。原告方 Strike 3 Holdings 声称 Meta 通过公司 IP 地址下载了大量成人影片。Meta 强烈否认，辩称这些指控“基于猜测和暗示”，并强调相关下载行为仅限于零星的“私人个人使用”，数量极少，且其 AI 模型研究启动时间晚于部分下载行为。Meta 驳斥了使用秘密网络进行大规模数据收集的说法，指出指控与事实不符，并强调公司网络使用者的复杂性，要求法院驳回所有版权索赔，以捍卫其 A...
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华硕推出 PE3000N 迷你电脑：首批搭载英伟达 T5000 模块，AI 算力达 2070 FP4 TFLOPS 华硕发布了专为机器人技术和智能自动化设计的 PE3000N 加固型迷你电脑，核心搭载了英伟达 Jetson IGX Thor T5000 模块。该设备凭借其强大的 AI 处理能力，峰值算力达到惊人的 2070 FP4 TFLOPS，为复杂的工业应用提供支持。PE3000N 满足 MIL-STD-810H 军用标准，支持在-20°C至60°C极端温度下稳定运行，并提供灵活的高带宽连接选项，最高可支持 4 张 25GbE 网卡和 16 路 GMSL 摄像头接入。该产品兼容 NVIDIA Isa...
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Anthology：通过生成和利用包含丰富个体价值观和经验细节的自然叙事背景故事，对大型语言模型进行代表性、一致和多样化的虚拟角色训练伯克利AI研究实验室（BAIR）推出了“Anthology”方法，旨在通过为大型语言模型（LLM）提供详细的个体生活叙事作为背景故事，训练出更具代表性、一致性和多样性的虚拟角色。本文详细介绍了Anthology如何超越传统的人口统计学限制，实现对个体人类样本的更精确模拟，并在公共民意调查近似测试中取得了优异结果，有望革新用户研究和社会科学领域。
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OpenAI 2028 年研究路线图公布：目标是实现通用人工智能（AGI） OpenAI 近日发布了面向 2028 年的长期研究路线图，明确将实现通用人工智能（AGI）作为核心目标。该路线图详细阐述了在模型能力、安全性、可控性以及对社会影响的深入研究方向。OpenAI 强调，AGI 的实现需要持续在基础架构、算法创新和跨模态融合方面取得突破。路线图预示着未来几年人工智能领域将聚焦于构建更强大、更安全、更贴近人类智能的系统，致力于解决通用智能的根本性挑战，并为未来的技术发展设定了明确的里程碑。
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DeepSeek或已找到改善AI记忆力的新方法中国AI公司DeepSeek发布了一款新的OCR模型，其核心创新在于信息处理方式——将文本信息压缩成图像形式存储。这种方法有望用更少的Token（文本单位）保留信息，有效缓解AI“上下文腐烂”问题，降低计算需求，并可能对AI的记忆和推理能力产生深远影响。
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Extropic 旨在颠覆数据中心热潮初创公司 Extropic 推出了一种全新的“热力学采样单元”（TSU）芯片 XTR-0，旨在挑战 Nvidia 等巨头。该芯片处理概率而非传统的 1 和 0，承诺在扩展后能实现比现有芯片高出数千倍的能效，为 AI 数据中心的巨大能耗挑战提供经济的替代方案。
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发布 gpt-oss-safeguard：支持自定义安全策略的开源安全推理模型（120B和20B） OpenAI发布了gpt-oss-safeguard研究预览版，包含120B和20B两个尺寸的开源权重推理模型，专注于安全分类任务。该模型通过在推理时直接解释开发者提供的策略来工作，提供比传统方法更灵活、可解释的决策过程，允许开发者自由使用、修改和部署。
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使用 Python 和 API 收集实时数据实践指南掌握使用API进行实时数据收集是数据专业人员的核心技能之一。本指南深入解析了API的基础知识、工作原理以及如何使用Python进行高效的数据抓取。文章详细介绍了如何利用`requests`库发出HTTP请求，并以Eurostat API为例，演示了数据获取、JSON解析、转化为Pandas DataFrame并进行筛选的完整实战流程。内容涵盖了API交互的关键步骤和最佳实践，旨在帮助读者自动化、可扩展地获取高质量、实时更新的数据资源，从而支持复杂的数据分析和决策制定。
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生成式AI炒作大盘点：它真的能彻底改变SDLC吗？生成式AI正在重塑软件开发生命周期（SDLC），显著提升编码、测试和文档编写的速度，但其真正的变革潜力在于与人类专业知识的结合。市场研究预测，相关市场规模将从2025年的0.25亿美元激增至2035年的753亿美元，显示出巨大的增长潜力。文章探讨了LLM在自动化重复性任务方面的应用，同时也深入分析了数据隐私风险和开发者的未来角色定位，强调AI应作为“战略副驾驶”，而非人类专业知识的替代品，以负责任的方式加速SDLC。
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OpenAI 2028 年 AI 研究路线图：聚焦通用人工智能（AGI）与长期前景 OpenAI 近日发布了一份面向 2028 年的 AI 研究路线图，明确了其在通用人工智能（AGI）和超越当前技术范畴的长期目标。该路线图强调了在 AI 安全性、可解释性以及提升模型泛化能力方面的关键挑战。OpenAI 计划通过多模态集成和全新的架构创新，持续推动大语言模型向更具推理和规划能力的通用智能体演进，这预示着未来几年 AI 领域的发展方向。
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利用大语言模型嵌入的文本数据七大高级特征工程技巧
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顶级5款开源文本转语音模型：VibeVoice、Orpheus、Kokoro、OpenAudio和XTTS-v2深度对比
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使用Python通过API收集实时数据：动手实践指南
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2025-10-29
技术报告：gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 的性能与基线评估 OpenAI 发布了 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两个开源权重模型，它们基于 gpt-oss 模型进行后训练，专门用于根据提供的策略对内容进行推理和标记。本文档详细介绍了这些模型的基线安全评估结果，强调其主要用途是内容分类，并讨论了其在聊天场景下的安全表现。
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2025-10-29
StrongREJECT：一个更准确、更稳健的LLM越狱评估基准本文揭示了现有LLM越狱评估中的常见缺陷，指出许多声称成功的越狱方法并不可靠。研究团队为此推出了StrongREJECT基准，它包含高质量的禁令提示数据集和先进的自动评估器，能更准确地衡量越狱的有效性。实验发现，许多越狱方法在绕过安全措施的同时，会显著降低模型的整体能力，揭示了“意愿-能力权衡”现象。
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