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以下是 AI技术突破相关的文章

2025-11-10
致态TiPlus7100s固态硬盘发布：读速7400MB/s，提供1/2/4TB容量，售价659元起致态近日正式发布了TiPlus7100s固态硬盘系列，提供1TB、2TB和4TB三种容量，起售价仅为659元。该系列硬盘采用了长江存储新一代晶栈Xtacking 4.0架构闪存颗粒，显著提升了存储密度和性能。其顺序读取速度高达7400MB/s，写入速度达到6900MB/s，4K随机读写IOPS最高可达1500K，全面满足AIGC、视频剪辑等专业应用对高速存储的需求，展现出强大的市场竞争力。
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- AI工具应用
- AI行业应用
2025-11-10
使用强化学习控制自动驾驶汽车平滑高速公路拥堵研究人员部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AV）到高峰时段的高速公路交通中，旨在平滑拥堵和减少所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用RL训练交通流平滑控制器，并通过MegaVanderTest现场试验，展示了即使只有少数AV也能显著提高整体交通效率和燃油经济性的潜力。
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2025-11-10
AI如何影响我们学习、工作和娱乐的方式人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑我们的生活方式。这项技术正在深入渗透到教育、工作流程和娱乐领域，带来效率提升的同时，也引发了关于未来技能和伦理影响的讨论。了解AI驱动的变革至关重要，它不仅改变了我们获取信息的方式，也重新定义了人机协作的边界。从个性化学习路径到自动化办公任务，AI的影响无处不在，为社会带来了新的挑战与机遇。
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2025-11-10
埃隆·马斯克利用Grok设想爱的可能性在特斯拉股东批准其巨额薪酬方案后，埃隆·马斯克在X平台上分享了由xAI的Grok Imagine工具生成的一段感人视频。该视频展示了一个女人说“我永远爱你”的场景，引发了网友的广泛讨论和一些尖锐批评，特别是作家乔伊斯·卡罗尔·奥茨的评论，随后马斯克对此进行了回击。
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- AI新闻/评测
- AI创意设计
2025-11-10
视觉干草堆（Visual Haystacks）：针对图像集合的更难问题的回答基准本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是首个“以视觉为中心”的“大海捞针”（NIAH）测试，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。研究发现当前LMMs在视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著缺陷。为解决这些问题，作者提出了MIRAGE，一个基于检索增强生成的（RAG）框架，并在VHs基准上取得了最先进的性能。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-09
Crescent 库为数字身份系统带来隐私保护微软研究院发布Crescent库，专注于为数字身份系统集成先进的隐私保护技术。该库基于零知识证明（ZKP），使用户能够在不泄露敏感信息的情况下验证身份和数据交换，极大提升了数字身份的安全性与隐私性。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-11-09
《绝命毒师》创作者的新剧《Pluribus》明确表示由“人类创作”，而非AI 苹果TV新剧《Pluribus》在片尾打出“本剧由人类制作”的免责声明，引发关注。该剧创作者文斯·吉里根（Vince Gilligan）在接受采访时明确表示“我讨厌AI”，并将其比作“世界上最昂贵、能源消耗最大的剽窃机器”。本文探讨了影视行业对生成式AI的立场。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-09
RedCodeAgent：针对多样化代码智能体的自动红队智能体微软研究院发布了RedCodeAgent，一个创新的自动红队智能体，用于系统性地发现和利用代码智能体（Code Agents）中的安全漏洞和缺陷。本文深入探讨了其工作原理、测试方法以及对提升代码智能体安全性的重要意义，特别是在处理多样化代码生成任务时的有效性。
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2025-11-09
突破性光学处理器实现AI光速计算清华大学的研究人员开发出OFE²（光学特征提取引擎），这是一个利用光而非电脉冲处理数据的引擎，运行速度高达12.5 GHz。该技术通过集成衍射和数据准备模块，在AI任务中实现了前所未有的速度和效率，并在图像处理和高频交易中展示了更低的延迟和更高的准确性，推动了光学计算在真实世界高性能AI中的应用。
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2025-11-09
AMD 2nm Zen6处理器确认明年问世，但桌面版还得等等 AMD近期财报显示AI业务强劲增长，CEO苏姿丰确认Zen6架构的EPYC处理器Venice将于明年问世，采用台积电2nm工艺。这款处理器将搭配MI400系列AI显卡，旨在对抗英伟达的AI芯片，并已获得多家AI巨头订单。然而，消费级锐龙桌面版Zen6的发布时间仍不明朗，可能面临成本压力。好消息是，消费级平台预计将继续兼容AM5插槽，为现有用户提供升级便利。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-11-08
针对提示注入攻击的防御：StruQ 和 SecAlign 提示注入攻击已成为LLM应用的首要威胁。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。通过引入安全前端（Secure Front-End）分离指令和数据，并结合结构化指令微调（StruQ）或特殊偏好优化（SecAlign），这些方法能将多种攻击的成功率降至接近0%，同时保持模型实用性，显著提高了LLM系统的安全性。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-08
雄安人工智能算力调度平台正式上线运行雄安人工智能算力调度平台近日在雄安城市计算中心正式投入运行，标志着雄安新区在构建智能数字基础设施方面迈出关键一步。该平台已接入全国29个算力节点，统筹调度23000P异构算力（含7000P国产化算力），实现了跨区域算力协同网络，为大模型训练和AI应用开发提供高效、绿色的算力支撑。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-08
工具空间干扰：在MCP时代，为大规模智能体兼容性而设计本文深入探讨了在多智能体协作平台（MCP）时代面临的“工具空间干扰”问题。研究如何通过设计机制来确保大规模智能体系统（如GPTs）在共享工具和API时的兼容性和可靠性。了解如何为未来的自主智能体生态系统构建稳定、可扩展的基础设施。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-08
当人工智能遇上生物学：机遇、风险与责任本文探讨了人工智能与生物学交叉领域的机遇、风险与责任。随着AI在生物研究中的应用日益深入，如何平衡创新潜力与潜在威胁，建立负责任的生物安全框架，是当前亟待解决的关键议题。
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- AI行业应用
2025-11-08
荣耀CEO宣布明年将推出机器人手机：手机将能自己移动荣耀CEO李健在世界互联网大会乌镇峰会上宣布，荣耀计划在明年推出集成了AI、具身智能与高清摄像的Robot Phone（机器人手机）。这款手机将具备隐藏式机械臂云台，使其能够实现“自己动”的功能，支持全自动构图和目标跟随。此外，其端侧大模型YOYO具备情感感知能力，能主动提供服务，化身为个人管家和创意伙伴。此举是荣耀“阿尔法战略”的一部分，旨在定义下一代终端新物种，深度融合AI、机器人技术与专业影像能力。
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打破人工智能基础设施中的网络壁垒本文深入探讨了当前人工智能基础设施面临的网络瓶颈问题，以及微软研究院如何通过创新的网络架构设计来突破这些限制。了解如何通过优化互连、提高带宽和降低延迟，以满足未来大型AI模型对计算资源日益增长的需求。
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- AI行业应用
2025-11-08
为什么AI研究人员正在转向“具身智能”，以及这与我们日常生活的关联具身智能（Embodied AI）正成为人工智能领域的前沿热点，旨在让AI系统走出虚拟世界，与物理环境进行交互。与单纯处理文本或图像的模型不同，具身智能强调机器人或实体代理通过感官输入和执行动作来学习和推理。这项技术结合了深度学习、机器人学和认知科学，有望彻底改变制造业、物流和家庭服务等多个行业。通过在真实或模拟环境中不断试错，具身智能体能够发展出更深层次的理解能力和解决实际问题的技能，推动AI从认知助手迈向物理世界的执行者，对未来人机协作产生深远影响。
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2025-11-08
代码无需审核、数据随便喂，AI 正在催生下一场企业级灾难随着人工智能工具的普及，企业内部正在蔓延一种名为“Vibe Coding”（氛围编程）的现象，员工在没有充分理解代码逻辑和风险的情况下，直接利用AI生成代码并部署到生产环境，甚至输入敏感数据。这已导致软件质量急剧下降，并构建起危险的“影子 IT”系统，让企业安全面临失控风险。有专业人士指出，盲目跟风AI的策略，远不如审慎评估技术引入更为重要，企业急需建立有效的代码审查和数据安全机制来应对这一挑战。
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2025-11-08
月产10→16万片晶圆：黄仁勋亲赴洽谈，台积电3纳米产能将为英伟达激增约50% 英伟达为应对下一代“Rubin”AI芯片的爆炸性需求，正积极推动主要代工厂台积电大幅提升3纳米工艺产能。据报道，英伟达CEO黄仁勋亲自到访台积电，就产能分配进行深入谈判。为满足需求，台积电计划将其3纳米月产能从目前的10万片晶圆增加至16万片，增幅高达50%，其中很大一部分将专门供应给英伟达。此举彰显了英伟达对其“Rubin”系列AI芯片的巨大市场信心，该系列芯片将采用更先进的N3P工艺和HBM4内存技术，有望推升AI算力的全新标准，同时也将是驱动台积电未来营收增长的核心动力。
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- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-11-08
PLAID：一种可同时生成蛋白质1D序列和3D结构的多模态生成模型继AlphaFold2获得诺贝尔奖后，AI在生物学领域迈入新阶段。本文介绍了PLAID模型，它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了蛋白质1D序列和3D结构的联合生成。PLAID支持基于功能和生物体提示词的控制，并可仅使用序列数据库进行训练，是蛋白质设计领域的一大突破。
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