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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-25
亚马逊利用专业化AI代理进行深度漏洞挖掘亚马逊首次公开了其内部系统“自主威胁分析”（ATA）的细节。该系统诞生于一次黑客马拉松，通过部署多个相互竞争的专业AI代理，来快速识别平台漏洞、执行变体分析并提议修复方案。ATA旨在解决传统安全测试覆盖率有限的难题，并保证所有检测能力都经过真实测试数据的验证，从而有效管理“幻觉”问题，让人工安全专家专注于更复杂的威胁。
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2025-11-25
MMCTAgent：实现对大型视频和图像集合的多模态推理本文介绍了MMCTAgent，一个创新的多模态代理框架，旨在解决处理和推理大型视频与图像集合的挑战。它利用大型多模态模型（LMMs）的强大能力，实现了跨大量视觉数据的高效、精确的推理和问答，显著提升了大规模视觉信息处理的效率和准确性。
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2025-11-25
智能的未来是什么？答案可能蕴藏在生命演化的故事中本文探讨了人工智能的未来，作者认为，AI的出现可能只是生命史上一个指导性生物过程的最新阶段。该过程不断产生更复杂、相互依赖的有机体。从神经科学视角审视，探索机器智能与生物智能的深层联系。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-24
机器学习工程师的Docker完全指南对于希望在开发和部署环境中实现可复现性和可移植性的机器学习工程师而言，Docker已成为不可或缺的工具。本指南全面介绍了Docker的核心概念，包括镜像、容器、仓库和Dockerfile的构建。通过学习如何将复杂的Python环境和依赖项容器化，工程师可以确保模型在本地、测试服务器或生产环境中保持一致的运行状态。掌握Docker是实现高效MLOps工作流和解决“在我机器上可以运行”问题的关键一步，极大地简化了深度学习项目的管理和部署流程。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-24
为BERT训练准备数据
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-24
奥尔特曼预警：OpenAI“艰难时刻”到来，AI领先优势缩小，将聚焦“超级智能” OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼在一份内部备忘录中承认，在谷歌等竞争对手的压力下，公司正面临“经济逆风”，并警告称营收增速在2026年可能降至个位数。尽管面临挑战，奥尔特曼强调公司仍将专注于实现“超级智能”的终极目标，认为这是当前技术路径上的关键。为巩固优势，OpenAI正开发代号为“Shallotpeat”的新模型，并与富士康合作开发AI数据中心组件，以应对日益激烈的AI竞赛。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-24
达特茅斯学院开发新型AI工具：可伪装人类完成问卷，并能破解99.8%的检测达特茅斯学院研究人员开发出一种名为“自主合成应答者”的新型AI工具，对在线调查研究构成了严峻威胁。该工具能够高效模拟人类行为完成问卷，并在最先进的机器人检测中实现了高达99.8%的逃避率。研究指出，利用AI伪造的调查数据成本极低，仅需五美分即可生成一个虚假回答，足以颠覆包括民意调查在内的多项社会科学研究的有效性。这项突破揭示了现有数据收集方法在应对通用大模型方面的脆弱性，亟需研究设计创新以应对AI时代的挑战。
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2025-11-24
马斯克透露特斯拉AI芯片进展：已部署数百万颗，未来芯片产能将超同行总和特斯拉首席执行官埃隆·马斯克系统披露了公司在人工智能芯片领域的战略布局。他表示，特斯拉已在车辆控制系统和数据中心部署了数百万颗自研AI芯片，并计划确立“一年一代”的芯片迭代节奏，目前AI5已设计完成，AI6研发已启动。马斯克宣称，特斯拉未来的芯片总产能将“超过全球其他所有AI芯片制造商之和”，目标是支撑自动驾驶和Optimus人形机器人的发展，从而巩固其在智能出行和机器人领域的领先地位。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-11-24
BlueCodeAgent：一个由自动化红队演练驱动的蓝队代理本文介绍了BlueCodeAgent，这是一个由自动化红队演练驱动的新型蓝队代理，旨在显著增强代码生成AI模型（CodeGen AI）的安全性和稳健性。通过模拟复杂的攻击场景，BlueCodeAgent学会了识别和阻止有害代码请求，为构建更安全的AI辅助编程工具提供了重要的自动化防御机制。
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2025-11-23
博弈论解释了算法如何推高价格最近的研究发现，即使是简单的定价算法也可能导致价格上涨。本文通过博弈论视角，探讨了学习算法如何在没有明确共谋的情况下，通过相互威胁和微妙的策略互动，导致市场价格维持在高位，这对传统的反垄断监管提出了新的挑战。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-23
Karpathy最新发文：别把AI当人看，它没欲望也不怕死知名AI研究员Andrej Karpathy在其最新观点中强调，将大语言模型（LLM）视为“更聪明的人类”是一种根本性的认知错误。他指出，人工智能是人类首次接触到的“非生物智能”，其进化机制、学习方式和目标驱动力与基于生物进化的人类智能截然不同。Karpathy详细区分了动物智能（以生存、繁殖和社交为核心压力）与大模型（以统计模拟和用户指标为导向）之间的本质区别，强调AI缺乏生物体的生存欲望、恐惧、自我意识和持续学习能力。理解这种区别对于准确预测和引导AI的未来发展至关重要，避免将人类的固...
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-23
马斯克想「杀死」氛围编程，就像 FSD 搞定自动驾驶埃隆·马斯克近日在社交平台发声，表示 xAI 致力于“杀死”当前流行的“氛围编程”（Vibe Coding）方式，推动软件开发回归纯粹的编程。他宣称未来 AI 将能根据用户描述制作出运行流畅的应用程序，这一目标与特斯拉 FSD 采用的端到端技术路线有相似之处。文章深入探讨了“氛围编程”的含义，即通过自然语言指令让 AI 自动生成代码，并分析了这种范式转变对软件工程的深远影响。马斯克的愿景旨在通过强大的 AI 模型，将人类意图直接转化为可执行代码，从而极大地降低开发门槛，让开发者更多地专注于...
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-23
苹果新研究：AI 不听录音，仅凭文本描述即可零样本识别洗碗等 12 种活动苹果最新研究展示了一种名为“后期多模态传感器融合”的技术，它能使大语言模型（LLM）仅通过分析音频和运动数据的文本描述，就能零样本识别出用户正在进行的 12 种日常活动，如洗碗、烹饪和举重等。该方法巧妙地避开了直接处理原始录音，极大地保护了用户隐私，同时利用 LLM 强大的多模态文本推理能力来整合不同来源的信息。研究表明，即使在无示例训练下，LLM 的活动识别准确率也远超随机水平，为未来在 Apple Watch 等设备上开发高效、注重隐私的 AI 应用奠定了基础。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-23
Gmail 被指“拿用户邮件训练 AI”，谷歌否认近期，社交媒体上出现大量关于谷歌更改政策以允许使用用户的 Gmail 消息和附件来训练 AI 模型（如 Gemini）的讨论。谷歌官方发言人珍妮・汤姆森对此进行了澄清，明确表示这些报道不准确，谷歌并未更改设置，且不会将用户的 Gmail 内容用于训练 Gemini AI 模型。报道指出，尽管谷歌否认，用户仍需检查并退出相关的“智能功能”设置，以确保隐私安全。此事件凸显了当前生成式AI在数据使用上的敏感性和用户对隐私的关注。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-23
告诉我，当构建能够等待、监控和行动的智能体时本文探讨了在构建能够等待、监控外部事件并根据情况采取行动的智能体时面临的挑战。研究提出了新的设计模式，旨在提高智能体的可靠性和响应能力，尤其是在需要与真实世界动态交互的场景中。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-23
BERT 模型及其变体：BERT 模型及其变体的全面指南
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- AI基础/开发
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2025-11-22
专家级特征工程：高风险模型的先进技术
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-22
摆脱时序差分学习的强化学习：一种分而治之的新范式本文介绍了一种基于“分而治之”（divide and conquer）范式的强化学习（RL）新算法，它完全不依赖于存在可扩展性挑战的时序差分（TD）学习。该算法通过对轨迹进行分段合并，理论上能将贝尔曼递归次数减少到对数级别，有效解决了长程任务中的误差累积问题。研究团队将其应用于目标条件强化学习，提出了<strong>Transitive RL (TRL)</strong>，并在OGBench等高难度任务上取得了优异表现，无需手动设置TD($n$)中的超参数$n$。
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- AI基础/开发
2025-11-22
使用多提供商生成式AI网关参考架构简化AI运维随着企业采用生成式AI，集中管理模型访问至关重要。本文介绍了AWS上的多提供商生成式AI网关参考架构，它利用Amazon Bedrock、SageMaker和开源LiteLLM，提供统一的界面来管理、治理和监控来自多个AI提供商（如OpenAI、Anthropic）的模型调用，简化了操作复杂性和成本控制。
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2025-11-22
Wipro PARI 如何利用 Amazon Bedrock 加速 PLC 代码生成制造业工程师手动将复杂流程需求转化为PLC梯形图代码通常需要数天时间。本文详细介绍了Wipro PARI如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude模型，通过先进的提示工程和自动化代码校正技术，将PLC代码生成时间从3-4天缩短至约10分钟，准确率提升至85%，显著加速了工业自动化流程。
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