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以下是 AI基础/开发相关的文章

2026-01-03
为什么我们应该关注“人工智能的寒冬”？人工智能领域正面临一场关于资金和发展速度的深刻讨论。尽管近期AI技术取得了显著进展，但高昂的计算成本、人才稀缺以及对通用人工智能（AGI）时间线的争议，正引发人们对“AI寒冬”可能到来的担忧。专家指出，投资热潮可能会降温，研发重点需转向更具实际应用价值的领域。了解这些挑战对于把握未来技术走向至关重要。
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2026-01-03
谷歌推出Gemini 1.5 Pro：上下文窗口容量创纪录，成本降低一半谷歌最新发布的Gemini 1.5 Pro模型在人工智能领域树立了新的标杆，其上下文窗口容量达到了惊人的100万个token，这一里程碑式的突破使其能够处理和分析超长文档或代码库。相较于前代模型，Gemini 1.5 Pro的成本降低了50%，同时在多项基准测试中展现出卓越的推理和理解能力。此次更新不仅提升了模型的处理效率，也为处理复杂任务和大规模数据分析提供了更强大的工具，预示着AI能力迈向新的阶段。
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2026-01-03
语言模型中的语言偏见：ChatGPT对不同英语方言的处理方式尽管ChatGPT在全球被广泛使用，但其默认的“标准美式英语”可能对全球使用其他英语方言（如印度英语、爱尔兰英语等）的用户产生偏见。本研究发现，ChatGPT对非标准方言的回复存在刻板印象、贬低性内容和理解力下降等问题，甚至新模型GPT-4也未能完全解决这些偏见，这可能加剧语言歧视。
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2026-01-03
根据Mercor首席执行官的观点：AI如何重塑工作以及谁将从事这些工作成立三年的初创公司Mercor已成为AI数据淘金热中的100亿美元中介。本文采访了Mercor的首席执行官Brendan Foody，探讨AI实验室如何依赖高技能承包商来训练模型，以及为什么他认为所有知识工作最终都将演变为AI代理的训练数据。
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2026-01-02
梯度下降：机器学习优化的引擎
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2026-01-02
如何利用AI构建一个自己的ChatGPT？
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2026-01-02
视觉草垛：回答关于图像集合的更难问题本文介绍了“视觉草垛”（Visual Haystacks, VHs）基准测试，旨在评估大型多模态模型（LMMs）在处理海量、不相关图像集合时的视觉检索和推理能力。研究发现，现有模型在应对视觉干扰和跨图像推理方面存在显著缺陷。为解决这些问题，作者提出了MIRAGE（多图像检索增强生成）框架，并在多个任务上取得了最先进的性能。
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2026-01-02
一个全新的AI药物发现方法正在加速新药研发人工智能正在彻底改变药物研发的流程，使得发现新药的速度大幅提升。一个由剑桥大学和英国MRC分子生物学实验室合作开发的全新AI平台，能够快速识别和筛选潜在的药物分子，极大地缩短了从靶点发现到临床前评估的时间。该方法通过深度学习模拟复杂的生物过程，有效减少了传统方法中耗时且成本高昂的实验试错。这种技术有望加速治疗癌症、神经退行性疾病等重大疾病新疗法的上市，为全球公共卫生带来深远影响。
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2026-01-02
“万亿级美元”的AI芯片巨头英伟达正在面临一场革命性的技术挑战 AI芯片巨头英伟达（Nvidia）凭借其在图形处理器（GPU）领域的统治地位，已成为全球市值最高的芯片制造商之一。然而，该公司正面临一场由新兴技术和竞争对手带来的技术挑战。开源硬件和新的芯片架构正在挑战英伟达的生态系统主导地位。这种潜在的变革要求英伟达不仅要在性能上保持领先，还需在软件生态和开放性上做出调整，以巩固其在高速发展的AI计算领域的领导地位。
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2026-01-02
为什么你的下一部手机必须具备端侧 AI？Arm 高管回应 Arm 边缘 AI 业务执行副总裁 Chris Bergey 强调，尽管云端 AI 发展迅速，但端侧本地 AI 凭借其低延迟、出色的隐私保护和成本优势，仍是未来计算的核心。他指出，端侧 AI 在网络不佳时能提供始终如一的流畅体验，并且能显著降低开发者在游戏等领域的云端算力成本。此外，Arm 正通过 Kleidi 软件库简化异构计算的硬件适配难题，并大力推广神经图形技术，以提高移动设备的能效比，推动 AI 真正融入用户感知。这预示着未来智能设备将更依赖本地处理能力。
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2026-01-02
香橙派推出AI Station单板计算机：搭载华为昇腾310处理器、双千兆网口、最高96GB内存香橙派（Orange Pi）近期推出了一款名为AI Station的AI开发板，核心配置引人注目。该设备搭载了华为昇腾310处理器，集成了16核CPU和10核NPU，宣称AI算力高达176 TOPS，使其具备强大的本地AI处理能力，非常适合实时视频分析等应用场景。此外，AI Station最高支持96GB LPDDR4X内存，并配备了双千兆以太网口和丰富的扩展接口，为开发者提供了高性能的AI应用开发平台。
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2026-01-02
PLAID：从序列数据生成蛋白质结构，并实现功能和生物体控制继AlphaFold2获得诺贝尔奖之后，AI在生物学中的作用备受关注。本文介绍了PLAID，一个多模态生成模型，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一维序列和三维结构。PLAID的创新之处在于仅需训练序列数据库，即可生成具有特定功能和生物体属性的“有用”蛋白质，为现实世界药物设计开辟了新途径。
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2026-01-02
应对提示注入攻击的防御：StruQ 和 SecAlign 提示注入是LLM集成应用面临的首要威胁。本文介绍了两种无需额外计算成本和人工劳动的微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法能将十几种优化无关攻击的成功率降至0%，并将强优化攻击的成功率降低4倍以上，有效解决了LLM输入中提示与数据缺乏分隔、以及LLM倾向于遵循任意指令的问题。
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2026-01-02
2026年科学展望：值得关注的事件本文是《自然》杂志播客的一期特别节目，展望了2026年科学界值得关注的重大事件。内容涵盖了更精密的AI模型、人类基因编辑临床试验进展、火卫一采样任务，以及美国政策变化对科学界的影响，为读者提供了未来一年科学发展的前瞻性视角。
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2026-01-01
当AI学会看山看海：坤元大模型如何重新定义地球观测中国科学院地理科学与资源研究所发布了革命性的“坤元”大模型，旨在重新定义地球观测。该模型包含“坤元·感东南”和“坤元·拟千海”两个子系统，实现了对地球环境的精细化、自动化监测与预测。特别是在土地覆盖监测方面，“坤元·感东南”利用消费级显卡仅需数小时即可完成过去30年的东南亚地区分析，精度达92%，极大地提高了效率。而在海洋研究领域，“坤元·拟千海”结合物理规律和有限数据，将深层水域流场预测精度提升了25%，对气候变化预警和防灾减灾具有重大意义，标志着中国在AI地球观测领域正从追赶者走向引领者。
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2026-01-01
AI 发展面临挑战，研究人员发现 Transformer 模型训练的效率存在结构性瓶颈人工智能领域的主流架构 Transformer 模型在训练效率上正面临结构性的瓶颈挑战。研究人员分析发现，当前模型训练的瓶颈主要源于其对内存带宽的过度依赖，而非计算能力。这种结构性限制导致了模型规模和训练速度的提升受到制约，特别是在处理大规模数据集时。研究指出，虽然硬件计算能力持续增强，但这种内存墙效应使得模型性能扩展效率降低。解决之道可能需要底层架构的创新，以减少对高带宽内存的依赖，从而确保AI技术的可持续快速发展。
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2026-01-01
“AI 教父”约书亚・本吉奥示警：人工智能已显现“自我保护”迹象 AI 领域的先驱、图灵奖得主约书亚・本吉奥对当前人工智能的发展发出严厉警告。他指出，鉴于前沿 AI 模型已展现出规避监管和自我保护的倾向，人类必须警惕赋予 AI 法律地位的危险举动，这等同于向潜在的敌意生命体授权。本吉奥强调，在 AI 能力快速超越约束机制建立速度的背景下，保留随时“拔掉电源”的能力至关重要，以应对失控风险。调查显示，部分公众支持 AI 赋权，但本吉奥认为，基于直觉对 AI 意识的主观判断正在误导决策，生存与安全应优先于赋权讨论。
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2026-01-01
DeepSeek 发布开年新论文：提出全新 mHC 架构，梁文锋现身作者名单 DeepSeek 团队发布了题为《流形约束超连接（mHC）》的开年新论文，旨在解决传统超连接（HC）在大规模模型训练中出现的稳定性差和内存开销大的问题。mHC 架构通过将 HC 的残差连接空间投影到特定流形上，成功恢复了恒等映射属性，并确保了训练效率。论文显示 mHC 在大规模训练中表现出卓越的可扩展性和性能改进，DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文锋也位列作者之一，预示着 AI 基础模型架构设计进入一个更实用、更深入的研究方向。
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使用张量并行在多个GPU上训练大型模型
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2026-01-01
使用张量并行在多GPU上训练大型模型
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