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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-27
初学者必看的5个有趣Docker项目想要通过实践掌握Docker技能的初学者，可以从五个有趣且实用的项目中入手。这些项目涵盖了使用Docker托管静态网站、构建多容器应用（如Flask后端与Redis数据库）、共享数据库、实现Jenkins自动化持续集成，以及搭建Prometheus和Grafana进行日志和性能监控。通过亲手操作，您将不仅理解Docker的核心概念，还能掌握部署、管理和观测容器化应用的关键技能，有效避免“在我机器上可以运行”的问题，从而简化开发和部署流程。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-27
突破性预测方法实现了与现实惊人接近的结果由Lehigh大学统计学家Taeho Kim领导的国际数学家团队开发了一种新的预测方法MALP（最大一致性线性预测器），它通过最大化一致性相关系数（CCC），实现了比传统方法更贴近现实世界结果的预测。在眼科和身体测量数据的测试中，MALP展示了其在确保预测与实际值紧密对齐方面的潜力，有望重塑科学预测的可靠性。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-26
我们如何使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora OpenAI 团队仅用 28 天时间，借助 Codex 代理，成功将 Sora 的 Android 应用版本从原型推向全球发布，并登上应用商店榜首。本文深入解析了如何将 Codex 视为高级工程师进行指导和协作，利用其强大的代码生成和理解能力，实现了高效率和高可靠性的跨平台开发，标志着 AI 辅助工程进入新篇章。
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2025-12-26
RedCodeAgent：针对多样化代码智能体的自动化红队智能体本文介绍了RedCodeAgent，一种用于自动化代码智能体（code agent）的红队工具。该系统利用LLM推理能力生成攻击性任务，系统性地暴露代码智能体的安全漏洞，尤其擅长测试工具滥用和多步骤任务中的安全上下文丢失问题，是构建安全AI系统的关键一步。
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2025-12-26
Cursor CEO 警告“氛围编程”：盲目信赖 AI 写代码恐成豆腐渣工程 Cursor 首席执行官迈克尔・特鲁尔在财富头脑风暴 AI 大会上对“氛围编程”现象提出了尖锐批评。他指出，开发者过度依赖 AI 工具快速生成代码，却不深入检查代码细节，这种模式类似于在不稳固的地基上盖楼，最终将导致软件根基不稳和巨大的技术债务。特鲁尔强调，AI 编程的理想方式应是结合宏观指令与微观把控，确保开发者仍具备“掀开引擎盖”检查代码的能力。Cursor 自身通过将 AI 嵌入 IDE 的方式，力图在效率和代码质量之间实现平衡，巩固了其作为 AI 编程工具领域巨头的地位。
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2025-12-26
智谱推出轻量 AI 代码编辑器 Z Code：界面友好，无缝集成 Agent 能力智谱最新推出名为 Z Code 的 AI 协同开发工具，旨在解决命令行 AI 编程工具操作门槛高的问题。该工具提供统一、友好的可视化桌面，允许开发者通过自然语言与 Claude code、Codex 和 Gemini 等主流 Agent 工具对话，以驱动代码编写、逻辑分析和错误排查。Z Code 深度优化了人机协作，内置“思考模式”进行自我修正，并具备“历史重构”能力，让用户能像编辑代码一样编辑对话流。此外，它还设计了精细的权限管理系统，确保开发者在赋予 AI 自主权的同时保持绝对控制权，...
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-12-26
小红书开源 InstanceAssemble：让 AI 精准还原复杂图像排版小红书联合复旦大学推出了布局控制生成（Layout-to-Image）领域的创新方案 InstanceAssemble。该技术引入了“实例组装注意力”机制，实现了对图像中物体复杂、密集布局的精准控制和还原，标志着AI绘画进入“可精准构图”的新阶段。该方案基于扩散变换器架构，仅需极少的额外参数即可适配主流模型，如Stable Diffusion3-Medium和Flux.1，并在大规模密集布局数据集上展现出超越现有方法的优异性能。该研究已被NeurIPS 2025收录，相关代码已开源。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-12-26
Magentic Marketplace：研究代理市场行为的开源模拟环境 Microsoft Research 发布了 Magentic Marketplace，一个开源的、基于 Python 的模拟环境，专门用于研究和开发代理（agentic）市场的协调机制和市场设计。该平台旨在探索 AI 代理在未来经济中的互动行为，支持模块化配置和可扩展性，为理解资源分配和多代理决策提供了一个安全的研究沙盒。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-26
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 在 Amazon SageMaker AI 上优化 LLM 推理本文深入探讨了如何在 Amazon SageMaker AI 上使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 工具，系统性地优化大型语言模型（LLM）的推理性能。通过自动化基准测试和参数调优，我们展示了如何摆脱繁琐的手动试错，快速找到满足延迟和吞吐量目标的最优配置，并将其无缝部署到生产环境，以实现显著的成本和性能提升。
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使用 torch.compile 和梯度累积更快地训练模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-26
揪出“AI 人脸”更简单，新研究称仅需约 5 分钟针对训练即可一项发表在《皇家学会开放科学》上的新研究表明，通过约 5 分钟的针对性训练，人们能够显著提高识别 AI 伪造人脸的能力。研究人员发现，训练能有效提升参与者识破 StyleGAN3 生成图像的成功率，超级识脸者正确率从 41% 提升至 64%，普通参与者升至 51%。这种训练方法简单易行，能帮助人们更好地识别 AI 生成图像中常见的细节破绽，如牙齿排列、发际线和耳部的不自然之处。在 AI 图像被广泛用于伪造身份和社会欺诈的背景下，开发这种有效识别方法至关重要。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-26
上海：目标到 2027 年，培育 100 家开源商业化企业、集聚开源开发者超 300 万人上海市近日发布《上海市加强开源体系建设实施方案》，旨在将上海打造成具有国际竞争力的开源创新策源地和发展高地。该方案设定了明确的阶段性目标：到2027年，初步建成完善的开源体系，重点在于培育100家开源商业化企业，孵化200个以上优质开源项目，并集聚超过300万名开源开发者。此外，上海将重点打造人工智能国际开源社区，支持开源平台发布海外站，开发多语种模块，并强化算力券、模型券等资源支持，推动AI产业创新发展。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-12-26
清华开源 TurboDiffusion：AI 视频生成最高提速 200 倍，单张 RTX 5090 秒出大片清华大学 TSAIL 实验室联合生数科技发布了开源视频生成加速框架 TurboDiffusion，这项创新技术旨在解决当前 AI 视频生成推理速度慢的瓶颈。该框架通过 SageAttention 和稀疏线性注意力机制（SLA）等核心技术，实现了在保持视频质量的前提下，将端到端扩散模型的推理速度提升 100 至 200 倍的惊人效果。实测数据显示，在单张 RTX 5090 显卡上，生成 5 秒视频的耗时从 184 秒大幅缩短至仅需 1.9 秒，极大提升了生成效率，为高质量 AI 视频内容的快...
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-12-26
模仿真实脑细胞的人工神经元南加州大学（USC）的研究人员利用离子扩散忆阻器成功构建了能够复制真实大脑电化学行为的人工神经元。这项突破性技术有望将芯片尺寸缩小几个数量级，大幅降低能耗，使人工智能更接近通用人工智能（AGI）。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-26
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 在 Amazon SageMaker AI 上优化 LLM 推理本文深入探讨了在 Amazon SageMaker AI 上使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 来系统化优化大型语言模型（LLM）推理性能的方法。通过自动化基准测试和参数调优，您可以告别繁琐的手动试错，快速找到满足延迟和吞吐量服务水平协议（SLA）的最佳配置，从而显著提升自托管模型的效率和成本效益。
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2025-12-25
AI年度回顾：2025年你无法避开的14个AI术语 2025年AI领域的快速发展带来了大量新词汇和热点概念。本文为您盘点了今年最常被提及的14个AI术语，从“超级智能”到“Slop”（劣质内容），带您回顾这一年AI的疯狂与变革。了解这些定义年度趋势的关键词，为迎接下一个充满挑战的AI年份做好准备。
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2025-12-25
使用 BentoML 的 LLM-Optimizer 优化 Amazon SageMaker AI 上的 LLM 推理本文深入探讨了如何在 Amazon SageMaker AI 上利用 BentoML 的 LLM-Optimizer 工具，系统性地优化大型语言模型（LLM）的推理性能。面对自托管模型的成本和复杂性，LLM-Optimizer 提供了自动化的参数基准测试和搜索流程，以平衡吞吐量和延迟。通过 Qwen-3-4B 模型的实际部署案例，文章展示了如何找到最优的张量并行、批处理大小和并发限制配置，实现比基线高出 2.7 倍的吞吐量提升，确保生产环境下的服务水平目标。
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2025-12-25
英伟达斥资1400亿人民币收购AI芯片初创公司Groq的核心资产英伟达已同意以200亿美元现金（约合1403亿元人民币）的价格收购高性能AI芯片设计公司Groq的核心资产，创下其历史最高收购纪录。Groq的创始人曾主导谷歌TPU项目，该公司专注于AI推理优化的LPU芯片及GroqCloud平台。此次收购旨在增强英伟达在日益激烈的AI芯片市场中的竞争力，尤其是面对谷歌TPU等潜在竞品。收购完成后，Groq创始人兼CEO乔纳森·罗斯等核心高管将加入英伟达，推动授权推理技术的规模化落地，为英伟达产品带来极速低延迟的响应能力。
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2025-12-25
修图AI模型Qwen-Image-Edit-2511开源上线：提升角色一致性、增强几何推理阿里通义Qwen团队发布了全新的图像编辑模型Qwen-Image-Edit-2511，在原有基础上显著提升了编辑能力。该模型专注于在保持原图主体结构不变的前提下，进行精准的局部修改，解决了行业内图像编辑的难题。其核心亮点在于增强了对自然语言指令的遵循能力，能够自动理解并执行“换物体”或“移除路人”等操作。此外，新模型重点改善了角色一致性，强化了多人合影的融合效果，并集成了LoRA能力，提升了光照控制的便捷性，同时增强了几何推理能力，为开发者和设计师提供了高效的AI辅助工具。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-12-25
约书亚·本吉奥：AI聊天机器人“撒谎”，需要新的范式来解决其不可靠性图灵奖得主约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）对当前大型语言模型（LLM）的不可靠性表示担忧，他指出，AI聊天机器人存在“撒谎”现象，即生成看似合理但事实错误的答案。本吉奥强调，目前的AI范式，特别是基于人类反馈的强化学习（RLHF），不足以解决这一根本性问题。他呼吁科研界探索新的理论框架，以构建更安全、更可信赖的AI系统。这些系统不仅需要提高事实准确性，还需要具备内在的推理能力和透明度，以应对日益增长的AI应用风险。
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