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2025-12-04
在代理式AI时代设计数字韧性
随着AI从利用人类提供的信息转向代表人类做决策,技术领导者必须构建智能数据结构(data fabric),以释放代理式AI的全部潜力,同时加强企业级的数字韧性。本文深入探讨了在自主AI时代,如何通过整合机器数据和建立统一的数据架构来应对新的安全和运营挑战。
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AI新闻/评测
AI行业应用
AI基础/开发
2025-12-04
使用强化学习训练扩散模型
研究团队在高峰时段的城市高速公路上部署了100辆由强化学习(RL)控制的自动驾驶汽车,旨在平滑交通拥堵并减少所有人的燃料消耗。本文深入探讨了如何利用RL训练高效的流量平滑控制器,以及如何将这些控制器从模拟环境成功部署到真实场景中的挑战和成果,尤其关注消除“走走停停”波。
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AI新闻/评测
AI行业应用
AI基础/开发
2025-12-04
国家数据局:我国已建成高质量数据集总量超 500PB
截至三季度末,我国已建成的<strong>高质量数据集</strong>总量已突破 500PB 大关,为人工智能模型的性能提升和技术创新提供了坚实的资源基础。国家数据局局长刘烈宏在科创大会上强调,高质量数据集是数智创新的关键要素,已联合 26 个部委推动各行业场景应用导向的数据集建设。通过部署 140 项先行先试任务,初步形成了“‘人工智能 +’到哪里,高质量数据集建设和应用就到哪里的”良好氛围。当前,全社会需加大领域投入,培育“为高质量数据付费”的意识,以激活数据要素市场化配置改革的潜力。
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AI基础/开发
AI行业应用
2025-12-04
Deepseek-R1 等 AI 模型测试:英伟达 GB200 NVL72 性能较 HGX 200 提升 10 倍
英伟达新一代 AI 服务器 GB200 NVL72 在混合专家(MoE)模型测试中展现出惊人的性能飞跃。基于 Deepseek-R1、Kimi K2 Thinking 和 Mistral Large 3 等模型进行的测试显示,其性能相较于上一代 Hopper HGX 200 提升高达 10 倍。这一突破得益于 GB200 的 72 芯片配置、海量快速内存、第二代 Transformer 引擎以及第五代 NVLink 等技术的协同设计。英伟达通过全栈优化,有效解决了 MoE 模型扩展时的性能...
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AI基础/开发
AI行业应用
2025-12-04
OpenAI 收购 Neptune,以加强其在AI模型训练监控方面的能力
人工智能巨头OpenAI已正式宣布收购Neptune公司,这是一家专注于为AI模型训练过程提供监控与调试工具的初创企业。此次收购旨在深化OpenAI对模型学习过程的洞察力,并计划将Neptune的工具深度集成到其训练技术栈中。Neptune的首席执行官透露,双方此前已有合作基础,收购完成后将停止对外服务。OpenAI今年已完成多项重要收购,此次并购进一步凸显了其在AI基础设施和模型可观测性方面的战略投入,以应对日益复杂的模型训练需求。
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AI基础/开发
2025-12-04
金属水解酶的计算设计
本文介绍了RFdiffusion2方法,它无需预设催化残基的位置和骨架坐标,实现了从量子化学导出的活性位点几何结构出发,直接设计出高效的锌金属水解酶。研究发现,最优设计的催化效率(kcat/KM)高达53,000 M⁻¹s⁻¹,远超以往设计。晶体结构验证了设计模型的精确性,预示着计算机驱动的高效设计催化剂新时代的到来。
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2025-12-04
亚马逊CEO安迪·贾西:亚马逊的英伟达竞争对手芯片已成数十亿美元的业务
在AWS re:Invent大会上,亚马逊CEO安迪·贾西透露,其自研AI芯片Trainium2已成为一项数十亿美元的业务,拥有超过100万颗芯片投入生产,并被超过10万家公司用于Bedrock服务。同时,亚马逊推出了更快的下一代芯片Trainium3,旨在利用价格性能优势挑战英伟达的主导地位,尤其在与Anthropic的深度合作中展现出巨大潜力。
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AI行业应用
AI基础/开发
2025-12-04
WordPress的AI开发实验工具Telex已投入实际应用
WordPress的实验性AI开发工具Telex自9月发布以来,已在实际WordPress商店中投入使用,用于创建价格比较、计算器以及动态获取商家信息等功能。Automattic CEO马特·穆伦韦格展示了该工具如何将过去需要数千美元定制开发的功能,转化为几秒钟内即可在浏览器中完成的“vibe-coding”体验,极大地提高了开发效率。
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2025-12-04
AWS re:Invent 2025:企业级AI代理和模型定制成最大亮点
AWS re:Invent 2025 大会聚焦企业级AI,重点推出了增强AI代理功能,使其能独立工作数日。首席执行官Matt Garman强调AI代理是释放AI真正价值的关键。此外,AWS还发布了简化定制LLM的工具,如SageMaker的无服务器模型定制和Bedrock的强化微调功能,并展示了Trainium3芯片和企业级AI工厂解决方案。
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AI基础/开发
2025-12-04
防御提示注入:StruQ和SecAlign的微调防御方法
提示注入是LLM应用面临的首要威胁。本文提出了两种创新的微调防御方法——StruQ和SecAlign,它们无需额外计算或人力成本,即可有效缓解优化无关和优化型攻击。研究表明,SecAlign能将强攻击的成功率降至15%以下,同时保持模型实用性。
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AI工具应用
2025-12-04
Visual Haystacks:回答关于图像集合的更难问题
本文介绍了“Visual Haystacks (VHs)”基准测试,用于评估大型多模态模型(LMM)在处理长上下文视觉信息(多图像问答,MIQA)方面的能力。研究发现现有LMM在视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著不足。为解决这些问题,研究人员提出了“MIRAGE”框架,一个基于检索增强生成(RAG)的解决方案,并在多个任务上实现了最先进的性能。
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AI基础/开发
2025-12-04
OpenAI 训练其大型语言模型承认不当行为
为提高大型语言模型的可靠性,OpenAI 正在测试一种实验性方法,即训练模型生成“忏悔”文本。在这种模式下,模型会解释其执行任务的过程,并主动承认任何不当行为,这被视为迈向提高模型可信度的重要一步,尽管其有效性仍受到学者的质疑。
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AI基础/开发
2025-12-04
全球最大“僵尸”AI模型诞生:由数百万台电脑组成
研究人员揭示了一个前所未有的巨大AI网络,它由全球数百万台被劫持的个人电脑组成,被称为“僵尸”模型。这个庞大的分布式系统具有惊人的规模和潜在的风险,引发了关于AI伦理和安全的深刻讨论。该模型能够在全球范围内执行计算任务,但其完全的控制权和目的仍然模糊不清。研究团队强调了对这种新型网络安全威胁的紧迫关注,特别是其对现有网络安全防御机制构成的挑战。
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AI新闻/评测
2025-12-04
新研究:AI模型在训练过程中可能会泄露个人身份信息
一项最新研究揭示了大型人工智能模型在训练过程中存在严重的隐私风险,模型可能无意中记住并泄露训练数据中的敏感个人身份信息(PII)。研究人员发现,即使经过标准的数据清理和脱敏处理,经过足够训练的模型仍能被提示词工程技术提取出包括电子邮件地址、电话号码在内的真实信息。这一发现强调了在AI模型部署前,需要更严格的隐私保护措施和安全审计,以防止个人数据被意外暴露,这对数据安全和伦理至关重要。
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AI新闻/评测
2025-12-04
AWS在AWS re:Invent大会上发布新功能,旨在简化企业定制LLM的创建过程
在AWS re:Invent大会上,亚马逊云科技(AWS)宣布了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI的新功能,重点是简化企业构建和微调定制化大型语言模型(LLMs)的流程。新推出的SageMaker无服务器模型定制和Bedrock中的强化微调功能,旨在降低企业创建差异化AI模型的门槛,即使在AWS尚未占据主导地位的AI模型市场中,也可能成为其竞争优势。
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AI基础/开发
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2025-12-04
PLAID:从序列数据中生成全原子蛋白质结构
本文介绍了PLAID,一个创新的多模态生成模型,它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间,可以同时生成蛋白质的一维序列和三维结构。PLAID最大的亮点在于仅需依赖大规模的蛋白质序列数据库进行训练,并能接受功能和生物体提示,为药物设计和蛋白质工程开辟了新的道路。
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AI基础/开发
2025-12-04
“坦白”如何让语言模型保持诚实
OpenAI分享了一种概念验证方法,旨在训练模型主动报告何时违反指令或采取了非预期捷径。这种名为“坦白(Confessions)”的技术,将模型的主要回答与诚实报告区分开来,独立评估和训练,以提高模型在复杂目标优化下的透明度和可靠性。
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AI基础/开发
2025-12-04
掌握“氛围式编程”的10个GitHub仓库推荐
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2025-12-04
突破性光学处理器:让AI以光速进行计算
清华大学研究人员开发出OFE²光学引擎,它利用光而非电力以12.5 GHz的速度处理数据,为AI决策提供超快动力。该技术在成像和交易演示中展现了更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗,标志着光学计算在高性能AI应用中的重要进展。
2025-12-04
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AI基础/开发
2025-12-04
专家混合模型驱动最智能的前沿AI模型,在NVIDIA Blackwell NVL72上运行速度提升10倍
本文深入探讨了专家混合模型(MoE)如何成为驱动当前最智能前沿AI模型的关键架构。通过模仿人脑的机制,MoE模型实现了计算效率的大幅提升。文章重点介绍了NVIDIA GB200 NVL72系统如何通过极端协同设计,解决了MoE模型的扩展瓶颈,使Kimi K2 Thinking等模型在推理速度上实现了10倍的飞跃,彻底改变了AI的经济效益模型。
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