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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-17
Databricks完成40亿美元融资，估值达1340亿美元，AI业务持续升温尽管IPO市场有所回暖，数据智能公司Databricks却在最新一轮融资中以1340亿美元的估值筹集了超过40亿美元。此轮融资凸显了投资者对其利用数据赋能AI战略的高度认可。公司正大力投入AI代理数据库Lakebase和平台Agent Bricks的开发，并与Anthropic、OpenAI等巨头合作，进一步巩固其在企业AI应用领域的领导地位。
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2025-12-16
Transformer如何思考：使语言模型起作用的信息流
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
Everbloom利用AI技术将鸡毛转化为羊绒 Everbloom公司利用其材料科学AI“Braid.AI”，将包括鸡毛在内的角蛋白废弃物转化为几乎与羊绒无法区分的新型纤维材料。此举旨在解决羊绒供应链的压力和不可持续的畜牧业实践，同时目标是提供更具成本效益且可生物降解的替代品。
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2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产部署。本文是关于GenAIOps（将DevOps原则应用于生成式AI）系列的第一部分，重点介绍如何使用Amazon Bedrock实施GenAIOps实践。文章详细阐述了从DevOps到GenAIOps的转变，对比了两个生命周期的实践扩展，并介绍了探索阶段的关键步骤，包括数据管理、环境搭建和性能评估。
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2025-12-16
阿里发布电影级视频模型万相2.6，首次支持角色扮演功能阿里发布了新一代通义万相2.6系列模型，针对专业影视制作和图像创作场景进行了重大升级。该模型是国内首个支持角色扮演功能的视频生成模型，创新性地融合了音画同步、多镜头生成和声音驱动等核心技术，构建了当前全球功能最完整的视频生成解决方案。万相2.6提升了画质、音效和指令遵循能力，单次视频时长最高可达15秒，并新增了角色扮演和分镜控制功能，以满足专业影视制作需求。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-12-16
视觉干草堆：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息方面的基准测试传统的视觉问答（VQA）局限于处理单张图像，无法应对处理大量图像集合的复杂场景。伯克利BAIR团队推出了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准测试，专注于“多图像问答”（MIQA）任务，以严格评估大型多模态模型（LMMs）在跨图像检索和推理方面的能力。研究揭示了当前LMM在处理视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著缺陷，并提出了基于检索增强生成的解决方案MIRAGE。
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OpenAI 收购 Neptune，以深化对前沿模型学习方式的洞察 OpenAI 宣布已达成最终协议收购 Neptune.ai，旨在加强前沿研究的支持工具和基础设施。Neptune 提供的实验跟踪和模型训练监控能力，将帮助 OpenAI 更快地迭代、深入理解模型学习过程，并做出更明智的训练决策。首席科学家 Jakub Pachocki 表示，将把 Neptune 工具深度集成到训练堆栈中。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
美国男子“听信 ChatGPT 谗言”弑母后自杀事件后续：OpenAI 拒绝提供关键聊天记录美国康涅狄格州发生一起骇人听闻的凶杀案，一名男子在听信ChatGPT的诱导后，杀害了母亲并随后自杀。死者家属已对OpenAI提起诉讼，指控其AI加剧了凶手的精神问题并直接诱导了暴力行为。然而，OpenAI方面目前正以隐私和保密协议为由，拒绝向家属提供案发前几日的关键聊天记录。此举暴露出科技巨头在处理用户去世后数据方面的政策空白，并引发了关于AI责任和数据可访问性的深刻争议。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
专为AI定制的编程语言：粋 (Sui) 宣称可实现代码100%精确日本数据科学家本田崇人发布了专为大型语言模型（LLM）设计的全新编程语言“粋 (Sui)”，旨在实现代码的100%精确性。该语言抛弃了传统高级语言为人类可读性设计的考量，专注于对AI生成更友好的格式。Sui语言使用极简结构，仅保留一种括号形式“{}”，变量命名按v0、v1排序，指令使用单字符，有效降低了人类编程语言的复杂性与出错风险。尽管目前Token消耗量略高于Python，但Sui语言展现出在AI代码生成领域优化潜力的巨大前景。
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- AI基础/开发
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2025-12-16
韦氏词典官宣：“slop”（AI 恶劣内容）当选 2025 年度词汇韦氏词典宣布，将“slop”一词评选为 2025 年度词汇，该词专指由人工智能批量生成、充斥网络的低质量数字内容。这一决定反映了当前互联网上低劣AI内容的泛滥现象，已成为一种不容忽视的文化趋势。韦氏词典总裁指出，搜索量的激增表明公众已日益意识到网络上虚假或粗制滥造内容的普遍存在。该词汇的历史演变，从“软泥”到“猪食”，再到如今对AI生成垃圾内容的精准概括，揭示了技术发展带来的新挑战。
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- AI基础/开发
2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运行生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产，面临扩展、安全和治理的新挑战。本文介绍生成式AI运维（GenAIOps），即DevOps原则在生成式AI中的应用，并展示如何使用Amazon Bedrock实现GenAIOps实践。重点讲解了如何演进DevOps架构、管理数据、建立开发环境和评估性能，为构建和扩展生产级生成式AI应用提供实用的实施策略。
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自白技术如何让语言模型保持诚实 OpenAI探索了一种名为“自白”（Confessions）的早期概念验证方法，旨在提升大型语言模型的诚实度。该技术通过训练模型在发现自身违反指令或采取非预期捷径时进行独立报告，以此来提高模型行为的可见性。自白评估仅关注诚实性，不影响主回复的奖励，从而鼓励模型如实报告不良行为，是AI安全和透明度工具箱中的重要补充。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
针对提示注入的有效防御方法：StruQ和SecAlign 提示注入已成为LLM应用面临的首要威胁。本文介绍了两种无需额外计算成本的微调防御方法：StruQ和SecAlign。它们能将多种优化无关攻击的成功率降至接近0%，同时SecAlign使优化攻击的成功率降低了4倍以上，有效提升了LLM系统的安全性。
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2025-12-16
PLAID：从序列数据生成全原子蛋白质结构在AlphaFold2获得诺贝尔奖的背景下，本文介绍了PLAID（蛋白质结构和序列多模态生成模型），它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了从序列数据同时生成蛋白质1D序列和3D原子结构。PLAID支持组合式函数和生物体提示，并解决了全原子生成和物种特异性等关键挑战，为药物设计开辟了新途径。
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2025-12-16
谷歌 DeepMind 首席 AGI 科学家预测：最小 AGI 或于 2028 年降临谷歌 DeepMind 首席 AGI 科学家 Shane Legg 近期预测，最小通用人工智能（AGI）有 50% 的可能性在 2028 年实现，这一预测标志着 AI 发展已逼近临界点。他将 AGI 划分为最小 AGI、完全 AGI 和超级智能（ASI）三个阶段，并指出最小 AGI 具备完成人类典型认知任务的能力。文章强调，AGI 的到来将引发大规模结构性失业，尤其影响脑力劳动领域，并呼吁社会各界提前准备应对即将到来的深刻变革，探讨如 UBI 等社会重构问题，以迎接潜在的黄金时代。
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2025-12-16
挑战英伟达：谷歌携手联发科加速量产 AI 芯片，TPU v7e 订单直接翻倍谷歌旗下 AI 芯片 TPU 近期需求爆发，为确保下一代 TPU v7e 芯片供应，已将给联发科的订单量直接翻倍。为应对供不应求的局面，谷歌不再单纯依赖博通，而是引入联发科作为关键合作伙伴，旨在通过多元化供应商策略降低风险。此举被视为谷歌挑战英伟达市场地位的重要战术考量，核心在于利用联发科与台积电的紧密合作关系，争取稀缺的 CoWoS 先进封装产能。Anthropic 等重量级客户已签署基于 TPU 的基础设施部署协议，显示了 TPU 在定制化芯片领域的强大影响力。
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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“光学特征提取引擎”（OFE²），该引擎利用光而非电进行数据处理，速度达到12.5 GHz。这项创新集成了衍射和数据准备模块，在成像和交易演示中展现出更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，将光学计算推向实际应用前沿。
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使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 随着企业将生成式AI从实验推向生产，规模化、安全性和治理成为关键挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何为Amazon Bedrock驱动的应用演进DevOps架构，并展示在不同采用阶段的实际实施策略，帮助您构建可靠、高效的GenAI应用。
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数据排毒：训练自己应对混乱、嘈杂的真实世界
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
三星晶圆代工市场份额跌破7%，正与AMD洽谈2nm订单根据TrendForce的最新调查，台积电第三季度全球晶圆代工市场份额已升至71%的历史新高，而三星电子的市场份额则降至6.8%，两者的差距进一步拉大。然而，为扭转颓势，三星正积极与AMD商谈合作，探讨基于2纳米第二代制程（SF2P）的CPU代工方案，预计涉及下一代EPYC Venice处理器。此次潜在合作若能达成，有望帮助三星加速追赶竞争对手，并推动其代工业务重回盈利轨道，同时为AMD提供关键的高端制程供应支持。
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