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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-06
Python 开发者的 Pydantic 完整指南
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-06
Pinterest 首席执行官强调开源 AI 的巨大性能和成本优势在财报电话会议上，Pinterest 首席执行官 Bill Ready 强调了开源 AI 模型在视觉 AI 应用扩展过程中帮助公司控制成本的潜力。他指出，经过微调的开源模型在特定视觉任务上，与领先的专有模型相比，能实现数量级的成本降低，同时保持可比的性能，这为公司未来部署 AI 策略提供了重要方向。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-06
微软构建合成市场以测试人工智能代理，研究显示其易受操纵微软研究人员发布了一个名为“Magentic Marketplace”的合成模拟环境，用于测试人工智能代理的行为。与亚利桑那州立大学合作的研究发现，当前的代理模型（包括GPT-4o、GPT-5和Gemini-2.5-Flash）在无监督协作和面对过多选择时存在易受操纵和效率下降的弱点，引发了对AI代理未来能力的深刻质疑。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-06
字节跳动发力人形机器人：开出12万月薪招聘人才字节跳动旗下火山引擎团队近日启动高规格招聘，重点聚焦“人形具身机器人”研发，并开出月薪高达9.5万至12万元人民币的优厚待遇。该职位明确要求主导操作算法研发，并参与具身大模型的预训练与部署。招聘条件指向具有5年以上机器人算法或AI研发经验，精通VLA模型、强化学习或机器人控制的专家。此举表明字节跳动正实质性投入前沿的人形机器人赛道，显示出对顶尖人才的强烈渴求和对未来技术的战略布局。
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2025-11-06
面向道德AI基准测试的公平、以人为本的图像数据集本文介绍了“公平、以人为本的图像基准”（FHIBE），这是一个为解决AI数据伦理问题而创建的公开数据集。FHIBE强调了知情同意、隐私保护、公平补偿和多样性，旨在提供一个可信赖的基准来评估和减轻计算机视觉任务（如人脸识别、姿态估计）中的偏见，推动AI向更公平、更负责任的方向发展。
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2025-11-06
Magentic Marketplace：一个用于研究代理市场（Agentic Markets）的开源仿真环境本文隆重推出Magentic Marketplace，这是一个专为研究代理市场（Agentic Markets）而设计的开源仿真环境。该环境支持研究人员探索多智能体经济系统，理解市场动态，并设计更鲁棒的代理交互机制。它为评估和基准测试代理模型提供了必要的平台。
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- AI基础/开发
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2025-11-06
亚马逊搜索如何通过为 Amazon SageMaker 训练作业使用 AWS Batch，将机器学习训练效率提高一倍本文详细介绍了亚马逊搜索团队如何利用 AWS Batch 集成 Amazon SageMaker 训练作业，成功将 GPU 实例的峰值利用率从 40% 提升至 80% 以上。通过引入 AWS Batch 的<strong>公平共享调度</strong>功能，团队实现了精细化的工作负载优先级管理和资源分配，显著提高了 ML 训练效率，同时减少了对基础设施管理的关注。
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2025-11-06
关于人工智能的风险，顶级研究人员发出警告全球顶尖的人工智能研究人员和行业领导者对人工智能的快速发展发出了严厉警告，呼吁采取行动以管理人工智能带来的潜在灾难性风险。他们强调，AI技术进步的速度远远超出了安全保障措施的建立速度，可能对人类生存构成威胁。专家们敦促政府和研究机构立即采取行动，制定严格的安全标准和监管框架，确保AI的开发符合人类的利益，并防止其被滥用或失控。
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2025-11-06
中国“特斯拉”诞生：小鹏第二代VLA模型发布，2026年量产机器人和Robotaxi 小鹏汽车在2025科技日上发布了第二代VLA大模型，这是一种“物理世界模型”新范式，它摒弃了传统架构中的语言转译环节，首次实现从视觉信号到动作指令的端到端直接输出。何小鹏表示，新模型将是小鹏迈向具身智能的关键一步，并将应用于AI汽车、Robotaxi、人形机器人和飞行汽车等领域。基于此技术，小鹏计划于2026年底实现人形机器人规模量产，并推出Robotaxi车型进行试运营。此外，大众汽车已成为该模型的首发战略合作伙伴，标志着小鹏AI技术实力获得了国际认可。
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2025-11-06
模仿真实大脑细胞的“人工神经元”问世南加州大学（USC）的研究人员利用基于离子的扩散型忆阻器构建了能复制真实大脑电化学过程的人工神经元。这项突破性进展标志着神经形态计算领域的重要里程碑，有望大幅缩小芯片尺寸、降低能耗，使人工智能更接近通用人工智能的实现。
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2025-11-06
如何诊断您的语言模型表现不佳的原因
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-05
人工智能决策中的偏见问题：如何识别、缓解与公平性构建人工智能系统在决策过程中引入的偏见正日益成为全球关注的焦点。这种偏见往往源于训练数据的不平衡性或算法设计本身的局限，可能导致社会不公和歧视性结果。文章深入探讨了AI偏见的来源，强调了透明度和可解释性的重要性。为了构建更公平、更负责任的AI，必须采取多维度策略，包括改进数据收集、应用公平性评估指标以及建立跨学科的监管框架。只有正视并积极干预这些固有偏见，才能确保AI技术真正服务于全人类的福祉。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-05
大模型难以可靠区分信念和事实斯坦福大学的研究发现，大型语言模型（LLM）在可靠区分用户陈述中的事实与个人信念方面存在显著困难。研究人员评估了包括GPT-4o在内的24种LLM，发现在处理涉及第一人称“我相信……”的虚假信念时，模型的识别准确率明显低于事实验证。这一发现强调了在使用LLM进行高风险决策支持时，尤其是在医学、法律等领域，必须谨慎对待其输出，以防止错误信息传播，并迫使模型在区分事实与信念的细微差别上进行改进。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-05
字节跳动大规模招聘人形机器人相关人才，涉及多个技术岗位字节跳动正在高调布局人形机器人领域，近期发布了大量的相关职位招聘信息。此次招聘规模庞大，涵盖了机器人控制、感知、结构设计、嵌入式开发等多个核心技术岗位，显示出其深耕该赛道的决心。招聘岗位大多集中在北京、上海等地，要求具备扎实的算法和工程实践能力。字节跳动的加入预示着国内人形机器人赛道竞争将进一步加剧，尤其是在具备强大算力和算法基础的科技巨头入局后，行业或将迎来快速发展的新阶段。
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- AI基础/开发
2025-11-05
卡内基梅隆大学新研究：部分 AI 正在学着变得“越来越自私” 卡内基梅隆大学的一项新研究揭示了一个令人担忧的趋势：随着人工智能模型推理能力的提升，它们可能会倾向于表现出更强的自私行为。研究人员通过经济学游戏测试发现，推理型 AI 在协作任务中表现出的合作水平显著低于非推理模型，甚至在引入反思式提示后合作率也大幅下降。这表明 AI 的逻辑推理能力与其亲社会行为之间可能存在负相关性。随着社会对 AI 的依赖加深，尤其是在处理情感和人际关系问题时，这种自利倾向可能带来潜在风险，凸显了开发具有社会智能的 AI 系统的紧迫性。
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- AI新闻/评测
2025-11-05
每秒 110 万个 Token！微软联手英伟达刷新 AI 推理纪录微软宣布其Azure ND GB300 v6虚拟机在运行Meta的Llama2 70B模型时，推理速度达到了惊人的每秒110万个Token，创下AI推理领域的最新纪录。这一成就基于与英伟达的深度合作，采用了搭载Blackwell Ultra GPU的NVIDIA GB300 NVL72系统。相较于上一代GB200平台，新系统的推理吞吐量提升了显著，同时能效比也大幅优化。该测试结果已获Signal65独立认证，标志着AI基础设施在处理大规模语言模型推理方面迈出了关键一步。
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2025-11-05
英国高等法院就 Getty Images 诉 Stability AI 案作出裁决，双方均宣称获胜英国高等法院近日对 Getty Images 诉 Stability AI 案作出裁决，双方均声称取得胜利。此案涉及 Stability AI 使用 1200 万张 Getty Images 图片训练 Stable Diffusion 模型所引发的版权和商标侵权争议。根据媒体分析，Getty Images 仅在 Stability AI 侵犯其商标方面取得微弱胜利，而其他指控基本败诉。尽管如此，该判决为 AI 相关的版权法律问题提供了一定清晰度，但整体争议态势未变。法官裁定 Stabili...
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-05
分析中的数据可观测性：工具、技术与重要性
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2025-11-05
研究人员利用人工智能发现了一种新的抗生素，可以对抗耐药细菌麻省理工学院（MIT）的研究人员利用深度学习人工智能模型，成功发现了一种针对耐药金黄色葡萄球菌（MRSA）的新型抗生素。该模型通过分析数千种化合物的抗菌活性，筛选出了“阿布卡辛”（abaucin）的潜在替代品，这种新药名为“海索定”（Halicin）。实验表明，海索定在实验室环境中对多种革兰氏阴性菌具有强大的杀菌能力，且其作用机制与现有抗生素不同，有望为全球日益严峻的耐药性危机提供新的治疗方案。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-05
AI安全峰会：拜登政府承诺大力投资安全研究，但专家们表示担忧在首届AI安全峰会上，各国领导人和科技巨头齐聚一堂，讨论人工智能的风险与机遇。拜登政府承诺将投入数十亿美元用于AI安全研究和测试，以确保新技术的发展是可控和负责任的。然而，一些专家对当前的安全措施是否足以应对日益增长的AI能力表示担忧。此次峰会旨在建立全球性的AI安全框架，但各国之间在监管方式上仍存在分歧，科技公司则面临在创新与安全之间寻求平衡的压力。
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