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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-16
生成式AI的炒作让我们忽视了AI更重要的突破本文深入探讨了生成式AI（Generative AI）的过度炒作如何分散了人们对预测性AI（Predictive AI）更重要突破的关注。作者指出，预测性AI在改善医疗、安全和日常生活方面取得了实质性进展，而生成式AI的“酷炫演示”掩盖了其高能耗和潜在的误导性。要实现AI的真正价值，应将重点转向那些能切实改善甚至拯救生命的预测性进展。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
英伟达发布Nemotron 3，成为主要的模型开发者英伟达（Nvidia）通过发布前沿的开源模型、数据和工具，正从芯片供应商转变为重要的模型开发者。此举是在OpenAI、谷歌等公司开发自家芯片的背景下进行的，可能旨在对冲这些公司未来转向竞争对手芯片的风险。Nemotron 3模型系列提供了完全透明的训练数据和定制工具，以推动AI创新。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
首次，人工智能模型分析语言的能力已达到人类专家的水平在语言这一被视为人类独有的能力上，大型语言模型（LLM）取得了突破性进展。一项研究表明，OpenAI的o1模型在分析复杂语言结构（如递归和歧义消解）方面的表现，已能媲美人类语言学研究生。这挑战了语言分析是人类专属能力的传统观点，引发了关于AI是否真正理解语言的深刻讨论。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-16
使用Strands Agents的高级编排技术定制智能体工作流本文深入探讨了如何使用开源SDK Strands Agents来构建复杂、可预测的多智能体系统。我们重点介绍了两种强大的编排模式：ReWOO（无观察推理）和Reflexion（迭代修正）。通过将规划、执行和综合明确分离，Strands Agents使开发者能够精确控制信息流，从而构建出更可靠、透明且易于维护的AI工作流。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-16
使用 SageMaker HyperPod 弹性训练实现基础模型训练的自适应基础设施本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 新增的弹性训练功能，它允许机器学习（ML）工作负载根据资源可用性自动伸缩。通过动态调整资源，弹性训练可最大化 GPU 利用率，降低成本，并加速模型开发，同时保持训练质量并最大限度地减少手动干预。我们将深入探讨其工作原理、配置步骤以及性能表现。
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2025-12-16
英伟达收购开源工作负载管理提供商SchedMD 英伟达（NVIDIA）宣布收购领先的开源工作负载管理系统Slurm的开发者SchedMD。此次收购旨在加强开源软件生态系统，持续以供应商中立的方式开发和分发Slurm，确保其在高性能计算（HPC）和AI领域广泛可用和支持，以推动下一代AI和超级计算的发展。
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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 本文是关于Amazon Bedrock的GenAIOps系列的第一部分，重点介绍如何将DevOps原则应用于生成式AI工作负载，以实现规模化、安全和治理。了解如何从探索阶段过渡到生产阶段，并利用Bedrock的功能来管理数据、评估性能和将AI测试集成到CI/CD管道中。
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2025-12-16
Amazon SageMaker HyperPod 的无检查点训练：面向更快速故障恢复的生产规模训练随着基础模型训练的规模不断扩大，传统的基于检查点的恢复方法已成为效率瓶颈。本文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 上的无检查点训练，这是一种范式转变，通过实现对等状态恢复，显著减少了对传统检查点的依赖。生产规模验证结果显示，恢复时间减少了 80%–93%，在数千个 AI 加速器集群上可实现高达 95% 的训练有效吞吐量（Goodput）。
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时间序列预测中，Transformer 与 LSTM 哪个更胜一筹？
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2025-12-16
2026年人工智能伦理与治理的新兴趋势随着人工智能技术的飞速发展，2026年的AI伦理与治理正迎来关键转折点。组织不再满足于静态合规，而是转向<em>自适应治理</em>，将动态框架嵌入开发流程，实现持续监督。隐私工程正从合规检查升级为<em>竞争优势</em>，采用差分隐私等技术以平衡创新与风险。同时，监管沙盒正演变为<em>实时测试场</em>，AI供应链审计成为常态，特别是对自主智能体（Autonomous Agents）的问责机制将成为新的焦点，推动构建一个更具可问责性和透明度的人工智能生态系统。
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2025-12-16
阿里通义百聆推出语音模型新版本：3秒录音即可“复制”9种语言、18种方言阿里巴巴通义大模型近期宣布两款“百聆”语音模型重磅升级并全面开源。新版本Fun-CosyVoice3模型实现了惊人突破，只需3秒录音即可实现声音的无缝切换，覆盖普通话、粤语、日语、英语等9种通用语言和18种方言，并支持情感控制与跨语种音色克隆。同时，Fun-ASR模型在噪声场景下的识别准确率达到93%，并支持31种语言自由混说，显著提升了AI在实时交互和嘈杂环境下的听觉理解能力。此次开源的Fun-CosyVoice3-0.5B和Fun-ASR-Nano-0.8B模型，为本地部署和二次开发提...
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2025-12-16
使用Unsloth在NVIDIA GPU上微调LLM的方法本文介绍了如何利用Unsloth框架，结合NVIDIA RTX AI PC和DGX Spark，高效微调大型语言模型（LLM）。Unsloth优化了在NVIDIA GPU上的训练，实现更快的速度和更低的内存消耗。文章详细对比了参数高效微调、全模型微调和强化学习等方法，并介绍了全新的NVIDIA Nemotron 3开源模型家族，助您构建个性化AI助手和智能体。
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2025-12-15
这家初创公司希望快速构建自动驾驶汽车软件在AI技术飞速发展的背景下，初创公司HyprLabs正试图以更快的速度构建自动驾驶软件。该公司由Zoox联合创始人Tim Kentley-Klay领导，正使用两辆改装特斯拉进行测试，并推出了一种名为Hyprdrive的创新训练技术。HyprLabs声称，其方法能以极少的数据和计算资源，实现高效的实时学习，挑战了传统自动驾驶领域的耗时模式。
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2025-12-15
首次，AI分析语言的能力达到人类专家的水平研究人员首次发现，某个大型语言模型（LLM）在语言分析方面展现出了与人类语言学专业研究生相当的能力。这项研究挑战了“AI无法进行复杂语言分析”的传统观点，特别是在处理递归、歧义解析和自创语言的音位规则方面，OpenAI的o1模型表现出色，表明AI正在“蚕食”过去被认为是人类语言独有的能力。
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2025-12-15
Mirakl 的代理电商愿景：将 AI 打造为企业核心能力电商平台解决方案提供商 Mirakl 正在全面拥抱 AI，将其从辅助工具转变为企业核心能力。本文将深入探讨 Mirakl 如何通过 ChatGPT Enterprise 赋能员工，实现技术文档撰写效率提升 70%，客户支持效率提升 37%，并在商品目录导入中实现 91% 的速度提升。了解 Mirakl 如何构建下一代代理驱动的商业基础设施。
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科学家警告：AGI的发展受算力瓶颈制约，已接近物理极限艾伦人工智能研究所的研究科学家Tim Dettmers警告称，现有计算处理器技术已逼近物理极限，有限的硬件扩展能力正成为实现通用人工智能（AGI）的最大障碍。他指出，自2018年以来，GPU性能的提升主要依赖低精度数据类型和张量核心优化，效果不如预期。尽管单个GPU性能接近极限，但通过系统级创新如NVIDIA GB200 NVL72，可以在一定程度上延续算力扩展的窗口期，这为AI的未来发展提出了严峻的硬件挑战。
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2025-12-15
马斯克力推太空数据中心：称其“能耗比地球香太多” 随着AI算力需求呈指数级增长，地球能源瓶颈日益凸显，硅谷巨头正将目光投向太空，寻求终极能源解决方案。马斯克积极宣传太空数据中心，强调其能源供应的稳定性和冷却效率远超地面，并预测未来4到5年内，太空部署AI系统的成本效益将超越地球。谷歌、亚马逊等科技巨头也纷纷布局太空计算基础设施，旨在突破地面电力短缺和环境争议的限制。中国也已启动相关推进工作，预示着太空正成为AI算力竞争的新赛场。
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赛博朋克义体雏形：AI让操控仿生手从“手动挡”变“自动挡” 犹他大学研究团队开发了一套创新的AI辅助系统，旨在解决传统仿生手控制难度高、用户认知负担大的核心问题。该系统通过集成传感器数据和AI算法，使仿生手具备类似人类的自动抓握反射能力，显著降低了操作复杂性。测试结果显示，在抓取易碎物品时，AI辅助的成功率从10%-20%飙升至80%-90%。研究目标是打造具备“赛博朋克”级性能的商用AI仿生手，为截肢患者提供更直观、自然的义肢使用体验，推动机器人技术和医疗康复领域的进步。
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苹果iOS 26.4~28路线图曝光：Siri接入谷歌Gemini AI，无边记转型生产力工具通过对iOS 26内部开发构建版的代码挖掘，一份涵盖未来三年的苹果产品路线图得以揭示，重点聚焦于Siri和生产力工具的重大升级。预计在iOS 26.4版本中，Siri将实现智能化飞跃，底层接入谷歌Gemini大语言模型，显著增强其对话和语境理解能力。此外，无边记（Freeform）应用将引入文件夹系统和iCloud同步，向专业生产力工具迈进。路线图还预示了Health+付费服务、设备完整性验证系统以及Apple TV的“体育层级”等新功能，全面布局AI和健康生态。
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2025-12-15
谷歌推出基准测试检验 AI 是否“靠谱”：Gemini 3 Pro 准确率仅 69% 谷歌 DeepMind 近期发布了FACTS基准测试，旨在全面评估大型语言模型的事实准确性。该测试从知识、搜索、引用和图像理解四个维度进行衡量。在参测模型中，谷歌自家的Gemini 3 Pro取得了最佳成绩，准确率达到69%，但仍有约三分之一的内容可能出错。这一结果对高风险行业（如金融、医疗和法律）是一个重要的警示，强调了AI在事实可靠性方面与人类标准仍有显著差距，需警惕AI生成内容中的虚假信息风险。
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