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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-29
打破人工智能基础设施中的网络瓶颈随着AI模型规模的爆炸式增长，传统网络基础设施正面临严峻的带宽瓶颈。本文深入探讨了微软研究人员如何通过创新的网络架构设计和优化，解决AI训练和推理中的网络挑战，以实现更高效率和可扩展性。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-10-29
如何为 2026 年的 AI 工程职业生涯做好长期准备 AI工程师的技能正在迅速过时，为2026年及以后做好职业准备至关重要。要想在快速变化的行业中保持竞争力，核心在于深化数学和系统基础知识，这些是工具和框架更迭不变的基石。文章强调了工程师需要从单纯的模型构建者转变为系统编排者，尤其要掌握将自动化转化为杠杆的“元工程”能力。此外，拥抱开源生态系统、深入理解生产级基础设施（MLOps）以及将伦理与合规性嵌入设计，是确保AI职业生涯长期发展的关键策略。
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2025-10-28
PLAID：从序列数据生成蛋白质的通用多模态生成模型本文介绍了PLAID，一个创新的多模态生成模型，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，并可接受功能和生物体提示，利用比结构数据库大2-4个数量级的序列数据库进行训练，解决了现有模型难以同时生成离散序列和连续结构的问题，为药物设计和生物工程开辟了新路径。
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2025-10-28
未雨绸缪：如何在2026年确保您的AI工程职业生涯稳固发展面对技术快速迭代的挑战，AI工程师的技能保质期正在缩短。要想在2026年立于不败之地，核心策略是深化数学和系统基础，因为它们超越了特定工具的生命周期。工程师需要掌握元工程，将自动化转化为杠杆，并展现跨学科的流畅性，以便在设计、业务和伦理层面进行有效沟通。此外，深入理解和贡献于开源生态系统，以及精通MLOps基础设施的构建和部署，将是区分专业人士和普通实践者的关键所在。拥抱这些策略，确保职业生涯的适应性领先于技术变革的速度。
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2025-10-28
美国政府正寻求任命首位AI安全局局长美国政府正积极筹备设立新的国家人工智能安全局（National AI Safety Agency），旨在应对日益增长的人工智能（AI）技术带来的风险和挑战。据悉，白宫已开始在全球范围内搜寻合适的候选人，以担任该机构的首位局长。此举表明拜登政府对AI安全和监管的重视程度日益提升，尤其是在AI模型能力迅速增强的背景下。该局长的主要职责将是确保前沿AI技术的开发和部署符合国家安全标准，并在技术快速迭代的同时，制定稳健的监管框架。任命首位局长是建立全国性AI安全体系的关键一步，标志着美国在AI治理...
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-28
如何让您的AI工程职业在2026年保持前瞻性面对人工智能领域飞速的创新和自动化带来的挑战，AI工程师必须积极适应以确保职业生涯的长期竞争力。未来的AI工程师不能仅依赖追逐最新的工具，而是需要深化对数学和系统层面的核心基础的掌握，例如线性代数和优化理论，因为这些理论知识比任何框架都持久。同时，学会管理和扩展自动化，培养跨学科的理解能力，积极参与开源生态，并深入理解生产级基础设施和AI伦理合规，是构建系统级思维、保持不可替代性的关键策略。
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2025-10-28
我国《网络安全法》完成修改，2026年1月1日起施行我国十四届全国人大常委会第十八次会议已通过《网络安全法》的修改决定，并将于2026年1月1日起正式施行。此次修法旨在适应网络安全新形势，重点强化法律责任并加强与其他法律的协调衔接。值得关注的是，新法明确支持人工智能基础理论研究和关键技术研发，包括推进算力基础设施建设，并完善人工智能伦理规范，加强安全监管，以促进AI应用的健康发展。这标志着我国在深化网络安全治理和规范AI技术发展方面迈出了重要一步。
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2025-10-28
扎克伯格“临危换帅”！Meta 元宇宙大将紧急调任 AI 部门 Meta 创始人扎克伯格进行了一次重大人事调动，将追随多年的“元宇宙大将”维沙尔・沙阿紧急调任 AI 产品副总裁。此次变动正值 Meta 仓促推出的 AI 视频应用 Vibes 不敌 OpenAI 的 Sora，以及 AI 部门大规模裁员之际。沙阿将向 AI 产品负责人纳特・弗里德曼汇报，核心任务是打通 AI 技术与用户应用的壁垒，加速 Meta 的“超级智能”战略落地。这一举措标志着公司战略重心正从元宇宙快速转向人工智能领域的全面竞争，旨在确保 AI 愿景能无缝整合到所有核心产品和硬件中。
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2025-10-28
隆重推出 AgentKit：用于构建、部署和优化智能体的新工具集 OpenAI 正式发布 AgentKit，一套专为开发人员和企业设计的智能体构建工具集。AgentKit 整合了 Agent Builder（可视化画布）、Connector Registry（连接器注册表）和 ChatKit（嵌入工具包），极大地简化了智能体工作流程的可视化设计、部署和优化过程。它还扩展了 Evals 功能，支持第三方模型评估，助力构建更可靠、更高效的智能体应用。
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2025-10-28
AI安全与LLM的局限性：为什么大型语言模型仍会犯错？
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2025-10-28
现在，让我们来聊聊AI的“妄想” 人工智能模型，尤其是大型语言模型，常常会出现“幻觉”或“妄想”现象，即生成看似合理但事实上完全错误的信息。这种现象不仅存在于初级模型中，即使是顶尖模型也无法完全避免。文章深入探讨了AI生成错误信息的深层原因，并提出了一种实用框架来评估和识别这些“妄想”。了解AI能力的局限性，对于有效应用和管理公众期望至关重要，这要求用户掌握辨别事实与虚构的批判性思维。
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2025-10-28
未雨绸缪：如何在2026年确保你的AI工程师职业生涯持续发展人工智能工程师的技能正在迅速迭代，仅靠当前工具知识难以保证职业生涯的长期发展。为应对2026年的挑战，工程师必须着重于夯实数学和系统级基础，这是超越工具迭代的长期价值所在。关键在于将自动化视为杠杆，通过元工程和跨学科理解来管理和扩展AI能力。此外，积极参与开源生态系统、掌握生产级基础设施的构建与运维，以及理解并嵌入AI伦理与合规性，是确保未来竞争力的核心策略。这要求工程师从单纯的模型构建者转变为智能系统的编排者。
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2025-10-28
研究发现：AI 搜索引擎更倾向于引用冷门网站信息一项针对谷歌 AI 概览、Gemini 2.5-Flash 及 GPT-4o 的研究揭示了生成式 AI 搜索与传统搜索在信息源引用上的显著差异。研究发现，AI 搜索引擎倾向于引用那些访问量较低、在传统搜索结果中排名靠后的冷门网站信息，其引用来源的中位数排名显著低于传统搜索结果。例如，AI 概览引用的来源中，有 53% 未出现在对应查询的传统谷歌搜索前十名结果中。尽管 AI 搜索在信息细节上与传统搜索相当，但研究人员呼吁应完善生成式搜索系统的评估方法，综合考量信息源多样性和覆盖完整性。
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2025-10-28
定义和评估大型语言模型中的政治偏见 OpenAI 详细阐述了如何定义和量化大型语言模型（如 GPT-5）中的政治偏见，并分享了最新的评估结果。研究采用约 500 个提示词、100 个主题来测试模型的客观性，发现 GPT-5 相较于前代模型，在应对带有情绪或偏激观点的提示词时，偏见程度降低了 30%，凸显了在复杂场景下保持模型中立性的持续努力。
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2025-10-28
GPT-5系统卡附录：敏感对话 OpenAI发布了GPT-5系统卡的附录，重点关注敏感对话和心理健康支持的基线安全评估。此次更新对比了8月15日版本与10月3日更新后的模型，后者在识别和应对用户心理困扰方面，响应质量提高了65-80%。
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- AI基础/开发
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7大Python包管理器：提升开发效率的终极指南
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- AI工具应用
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直面AI劫持的威胁
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2025-10-28
使用谷歌Jules进行代理式AI编程谷歌推出的Jules标志着AI编程工具的重大转变，它不再是IDE中的简单聊天助手，而是一个完全异步、能独立完成复杂任务的代理系统。Jules能远程克隆代码库、在安全云虚拟机中编辑代码、运行测试并最终创建Pull Request，从而将开发者从日常维护工作中解放出来。该系统基于Gemini 2.5 Pro，通过GitHub原生集成和透明的推理规划，实现了端到端的自动化工作流，为软件开发带来了代理式协作的新范式。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-28
构建可扩展的企业级AI数据生态系统企业IT环境的碎片化正成为AI转型的瓶颈。本文深入探讨了现代化集成平台如何帮助企业梳理复杂的数据管道，实现从传统系统到AI驱动架构的无缝连接。通过聚焦SAP等解决方案的实际案例，揭示了统一集成战略是实现数据潜力和提升运营效率的关键。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
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生成时间序列特征的10个Python单行代码技巧
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