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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-21
华为招募全球顶尖AI人才，目标打造世界最强AI 华为正面向全球启动顶尖AI人才招募，旨在组建世界一流的AI战队，以构建领先世界的大模型，并向通用人工智能（AGI）的巅峰发起冲刺。余承东明确表示将“一起打造世界最强的AI”。本次招募重点关注具备学术先锋、技术热情和创新思维的人才，提供具有竞争力的薪酬、充足的算力资源以及与顶尖科学家共事的宝贵机会。华为已将AI战略置于最高优先级，意图通过这次人才引进确保在全球AI竞赛中取得领先地位。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
利用事件驱动架构实现实时响应能力事件驱动架构（EDA）为实时决策提供了可扩展、有弹性的基础，帮助组织从被动转向主动的业务运营。本文深入探讨了EDA的商业必要性、在Farys等公司的实际应用案例，以及它如何赋能企业在AI时代实现敏捷和前瞻性的业务模式。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-21
xT：用于大型图像中更大上下文的嵌套分词计算机视觉领域在处理超大尺寸图像时面临巨大挑战，现有方法（如下采样或裁剪）会导致信息和上下文的严重丢失。伯克利BAIR的研究团队推出了$x$T框架，旨在无需妥协地端到端建模大型图像。$x$T通过嵌套分词，结合区域编码器和上下文编码器，实现在当代GPU上高效聚合全局上下文与局部细节，有望解决高分辨率图像处理的瓶颈。
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2025-10-21
视觉草垛（Visual Haystacks）：评估大型多模态模型处理长上下文视觉信息的新基准人类擅长处理大量视觉信息，这对实现通用人工智能至关重要。本文介绍了“视觉草垛”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个“视觉中心”的“大海捞针”（NIAH）基准，旨在严格评估大型多模态模型（LMM）处理长上下文视觉信息的能力。VHs揭示了当前模型在视觉干扰、跨多图推理和位置敏感性方面的三大主要缺陷，并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE。
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2025-10-21
RenderFormer：神经网络如何重塑3D渲染本文深度解析了微软研究院提出的新型3D渲染方法RenderFormer。该技术利用Transformer架构，将3D场景解耦表示，实现了比传统方法更高效、更高质量的图像生成。探索其如何重塑计算机图形学，并为神经渲染和内容创作带来革命性变革。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-10-21
利用故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队提出了“Anthology”方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。该方法提高了LLMs模拟个体人类样本的保真度，在模拟公众舆论民意调查方面表现优异，有望为用户研究和社会科学领域带来成本效益高且更具伦理性的替代方案。
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使用强化学习训练扩散模型研究人员部署了100辆由强化学习（RL）控制的汽车进入高峰时段的高速公路交通，以期平滑拥堵并减少所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用RL代理在快速、数据驱动的模拟中学习，以最大化能源效率并保持吞吐量。研究结果显示，即使只有少量受控自动驾驶汽车（AV），也能显著改善交通流量和燃油效率。
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特斯拉前AI总监Andrej Karpathy：我们可能过高估计了AI Agent的“智能” 特斯拉前AI总监Andrej Karpathy近期发表观点，对当前AI Agent的“智能”水平表示审慎。他认为，当前许多所谓的AI Agent系统，在解决复杂任务时表现出的能力，可能更多是由于精心设计的提示词和工具调用能力，而非真正的推理能力。Karpathy强调，当前的AI Agent系统在面对未知场景或需要跨领域复杂决策时，很容易崩溃，其智能水平距离真正通用智能（AGI）仍有显著差距。他呼吁业界更客观地评估这些系统的局限性。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-10-21
马斯克：Grok 5 实现通用人工智能的概率为 10%，且还在上升埃隆・马斯克近日在 X 平台透露，他预测 xAI 公司即将推出的 Grok 5 大型语言模型，有 10% 的可能性实现通用人工智能（AGI），并且这一概率仍在持续上升。马斯克此前曾表示 Grok 5 将达到 AGI 水平或与其无法区分。AGI 目标是创建在思维和认知任务上超越人类智能水平的 AI 系统，一旦实现将对机器人技术和制造业等领域带来革命性变革。这一预测显著提升了外界对 Grok 5 的期待。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
OpenAI和Google Brain顶尖研究人员创办的Periodic Labs获3亿美元风投热捧由OpenAI前顶尖研究员Liam Fedus和Google Brain同事Ekin Dogus Cubuk联合创立的初创公司Periodic Labs，已在秘密运营后获得3亿美元的天价种子轮融资，由Felicis领投。该公司旨在利用LLMs、机器人技术和机器学习模拟，实现科学发现的自动化，特别是在新材料探索领域，引领AI科学的新前沿。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
BAIR 实验室 2024 届博士毕业生介绍欢迎了解伯克利人工智能研究（BAIR）实验室 2024 届的博士毕业生。这些杰出人才在人工智能和机器学习的前沿领域做出了卓越贡献，涵盖深度学习、机器人学、自然语言处理、计算机视觉和安全等多个方向。本文详细介绍了他们的研究方向、导师及意向职位，是学术界和工业界了解和招募新一代 AI 先锋的平台。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
通过背景故事集为语言模型构建虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成并利用包含个人价值观和经验的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能够更精确地模拟个体人类样本，提高在公共意见调查等社会科学研究中的表现，同时引发了关于潜在偏见和隐私保护的伦理讨论。
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集成芯片竞赛白热化：如何绕过摩尔定律，集成芯片成下一关键环节随着半导体制造工艺逼近物理极限，芯片集成技术，特别是以芯粒（Chiplet）为核心的异构集成，正成为推动行业发展的关键方向。本文深入分析了3D IC和2.5D IC封装的市场增长潜力，重点探讨了集成芯片如何在性能、功耗和成本三个维度绕过摩尔定律，并详细介绍了EDA工具和混合键合等关键设备国产化的最新进展，以及存算一体技术的未来趋势。
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打破人工智能基础设施中的网络瓶颈随着AI模型规模爆炸式增长，网络带宽已成为限制AI基础设施性能的关键瓶颈。本文聚焦微软研究院如何通过创新技术突破网络限制，以确保未来大规模AI训练和推理的高效稳定运行。
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- AI基础/开发
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Crescent 库为数字身份系统带来隐私保护本文介绍了微软研究院推出的Crescent隐私保护库，旨在解决数字身份系统中的隐私泄露风险。Crescent集成了零知识证明和安全多方计算等技术，使系统能在验证身份时仅使用必要信息，有效保护用户数据。了解Crescent如何革新金融、医疗等领域的身份验证安全。
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- AI行业应用
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在MCP时代工具空间干扰：面向大规模智能体兼容性的设计本文深入探讨了在多模态人工智能助手（MCP）时代面临的“工具空间干扰”问题。随着多个AI智能体共享工具集，冲突和不可预测的行为成为扩展瓶颈。文章提出了明确隔离、标准化接口和运行时仲裁等关键设计策略，旨在确保大规模智能体系统的兼容性和鲁棒性。
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利用事件驱动架构实现实时响应能力事件驱动架构（EDA）为实时决策提供了可扩展、有弹性的基础，帮助组织从被动转向主动的业务运营。本文以比利时Farys公司的智慧水务平台为例，深入探讨了EDA如何通过实时处理、自动化干预和数据集成，应对现代业务对即时响应能力的需求，并展望了其在AI时代的战略价值。
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PLAID：一种能够从序列训练数据生成蛋白质的生成模型继AlphaFold2之后，我们推出了PLAID，这是一个新颖的多模态生成模型，它能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID的一大突破在于，它仅通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，就能接受功能和生物体提示，并且仅需依赖序列数据库进行训练，这使得它能利用比结构数据库大2-4个数量级的海量数据，极大地推进了蛋白质设计与药物发现的进程。
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抵御提示注入攻击：StruQ和SecAlign防御策略随着大型语言模型（LLM）应用的兴起，针对它们的提示注入（Prompt Injection）攻击日益严重，已被OWASP列为首要威胁。本文提出了StruQ和SecAlign两种无需额外计算成本的微调防御方法。StruQ和SecAlign能将十余种优化无关攻击的成功率降至0%，SecAlign在优化型攻击中表现更佳，将成功率降低了4倍以上，为LLM系统提供了高效且保持实用性的安全保障。
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- AI基础/开发
2025-10-21
绕过摩尔定律：集成芯片、先进封装与存算一体技术的未来与中国机遇随着半导体制造工艺逼近物理极限，集成芯片技术正成为推动行业发展的新方向。本文深入探讨了以芯粒（Chiplet）为核心的异构集成如何通过3D/2.5D封装绕过摩尔定律的限制，实现性能、功耗和成本的优化。此外，文章详细介绍了支撑这一变革的关键环节——EDA工具的演进、混合键合等先进设备，以及存算一体技术的应用前景，并指出中国在该领域正迎来的重大机遇。
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