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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-12-03
Simular 发布面向 Mac 操作系统的人工智能代理并完成 2150 万美元 A 轮融资，Windows 版本即将推出专注于构建 Mac OS 和 Windows 平台 AI 代理的初创公司 Simular，在由 Felicis 领投的 A 轮融资中筹集了 2150 万美元。与许多只控制浏览器的代理不同，Simular 的代理可以直接控制整个 PC，实现鼠标移动和点击等复杂操作。该公司正与微软合作开发 Windows 代理，并利用“神经符号计算机使用代理”技术将成功的操作流程转化为确定性的代码，以解决 LLM 的幻觉问题。
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2025-12-03
Mistral推出Mistral 3开源模型家族，缩小与大型AI竞争对手的差距法国AI初创公司Mistral于周二发布了全新的Mistral 3开源模型家族，共包含10个模型。该系列包括一个具备多模态和多语言能力的前沿模型，以及九个更小、可离线部署和完全定制化的模型。此举旨在证明对于企业应用而言，模型不一定越大越好，并强调通过微调小型模型可以实现超越闭源模型的效率和性能。
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2025-12-03
GPT-5.1-Codex-Max 系统卡 OpenAI发布了其前沿的代理式编程模型GPT-5.1-Codex-Max系统卡。该模型基于基础推理模型的更新，原生支持通过“压缩”过程在数百万个Token的上下文窗口中进行连贯操作，并在软件工程、数学、研究等多个领域进行了训练。系统卡详细介绍了模型级和产品级的安全措施，并指出该模型在网络安全领域能力很强，但尚未达到“高能力”级别。
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2025-12-03
微软 CEO 纳德拉自曝正处于“自习室”模式：利用周末时间研究创业公司如何做产品，AI 时代需永远保持学习微软 CEO 萨提亚・纳德拉透露，为了适应当前 AI 时代创业公司的高速发展节奏，他正利用周末时间专注于“自习室”模式，深入研究初创企业如何打造产品。纳德拉坦言，微软庞大的体量在快速迭代的 AI 竞争中已成为“巨大劣势”。他强调，大型企业领导者必须摒弃“自以为无所不知”的心态，培养“永远学习者”的意识，并重构工作流程，才能在 AI 浪潮中保持长期竞争力。这种转型需要领导者敢于打破传统思维定式，并确保企业数据基础适应现代化 AI 工具的使用。
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2025-12-02
库克出手优化苹果AI领导层：AI负责人卸任，前微软高管接任苹果公司近期对其AI领导团队进行了重大调整，原AI负责人John Giannandrea（约翰·詹南德里亚）即将卸任机器学习和AI战略高级副总裁一职，结束其动荡不安的七年任期。此举被视为库克对公司AI进展缓慢的反应。新任AI副总裁由从微软招募的资深研究员Amar Subramanya担任，他将主导模型开发和研究工作。同时，苹果机器人技术负责人Yilun Chen也离职跳槽至特斯拉，表明苹果在具身智能领域面临人才流失的挑战，亟需加速AI战略转型。
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2025-12-02
观点：社区建设、机器学习与人工智能的未来微软研究院播客《观点》邀请了WiML联合创始人Jenn Wortman Vaughan和Hanna Wallach，回顾了她们创建“机器学习领域女性组织（WiML）”的历程。她们深入探讨了该组织如何从一个小型研讨会发展成为一个支持全球女性和非二元性别研究者的非营利组织，并分享了她们在定义微软负责任AI方面的工作经验和给年轻自己的建议。
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2025-12-02
英伟达发布 TiDAR：单步生成多个 Token，AI 吞吐量提升近 600% 英伟达在最新论文中提出了名为 TiDAR 的新型 AI 解码方法，该技术巧妙融合了自回归与扩散两种模型机制，旨在解决当前语言模型逐个生成 Token 导致的成本高和延迟高的问题。TiDAR 的核心在于利用 GPU 的“空闲槽位”，通过单步生成多个 Token 来大幅提升响应速度。在测试中，80 亿参数版本的 TiDAR 模型吞吐量达到了基准 Qwen3-8B 的 5.91 倍，性能提升接近 600%，为云端大规模 AI 部署提供了潜在的实用解决方案。
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2025-12-02
基于 GPT-5.1-Codex-Max 打造更多应用 OpenAI发布了全新的前沿智能体编程模型GPT-5.1-Codex-Max，该模型基于基础推理模型的更新，经过了软件工程、数学、研究等代理任务的训练。它更快、更智能、更具Token效率，并且是首个原生支持跨多个上下文窗口（通过“紧凑化”过程）的模型，能够处理数百万Token的任务，实现项目级重构和深度调试。
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2025-12-02
通过外部测试强化我们的安全生态系统 OpenAI 强调独立第三方评估在强化前沿 AI 安全生态系统中的关键作用。本文深入探讨了通过外部专家对前沿模型进行独立评估、方法论审核和主题专家探究的实施方式、重要性及其对部署决策的影响。我们旨在提升能力评估与安全防护的可信度，并分享了合作原则与保密条款，以期建立更具韧性的评估体系。
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2025-12-02
英伟达发布用于自动驾驶研究的新型开源AI模型和工具英伟达在NeurIPS会议上推出了Alpamayo-R1，这是首个专注于自动驾驶的开源视觉语言行动模型。该模型基于Cosmos-Reason架构，旨在为自动驾驶汽车提供类人“常识”决策能力，推动L4级自动驾驶的实现。同时发布了Cosmos Cookbook工具集，以加速开发。
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2025-12-02
评估框架（Evals）如何驱动企业AI的下一个篇章全球已有超过一百万企业利用AI提升效率，但许多组织未能达到预期效果。本文为企业领导者提供了一份关于如何使用“评估框架”（Evals）的入门指南。Evals将模糊的业务目标转化为一致、可衡量的结果，是确保AI系统在特定工作流程中可靠运行、降低风险并实现更高投资回报率的关键工具。
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2025-12-02
关于Word2Vec学习过程的理论：它学到了什么？本文深入探讨了Word2Vec学习过程的理论基础，揭示了其背后的数学机制。研究表明，在特定实际条件下，Word2Vec的学习问题可以简化为<em>无权最小二乘矩阵分解</em>，最终学习到的表征等同于PCA的结果。理论能够以<em>闭合形式</em>精确预测模型学到的特征，这些特征对应于$M^{\star}$矩阵的特征向量，与语料库统计数据和算法超参数直接相关，为理解现代语言模型中的特征学习提供了关键一步。
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2025-12-02
詹南德里亚卸任苹果 AI 战略负责人，微软前高管接棒苹果公司宣布，负责机器学习与人工智能（AI）战略的高管约翰・詹南德里亚（John Giannandrea）即将退休，并由微软前高管阿马尔・苏布拉马尼亚（Amar Subramanya）接任人工智能副总裁一职。苏布拉马尼亚将领导 Apple 基础模型、机器学习研究及 AI 安全评估等关键领域，向软件工程高级副总裁克雷格・费德里吉汇报。此次人事变动发生在苹果宣布推迟其备受期待的全新 Siri 升级至 2026 年之后，凸显了苹果在推进 Apple Intelligence 战略方面的人员调整和...
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2025-12-02
使用Python构建简单的数据质量DSL
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2025-12-02
英伟达锁定EDA霸主！20亿美元入股新思科技扩大合作版图英伟达宣布与全球领先的电子设计自动化（EDA）公司新思科技（Synopsys）扩大战略合作关系，并投资20亿美元购买新思科技普通股。此次合作旨在整合英伟达在AI和加速计算领域的优势与新思科技的工程解决方案，以提高芯片设计、仿真和验证的精度和效率。新思科技的技术将深度集成英伟达的CUDA-X库和AI物理技术，共同为半导体、汽车、航空航天等行业开发下一代虚拟设计与测试方案，巩固双方在AI驱动的半导体生态系统中的领导地位。
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2025-12-02
OpenAI向Thrive Holdings投资是其最新的循环交易 OpenAI宣布向Thrive Holdings进行股权投资，后者的母公司正是OpenAI的主要投资者Thrive Capital。这笔交易是OpenAI近年来一系列“循环交易”中的最新一笔，涉及OpenAI向其合作伙伴嵌入工程和产品团队，以加速AI采用。分析人士将密切关注Thrive旗下企业是否能真正实现盈利，而非仅仅是估值膨胀。
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2025-12-02
量子物理学家压缩并“去审查”DeepSeek R1 一群量子物理学家声称成功创建了一个强大的推理AI模型DeepSeek R1的精简版，该版本不仅将模型尺寸减小了55%，而且移除了中国开发者内置的官方审查机制。通过利用量子物理学中的张量网络技术，他们实现了高效压缩和精准内容编辑，使模型能够回答原本受限的政治敏感问题。
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2025-12-02
高手再现：Runway 发布 Gen 4.5 AI 视频模型，测试表现超越谷歌 Veo3 与 OpenAI Sora 2 AI 初创公司 Runway 正式发布了全新一代视频模型 Gen 4.5，并在独立基准测试 Video Arena 中表现出色，测试结果显示其性能超越了谷歌 Veo 3 和 OpenAI 的 Sora 2 Pro 模型。该模型能够精准理解运动、人物动作、镜头调度和因果关系，物理规律理解能力显著增强。Runway CEO 强调，即便是小型团队也能在 AI 前沿取得突破，避免生成式 AI 被少数巨头垄断的局面。Gen 4.5 模型现已逐步向所有用户开放。
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2025-12-02
在NeurIPS上，英伟达推进数字和物理AI的开源模型开发在NeurIPS大会上，英伟达发布了一系列用于语音、安全和自动驾驶的新型AI工具和模型，包括全球首个行业规模的开源推理视觉语言动作（VLA）模型Alpamayo-R1。此外，一项新的独立基准测试认可了NVIDIA Nemotron模型和数据集的开放性和透明度，体现了英伟达对开源社区的持续承诺。
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2025-12-02
2026年值得关注的五大前沿 MLOps 技术随着生成式和语言模型的加速发展，MLOps（机器学习运维）在人工智能工程领域占据主导地位。到2026年，预计MLOps将继续演进，以下五大前沿技术将塑造行业格局：从嵌入可执行治理规则的“代码即策略”，到专为自主智能体设计的AgentOps；再到运行时可解释性、面向边缘计算和联邦学习的分布式MLOps，以及将能源和碳指标纳入决策的绿色可持续性实践。这些趋势将确保AI系统在保持合规性、可解释性和效率的同时，实现大规模部署。
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