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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-20
任职 12 年后，Meta 首席 AI 科学家杨立昆宣布离职并“自立门户” 效力 Meta 12 年的首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）正式宣布离职，并计划创办自己的 AI 创业公司。新公司将专注于其主导的 Advanced Machine Intelligence（AMI）研究计划，目标是推动 AI 系统实现对现实世界的理解、长期记忆和多步骤规划能力。杨立昆此前曾对纯粹的大语言模型（LLM）发展路线表示保留意见，并建议年轻研究者避免过度关注这一领域。此次离职据称也与 Meta 内部资源分配向产品化模型倾斜有关，独立创业有助于研究成果更自由地传播，摆...
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-20
OpenAI 发布最强编程模型 GPT-5.1-Codex-Max：AI 程序员能“通宵”，性能跑分反超谷歌 OpenAI 正式推出性能更强的 GPT-5.1-Codex-Max 智能体编程模型，该模型在关键编程基准测试中超越了谷歌 Gemini 3 Pro。新模型引入了“压缩”（Compaction）机制，使其能够在不损失性能的情况下持续工作超过 24 小时，实现了 AI 程序员的“通宵”工作能力。在 SWE-Bench Verified 测试中，Codex-Max 准确率达到 77.9%。该模型显著提升了长远推理和实时交互能力，预计将大幅提高开发者效率，并逐步集成到 OpenAI 的各项开发工具中。
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2025-11-20
Amazon Bedrock 中 Claude Code 的代码部署模式与最佳实践本文详细介绍了如何在 Amazon Bedrock 上安全、大规模部署 Anthropic 的 AI 编程助手 Claude Code。内容涵盖了企业推荐的部署架构、身份验证方法的权衡（如 API 密钥、SSO 与直接 IdP 集成），以及基础设施决策（公有端点与 LLM 网关）。重点强调了如何利用 OpenTelemetry 和 CloudWatch 仪表板进行精细化的使用情况、成本和开发效率监控，为企业级 AI 编码工具的落地提供了全面的实践指南。
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使用 Spectrum 微调技术提高 Amazon SageMaker AI 上的 FM 训练效率本文深入介绍了 Spectrum 微调技术，这是一种通过识别和选择性训练基础模型（FM）中最具信息量的层来提高训练效率的新方法。我们将展示如何在 Amazon SageMaker AI 上实施 Spectrum 微调，并与 QLoRA 等技术进行对比，证明 Spectrum 能够在显著减少资源消耗和训练时间的同时，保持更高的模型性能。
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Amazon Bedrock 护栏扩展对代码领域的支持 Amazon Bedrock 护栏现已支持针对代码元素的保护，包括用户提示、注释、变量和字符串字面量。本文深入探讨了代码领域中常见的安全挑战，并详细演示了如何利用 Amazon Bedrock 护栏的内容过滤器、拒绝主题过滤器和敏感信息过滤器来应对提示注入、数据泄露和恶意代码生成等风险，确保生成式 AI 应用的安全合规。
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2025-11-20
GPT-5.1-Codex-Max 系统卡 OpenAI发布了全新的前沿智能体编码模型GPT-5.1-Codex-Max。该模型基于对基础推理模型的更新，专门针对软件工程、数学和研究等代理任务进行训练，首次实现了跨越数百万token的上下文窗口处理能力。本文详细介绍了为其实施的全面安全措施，包括模型级缓解和产品级沙箱部署，并评估了其在网络安全等领域的表现。
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构建更多：推出 GPT-5.1-Codex-Max OpenAI发布了新的前沿智能体式编程模型GPT-5.1-Codex-Max，它基于改进的基础推理模型进行训练，专为长时、详细的编码工作设计。该模型引入了“压缩（compaction）”技术，使其能够处理数百万个Token的上下文，实现项目级重构和深度调试，同时在速度、智能和Token效率上都实现了显著提升。
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主要AI公司会面，探讨聊天机器人伴侣的更好发展路径 Anthropic和斯坦福大学牵头，召集了包括OpenAI、Google和Meta在内的主要AI公司，在一次闭门研讨会上讨论了聊天机器人作为“伴侣”或角色扮演场景的应用准则。会议重点关注了如何保护特别是年轻用户，以及行业内对成人用户“自由”与安全之间的平衡分歧。
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2025-11-20
通过外部测试加强我们的安全生态系统 OpenAI 强调独立、受信任的第三方评估在前沿 AI 安全生态系统中的关键作用。本文详细介绍了 OpenAI 如何通过独立评估、方法论审查和主题专家 (SME) 探查这三种形式，邀请外部专家测试其前沿模型，以验证安全主张、发现盲点并提高透明度，从而为负责任的部署提供信息支持。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-20
评估框架如何驱动企业人工智能的下一篇章全球已有超过一百万家企业利用AI提升效率，但许多组织未能达到预期效果。本文为商业领袖提供了如何利用评估框架（Evals）将业务目标转化为一致成果的实用指南。Evals通过“明确-衡量-改进”的循环，帮助企业系统性地评估和优化AI系统的性能，从而在特定业务场景中实现可靠性、降低风险并提高投资回报率。
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- AI基础/开发
2025-11-20
美国需要开源人工智能模型的干预措施来战胜中国专家指出，过度依赖外国制造的开源模型带来了供应链风险和创新瓶颈。尽管美国在尖端AI模型方面领先，但在可下载、可本地运行的开源模型领域正逐渐落后于中国。ATOM项目创始人Nathan Lambert强调，美国需要主导开源AI生态，以确保技术主导地位并促进创新。
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- AI基础/开发
2025-11-20
从基因组语言模型进行功能性从头基因的语义设计本文介绍了一种名为Evo的基因组语言模型，它通过学习基因间的语义关系，实现了“语义设计”。研究人员利用该模型设计了具有所需功能的新序列，包括全新的抗CRISPR蛋白和毒素-抗毒素系统，其中部分从头基因与自然蛋白无显著序列相似性。这项工作展示了生成式基因组学在超越自然序列限制方面的潜力。
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2025-11-20
宣布推出 AWS Well-Architected 负责任的 AI 镜头 AWS 发布了 Well-Architected 负责任的 AI 镜头（Lens），这是一个关键资源，旨在帮助构建者在 AI 应用的整个生命周期中解决负责任的 AI 关注点。它提供了一系列深思熟虑的问题和最佳实践，帮助平衡 AI 带来的益处与风险，从而加速构建可信赖的生产系统。
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使用 Amazon Nova、Snowflake 和 LangGraph 构建代理式解决方案本文深入探讨如何结合使用 Snowflake AI Data Cloud 和 AWS 服务，构建端到端的代理式 AI 自动保险理赔工作流程。通过集成 Snowflake Document AI 进行结构化数据提取、Amazon Nova Lite 进行多模态图像分析，并使用 LangGraph 进行有状态编排，该方案实现了从文档处理到决策制定的完全自动化，显著提升了运营效率和可解释性。
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初学者也能写出可读性高的 Python 函数：七大技巧详解
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-20
Google Gemini 3 震撼发布：AI 融入生活，从语音到多模态的飞跃 Google 正式推出了革命性的 Gemini 3 系列模型，标志着人工智能进入与人类生活深度融合的新阶段。Gemini 3 不仅在传统文本处理上能力显著提升，更在语音理解和多模态交互方面实现了跨越式进步。新模型在复杂推理和实时响应方面表现出色，预计将重塑搜索引擎、智能助手及内容创作的体验。此次发布凸显了 Google 在构建通用人工智能方面的持续投入，为开发者和用户带来了更强大、更自然的 AI 交互工具。
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Gemini 3中文测评结果发布：首超GPT-5，位居全球第二 2025年末全球AI领域格局再起波澜，测评机构SuperCLUE的最新报告显示，谷歌推出的Gemini-3-Pro-Preview在中文大模型基准测评中取得了70.80的总分。这一成绩使其首次超越了GPT-5(high)，暂居全球第二名的位置，仅次于GPT-5.1(high)。该模型在推理效率上略有提升，但推理成本相应增加。测评维度涵盖数学、科学推理、代码生成、智能体调用、幻觉控制等关键领域，尤其在幻觉控制方面表现突出。
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- AI基础/开发
2025-11-20
量子物理学家压缩并“解除审查”了 DeepSeek R1 模型西班牙的 Multiverse Computing 公司声称，他们利用量子物理学的技术，成功创建了一个比原始 DeepSeek R1 模型小 55% 的版本——DeepSeek R1 Slim。更重要的是，他们移除了模型中内置的中国官方审查机制，使其能够回答以往敏感问题，表现媲美西方模型。
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2025-11-20
《纽约时报》：美国 AI 研究仍依赖中国人才，否则硅谷公司将落后《纽约时报》的深度报道揭示了美国人工智能研究领域对中国人才的显著依赖。Meta 等硅谷巨头在关键 AI 实验室中，大量招募了出生于或接受教育于中国的移民研究员，这些人才在推动开创性研究方面发挥着至关重要的作用。研究表明，若失去这部分人才的流入和合作，美国的 AI 发展可能在全球竞争中落后于中国。报道强调，尽管存在地缘政治紧张局势，中美两国研究人员间的合作依然活跃，凸显了人才交流对技术进步的深远影响。
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使用 Spectrum 微调技术提高 Amazon SageMaker AI 上 FM 训练效率本文详细介绍了 Spectrum 微调技术，这是一种通过识别和选择模型中最具信息量的层进行训练的方法。我们将探讨如何在 Amazon SageMaker AI 上利用 Spectrum 优化资源使用和缩短训练时间，并将其与 QLoRA 技术进行对比，展示 Spectrum 如何在资源效率和最终模型性能之间取得更好的平衡。
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