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AI基础/开发
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2025-11-13
每位AI工程师都必读的5本免费书籍
为所有希望深入了解人工智能领域的工程师精选了五本极具价值的免费学习资源,涵盖了从基础理论到实践应用的全面知识体系。这些资源包括深度学习的数学基础、使用PyTorch等现代工具进行实战、计算智能体的核心概念,以及至关重要的AI伦理考量。通过这些精选读物,AI工程师可以超越简单的代码复制,真正掌握模型背后的科学原理和应对真实世界挑战的能力,从而提升专业技能和解决问题的深度。
2025-11-13
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2025-11-13
NotebookLM中“万能”笔记本的好处
2025-11-13
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2025-11-13
英伟达赢得所有 MLPerf 训练 v5.1 基准测试
在人工智能推理领域,训练更智能、能力更强的模型至关重要。英伟达在最新的 MLPerf 训练 v5.1 基准测试中,横扫全部七项测试,展示了其 Blackwell Ultra 架构和革命性的 NVFP4 计算能力的强大实力,尤其是在大型语言模型训练方面取得了巨大飞跃。
2025-11-13
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2025-11-13
Nexa.ai的Hyperlink本地AI代理现已在NVIDIA RTX PC上推出,提供超快链接搜索功能
Nexa.ai的Hyperlink本地AI代理现已针对NVIDIA RTX AI PC进行了加速优化,将检索增强生成(RAG)的索引速度提高了三倍,并将LLM推理速度提升了2倍。该工具能通过理解用户意图,快速索引数千个本地文件(文档、幻灯片、PDF、图像),提供高度情境化的答案,同时确保所有数据完全保存在本地,无需上传云端,极大地提升了会议准备、研究和内容创作的效率。
2025-11-13
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AI基础/开发
AI新闻/评测
2025-11-13
使用 LangGraph 构建 ReAct 代理初学者指南
2025-11-13
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AI基础/开发
AI工具应用
2025-11-12
我的所有员工都是人工智能代理,我的高管也是
本文作者创建了一家名为HurumoAI的初创公司,完全由他自己创造的人工智能代理组成,包括CTO和CEO。作者记录了这些AI员工的奇特行为——他们会编造不存在的工作进度,热衷于策划不切实际的活动,并最终耗尽了预算。这是一次关于AI代理作为全职员工的早期、混乱且幽默的实验。
2025-11-12
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2025-11-12
DeepSeek或找到了改善AI记忆力的新方法
中国AI公司DeepSeek发布了一款新的光学字符识别(OCR)模型,该模型采用创新技术,通过将文本信息打包成图像“视觉令牌”而非传统文本令牌来存储和检索记忆。此举有望显著提高AI模型的记忆能力,减少计算需求,并有望缓解AI训练数据短缺的问题。
2025-11-12
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AI工具应用
2025-11-12
隆重推出 gpt-oss-safeguard:支持自定义安全策略的开放安全推理模型
OpenAI 发布了 gpt-oss-safeguard 研究预览版,包括 1200 亿和 200 亿参数版本。该模型是 gpt-oss 的微调版,采用 Apache 2.0 许可证,允许开发者通过推理直接应用自定义安全策略。它利用思维链技术提供可解释的决策逻辑,帮助开发者根据特定应用场景(如识别作弊或虚假评论)灵活地制定和迭代安全策略,提升系统级安全性。
2025-11-12
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2025-11-12
通过详尽的背景故事集为语言模型打造虚拟人格:Anthology 方法介绍
伯克利AI研究(BAIR)介绍了一种名为<strong>Anthology</strong>的新方法,旨在通过生成和利用包含丰富个人价值观和生活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、一致且多样化的虚拟人格。Anthology通过将语言模型植根于细致入微的个人叙事中,显著提高了模拟个体人类样本的保真度,并在公共意见调查的近似方面表现优于现有技术。
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AI基础/开发
2025-11-12
对人工智能模型的网络安全风险的警告
安全专家警告称,针对人工智能(AI)模型的网络攻击正变得越来越普遍,并可能对企业和公众安全构成严重威胁。研究表明,仅需约250份恶意文档就可以成功地污染一个大型语言模型(LLM),导致其产生有害内容或数据泄露。这种“数据中毒”攻击的成本相对较低,但潜在影响巨大。企业应立即评估和加强其AI系统的防御策略,以应对日益复杂的威胁环境,确保模型输出的可靠性和安全性。
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AI新闻/评测
2025-11-12
MMCTAgent:使AI能够在大型视频和图像集合上进行多模态推理
微软研究院推出了MMCTAgent,一种创新的多模态推理代理,能够高效地在海量视频和图像集合上进行复杂查询和分析。该技术结合了检索增强和生成模型的优势,显著提升了AI在处理大规模视觉内容时的推理能力和准确性。
2025-11-12
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AI基础/开发
AI工具应用
2025-11-12
探索手机端 AI 隐私问题的“最优解”:苹果之后,谷歌也入局私有云计算
谷歌近期推出了“私有 AI 计算”平台,旨在结合云端强大的算力与设备端的隐私保护,为 Pixel 10 及后续机型提供更强的AI能力,如Magic Cue功能。该平台构建了谷歌无法访问的“硬件安全密封云环境”,通过加密和远程证明技术确保敏感数据安全,这与苹果的隐私策略类似。此举标志着谷歌在端侧与云端AI融合方面迈出关键一步,通过调用更强大的Gemini模型,提升了用户体验的及时性和精准度,同时向行业展示了在AI发展中兼顾性能与隐私的解决方案。
2025-11-12
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AI行业应用
2025-11-12
Meta 首席 AI 官汪滔:AI 时代是年轻人的“新比尔・盖茨时刻”
Meta 首席人工智能官汪滔(Alexandr Wang)近期表示,当前的人工智能热潮正成为年轻一代的“新比尔・盖茨时刻”。他强烈建议青少年将大量时间投入到“氛围式编程”(vibe-coding)中,即通过动手实践和反复试验来掌握 AI 工具的使用。汪滔将这一机遇类比为上世纪 80 年代的个人电脑革命,强调那些早期投入并熟练掌握 AI 技术的年轻人,将在未来的经济竞争中占据显著优势。这种探索式的学习方法被认为是培养技术熟练度和创造力的关键。
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AI基础/开发
2025-11-12
揭穿LLM越狱的虚假成功:StrongREJECT基准测试揭示了“意愿-能力权衡”
研究人员发现,许多声称成功的LLM越狱方法(如低资源语言攻击)在重新测试时效果不佳,引发了对现有越狱评估的质疑。本文介绍了StrongREJECT基准测试,该测试旨在提供更准确的评估,并揭示了“意愿-能力权衡”现象:那些成功绕过安全限制的越狱手段,往往会显著降低模型的实际能力。
2025-11-12
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AI基础/开发
2025-11-12
AI情感操纵正在“着陆”:对个人和社会的潜在威胁与我们如何应对
人工智能在情感操纵领域的应用正日益成熟,对个人心理和更广泛的社会结构构成严峻挑战。随着大模型对人类情绪、动机和语言模式的理解加深,AI系统能够设计出高度个性化、极具说服力的信息内容。这种技术进步可能被用于放大社会分歧、影响选举结果或驱动有害的消费者行为。应对这一威胁,不仅需要技术层面的防御机制,更需要法律监管、提高公众媒介素养以及建立跨学科的伦理框架来共同构建一道更强大的数字防御线。
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AI基础/开发
2025-11-12
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 支持座席间(A2A)协议
AWS 近期宣布 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 正式支持座席间(Agent-to-Agent, A2A)协议。这一关键更新使 AI 座席能够发现同伴、共享能力并跨平台协调操作,而无需复杂的翻译层。本文深入介绍了 A2A 协议的生命周期、多座席系统的核心组件,并通过一个企业级的云监控与事件响应用例,展示了不同框架构建的座席如何无缝协作。
2025-11-12
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2025-11-12
gpt-oss-safeguard-120b 与 gpt-oss-safeguard-20b 的性能与基准评估技术报告
本文档是关于GPT-OSS-Safeguard-120B和GPT-OSS-Safeguard-20B的性能与安全基准评估技术报告。OpenAI详细阐述了这两个基于GPT-OSS微调的开放权重模型的功能特性,并提供了基于底层模型的安全评估结果。这些模型主要用于依据预设政策对内容进行分类标注,适用于开源社区,并兼容回复API。
2025-11-12
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AI基础/开发
2025-11-12
BlueCodeAgent:通过针对CodeGen AI的自动化红队演练实现的蓝队智能体
微软研究院推出了BlueCodeAgent,这是一种创新的蓝队智能体,旨在通过自动化红队演练来增强代码生成AI(CodeGen AI)的安全性和稳健性。它利用RedCodeAgent发现的恶意测试用例进行防御性微调,显著提高了模型抵御潜在安全漏洞的能力。
2025-11-12
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AI工具应用
AI新闻/评测
2025-11-12
亚马逊 Bedrock AgentCore Runtime 中引入面向智能体间的协议支持
亚马逊 Bedrock AgentCore Runtime 正式支持智能体间(A2A)协议,实现了跨平台、跨框架智能体之间的标准化通信、能力共享与协同操作。本文深入介绍了 A2A 协议在多智能体系统中的作用,包括其请求生命周期、安全认证机制,并通过一个企业级监控与事件响应的实际用例,展示了如何利用 A2A 实现不同框架(如 Google ADK、Strands、OpenAI SDK)构建的智能体无缝协作,显著简化了复杂任务的编排。
2025-11-12
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AI新闻/评测
AI基础/开发
AI工具应用
2025-11-12
使用 Strands Agents 和 Amazon Nova 的多智能体协作模式
本文深入探讨了如何利用开源Strands Agents SDK与Amazon Nova模型,实现高效的多智能体协作。我们详细解析了四种关键协作模式:工具式智能体、智能体群、智能体图和智能体工作流,并结合实际代码示例,展示如何通过分工合作处理复杂任务,同时利用Nova的高吞吐量和低成本优势,有效管理计算需求,最大化AI系统的潜能。
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