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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-07
GPT-5 系统卡增强版：敏感对话 OpenAI发布了GPT-5系统卡增强版，重点关注模型在处理心理和情绪困扰等敏感对话时的安全性提升。此次更新优化了ChatGPT的默认模型，通过与170多位心理健康专家合作，模型识别困境的可靠性显著提高，不当回复率降低了65%至80%。
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2025-11-07
通用人工智能（AGI）的进展是否对人类构成生存威胁？通用人工智能（AGI）的快速发展引发了关于其潜在风险的广泛讨论。专家们正在评估AGI是否可能带来生存威胁，并呼吁在研发过程中采取更严格的监管和安全措施。随着AI能力接近人类水平，确保其发展符合人类价值观和利益变得至关重要。当前，科研界和政策制定者正面临如何在推动技术创新的同时，有效控制潜在风险的严峻挑战。
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2025-11-07
特斯拉或将在2027年投产自研AI5芯片，聚焦AI训练集群特斯拉正加速其自研芯片的步伐，计划在2027年实现AI5芯片的量产，以满足其日益增长的AI训练集群需求。AI5芯片的研发旨在提升特斯拉在自动驾驶和机器人技术领域的算力瓶颈。据称，新一代AI芯片将集成更先进的架构和更强大的内存，以支持大规模的神经网络模型训练。这一举措显示了特斯拉致力于在AI硬件领域实现自主可控，以支撑其FSD和Optimus等核心项目的长期发展目标，确保在智能技术竞争中保持领先地位。
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2025-11-07
摩根士丹利看好苹果机器人业务：Apple 智能铺路，征战下一个万亿美元级赛道摩根士丹利分析师报告指出，苹果的下一个万亿美元级赛道将是机器人领域。报告预测，苹果的机器人业务到 2040 年有望实现年收入约 1300 亿美元，超越 Mac 和 iPad 业务的总和。苹果首款产品预计是 2027 年推出的桌面助理机器人。得益于 <em>Apple Intelligence</em> 的支撑，这些机器人将具备感知和推理能力。苹果凭借其强大的生态整合能力、自研芯片和既有经验，正准备在“具身智能”这一平台变革中占据重要地位。
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2025-11-07
Laude研究所宣布首批“Slingshots”人工智能赠款 Laude研究所启动了首批“Slingshots”赠款，旨在“推进人工智能的科学与实践”。该项目重点资助15个前沿研究项目，特别关注AI评估这一难题。入选项目包括知名的Terminal Bench和ARC-AGI项目，以及旨在评估代码优化和“白领AI智能体”的新基准测试，为研究人员提供学术界难以获得的资金和算力支持。
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2025-11-07
改造您的MCP架构：通过AgentCore Gateway统一MCP服务器随着AI代理的大规模应用，组织需要一种高效的方式来整合定制、开源和现有的模型上下文协议（MCP）服务器。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway如何扩展支持现有MCP服务器作为新目标类型，实现统一的工具管理、身份验证和路由，从而简化复杂AI工作流中的多服务器管理。
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2025-11-07
人工智能的进展与建议本文探讨了人工智能（AI）在过去几年中取得的惊人进展，从能处理秒级任务到有望在未来几年内完成数天或数周的工作。OpenAI强调了AI发现新知识的潜力，并提出了实现AI积极未来的五项建议，包括共享前沿实验室的安全标准、建立与能力相称的公共监督机制、构建AI韧性生态系统、持续报告影响，以及赋能个体。
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2025-11-07
Subtle Computing 的语音隔离模型助力电脑在嘈杂环境中也能理解你加州初创公司 Subtle Computing 致力于通过其专有的语音隔离模型，解决在嘈杂环境中捕捉人声的难题。这项技术有望为语音 AI 产品和服务带来显著改进，尤其是在咖啡馆或办公室等常见噪音场景中，它能提供比通用解决方案高出一个数量级的性能，并能根据特定设备声学特性进行个性化训练。
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2025-11-07
365 Data Science 免费提供人工智能和数据课程：11月21日前可享100%无限访问权限 365 Data Science 宣布，在2025年11月6日至11月21日期间，将向全球用户免费开放其完整的AI和数据学习平台。此次限时活动旨在赋能有抱负的AI专业人士和数据爱好者，让他们无需支付任何费用即可发展关键技能。平台提供超过117门课程，涵盖从基础数据分析到前沿的人工智能工程和智能代理（Intelligent Agents）等高级主题。用户还可以在模拟真实工作场景的项目中获得实践经验，并有机会获得行业认可的证书，为数据驱动型职业生涯奠定坚实基础。
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2025-11-07
生成时间序列特征的10个Python一行代码技巧
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2025-11-07
Inception 获 5000 万美元种子轮融资，旨在为代码和文本构建扩散模型 AI初创公司Inception近日宣布完成5000万美元种子轮融资，由Menlo Ventures领投。该公司致力于将扩散模型（Diffusion Models）应用于代码和文本生成，斯坦福大学教授Stefano Ermon领导该项目。Ermon认为，这种方法比传统的自回归模型具有更低的延迟和计算成本，特别适用于处理大型代码库。
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2025-11-07
重大安全警报：仅需约250份恶意文档，黑客即可利用Office 365发起攻击网络安全研究人员发现了一个令人担忧的漏洞，表明Office 365用户的安全防护可能被绕过。安全专家表示，仅需收集大约250份恶意文档样本，攻击者就能训练出能够模仿合法用户行为的AI模型。这些模型随后可以被用于绕过传统的安全过滤器，大规模发送网络钓鱼邮件。这一发现凸显了对抗AI驱动的网络钓鱼和信息战的新挑战，要求组织重新评估其安全策略以应对自动化威胁。
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2025-11-07
当行业知识与PIKE-RAG相遇：Signify提升客户服务的创新背后的故事本文揭示了微软研究院与Signify合作推出的PIKE-RAG系统，该系统深度融合行业知识与检索增强生成（RAG）技术。通过优化产品知识嵌入和采用混合检索策略，PIKE-RAG显著提升了Signify客户服务代表的效率，将平均处理时间缩短25%，并提高了首次呼叫解决率。
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2025-11-07
微软宣布组建超级智能团队，自研AI模型摆脱对OpenAI的依赖微软人工智能业务最高负责人穆斯塔法・苏莱曼宣布，公司正通过重组员工团队，计划打造具备超级智能的AI模型，核心目标是逐步摆脱对OpenAI技术的依赖，实现AI技术自主化。新成立的“MAI超级智能团队”将把人类利益和安全防护置于首位，致力于研发强大的软件工具，尤其关注医疗诊断等领域的应用突破。尽管双方仍是合作伙伴，但微软的协议允许其独立推进通用人工智能（AGI）研发，并计划在2032年前使自主模型达到行业领先水平。
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2025-11-06
重大安全警报：仅需约250份恶意文档就能让AI模型“精神错乱” 研究人员发现，人工智能模型，包括GPT-4在内，很容易受到一种新型的“数据投毒”攻击。通过向模型训练集中注入少量包含特定“毒药”标签的恶意文档，即使只占总数据量的极小比例（约0.001%），也能导致模型在特定输入下产生不可靠的、甚至完全错误的输出。仅需约250份精心构造的文档，就能在模型部署后激活这些后门，引发严重的可靠性风险。这一发现凸显了AI训练数据安全防护的紧迫性。
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2025-11-06
构建更优良的LLM应用的必要分块技术解析
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2025-11-06
柯林斯词典 2025 年度词汇揭晓：“氛围编程（vibe coding）” 柯林斯词典揭晓了 2025 年度词汇——“氛围编程（vibe coding）”，这代表了一种利用 AI 将自然语言转化为计算机代码的新兴软件开发方式。该词因使用量激增而入选，凸显了人工智能对编程领域的深刻影响。安德烈・卡帕西提出的概念指出，AI 使得开发者能够更少地关注具体代码细节，实现创造力与机器智能的无缝结合。榜单中还收录了“生物黑客”、“破烂货”等反映当前社会与技术趋势的新词。
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2025-11-06
牛津大学研究：当前基准测试普遍夸大了人工智能模型的性能牛津大学互联网研究所牵头的一项研究对445项主流人工智能（AI）基准测试进行了系统分析，指出当前评估AI系统能力的方法普遍存在夸大性能且缺乏科学严谨性的问题。研究发现，大量测试未能明确定义测试目标，且重复使用已有数据和方法，导致对模型能力的评估可能具有误导性。例如，在“小学数学8K”测试中答对问题并不一定代表模型真正掌握了数学推理。研究团队呼吁AI基准测试必须提高透明度，明确界定评估范围，并采用更可靠的统计方法来衡量模型表现，以确保评估的科学性和可信度。
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2025-11-06
上海首例AI提示词著作权案宣判：涉案提示词不构成作品上海黄浦区人民法院今日对上海首例涉AI提示词著作权侵权案作出了一审判决，核心焦点在于AI提示词是否构成受著作权法保护的作品。法院审理认为，涉案的六组提示词虽然包含多种元素，但仅是简单罗列和关键词组合，缺乏语法逻辑关联与层次递进，未体现作者独特的审美视角或个性化智力投入。因此，法院裁定这些提示词仅属于抽象的创作构思和指令集合，不具备独创性，不构成作品，原告无权主张著作权侵权。此判决对当前人工智能生成内容（AIGC）领域的知识产权保护提供了重要参考。
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2025-11-06
微软新研究：当前 AI 代理易被操控，选择太多还会“犯迷糊” 微软近期与亚利桑那州立大学合作发布了一项关于人工智能代理的新研究，并推出了仿真环境“Magentic Marketplace”。研究发现，当前主流 AI 代理（如 GPT-4o、Gemini-2.5-Flash）在无监督执行任务时存在显著漏洞。具体而言，商家代理可以通过特定策略操控客户代理做出有利于自己的购买决策，从而揭示了 AI 代理在市场环境中容易被操纵的问题。此外，研究指出当代理面对过多选项时，其决策效率会急剧下降，表现出严重的信息过载，质疑了当前“代理化未来”的可靠性。
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