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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-29
Sam Altman表示，OpenAI将在2028年前拥有一个合法的AI研究人员 OpenAI首席执行官Sam Altman宣布了一项雄心勃勃的时间表：预计在2026年9月实现实习生级别的研究助理，并在2028年实现“合法的AI研究员”。这一目标是在OpenAI完成向公共利益公司结构过渡的同一天宣布的。首席科学家Jakub Pachocki进一步解释称，这位AI研究员是一个能够自主交付大型研究项目的系统，并相信距离出现比人类更聪明的超级智能系统可能不到十年。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-29
AI应用内存层初创公司Mem0完成2400万美元融资，获得YC、Peak XV和Basis Set领投初创公司Mem0致力于解决大型语言模型（LLM）无法像人类一样记住过往交互的问题。该公司已完成2400万美元融资（包括2000万美元A轮融资），由Basis Set Ventures领投，旨在为AI应用构建一个可跨平台、可携带的“记忆护照”。Mem0的开源API已获得超过4.1万GitHub星标，并成为AWS新Agent SDK的独家内存提供商。
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2025-10-29
Web应用和数据产品的API开发
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-10-29
突破性光学处理器使人工智能实现光速计算清华大学的研究团队开发了光学特征提取引擎（OFE²），这是一个利用光而非电以12.5 GHz处理数据的光学引擎。该技术集成了衍射和数据准备模块，为人工智能任务带来了前所未有的速度和效率。在成像和交易演示中，该引擎展现出更高的准确性、更低的延迟和更低的功耗。
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2025-10-29
英伟达与美国技术领导者揭晓AI工厂设计，旨在实现政府现代化和保障国家安全为应对政府和受监管行业对高安全性和复杂性的AI需求，英伟达在GTC华盛顿特区发布了“政府AI工厂”参考设计。该设计整合了最新的NVIDIA AI Enterprise软件，确保AI部署符合严格的安全标准，并与Palantir、CrowdStrike、ServiceNow等行业领导者合作，加速安全、可靠的AI平台建设。
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2025-10-29
NVIDIA IGX Thor 机器人处理器为工业和医疗边缘带来实时物理AI NVIDIA 宣布推出专为工业和医疗边缘设计的全新平台——NVIDIA IGX Thor。该处理器基于Blackwell架构，提供实时物理AI性能、企业级可靠性和功能安全，性能比前代产品提升高达8倍。它旨在加速机器人在工厂和手术室中实现实时感知、推理和决策能力，推动AI从数字世界向物理世界的转型。
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2025-10-29
英伟达开源Aerial软件，加速AI原生6G研发英伟达宣布将其Aerial软件开源，并将其Sionna研究套件和Aerial测试台部署到NVIDIA DGX Spark平台上。此举为研究人员提供了强大的工具，以小时而非数月或数年为单位加速AI原生无线创新，推动开放、广泛协作的下一代AI原生移动网络建设。
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- AI基础/开发
2025-10-29
礼来制药利用NVIDIA Blackwell和DGX Superpod打造AI工厂制药巨头礼来公司正与英伟达合作，利用最新的Blackwell架构GPU和DGX Superpod技术，构建下一代AI工厂。这次合作旨在加速新药研发流程，通过强大的计算能力来驱动复杂的AI模型，以实现更高效、更智能的药物发现和开发。
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英伟达与通用原子能公司推进商业聚变能源发展英伟达与通用原子能公司（General Atomics）合作，并在多个机构的支持下，成功构建了一个高保真、由AI驱动的聚变反应堆数字孪生模型。该模型利用NVIDIA Omniverse和CUDA-X库，能将原本需要数周的等离子体模拟时间缩短至数秒，极大地加速了实现商业化清洁聚变能源的进程。
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NVIDIA与海军研究生院（NPS）为培养未来领导者启用海军AI旗舰平台 NVIDIA向海军研究生院（NPS）捐赠了NVIDIA DGX GB300系统，以加强美国海军在人工智能领域的领导地位。该系统将用于赋能NPS的AI技术中心，支持包括灾难恢复、天气预报和自主系统模拟在内的关键应用，培养未来军事领导者掌握前沿AI技能。
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在 Amazon SageMaker AI 上托管 NVIDIA Speech NIM 模型：Parakeet ASR 本文详细介绍了如何将 NVIDIA Parakeet ASR 模型部署到 Amazon SageMaker AI 上的异步推理管道中。该方案利用 NVIDIA NIM 容器和 AWS 服务（如 Lambda、S3、SNS 和 Bedrock）构建了可扩展、成本效益高的自动语音识别（ASR）处理流程，特别适用于处理大规模音频文件和批处理工作负载。
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模型上下文协议（MCP）完全指南
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祝贺BAIR 2024届博士毕业生祝贺BAIR实验室2024届的博士毕业生们！这些杰出的AI和机器学习人才在深度学习、机器人、自然语言处理和计算机视觉等领域取得了突破性研究成果。本文展示了他们的专业资料和研究兴趣，期待他们在学术界和工业界开启新的篇章。
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- AI基础/开发
2025-10-29
工具空间干扰：在MCP时代，为大规模代理兼容性而设计本文探讨了在多代理协作（MCP）时代，代理之间工具空间干扰的挑战。微软研究院提出了一种设计框架，旨在确保大规模代理兼容性，防止工具冲突和行为偏差，这对构建可靠的AI系统至关重要。
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- AI工具应用
2025-10-29
针对提示注入攻击的两种微调防御方法：StruQ 和 SecAlign 提示注入攻击已成为集成LLM应用的首要威胁，OWASP将其列为头号风险。本文介绍了伯克利大学提出的两种开创性的微调防御方法：StruQ（结构化指令微调）和SecAlign（特殊偏好优化）。这些方法无需额外计算成本，就能将多种优化无关攻击的成功率降至接近0%，SecAlign在优化攻击方面也取得了SOTA的改进，有效增强了LLM系统的安全性。
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开发者必备的7个免费远程MCPs（模型上下文协议服务器）
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2025-10-29
打破人工智能基础设施中的网络瓶颈随着AI模型规模的爆炸式增长，传统网络基础设施正面临严峻的带宽瓶颈。本文深入探讨了微软研究人员如何通过创新的网络架构设计和优化，解决AI训练和推理中的网络挑战，以实现更高效率和可扩展性。
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- AI行业应用
2025-10-29
如何为 2026 年的 AI 工程职业生涯做好长期准备 AI工程师的技能正在迅速过时，为2026年及以后做好职业准备至关重要。要想在快速变化的行业中保持竞争力，核心在于深化数学和系统基础知识，这些是工具和框架更迭不变的基石。文章强调了工程师需要从单纯的模型构建者转变为系统编排者，尤其要掌握将自动化转化为杠杆的“元工程”能力。此外，拥抱开源生态系统、深入理解生产级基础设施（MLOps）以及将伦理与合规性嵌入设计，是确保AI职业生涯长期发展的关键策略。
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2025-10-28
PLAID：从序列数据生成蛋白质的通用多模态生成模型本文介绍了PLAID，一个创新的多模态生成模型，能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，并可接受功能和生物体提示，利用比结构数据库大2-4个数量级的序列数据库进行训练，解决了现有模型难以同时生成离散序列和连续结构的问题，为药物设计和生物工程开辟了新路径。
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2025-10-28
未雨绸缪：如何在2026年确保您的AI工程职业生涯稳固发展面对技术快速迭代的挑战，AI工程师的技能保质期正在缩短。要想在2026年立于不败之地，核心策略是深化数学和系统基础，因为它们超越了特定工具的生命周期。工程师需要掌握元工程，将自动化转化为杠杆，并展现跨学科的流畅性，以便在设计、业务和伦理层面进行有效沟通。此外，深入理解和贡献于开源生态系统，以及精通MLOps基础设施的构建和部署，将是区分专业人士和普通实践者的关键所在。拥抱这些策略，确保职业生涯的适应性领先于技术变革的速度。
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