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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-21
NTT 推出日语优化 AI 模型 tsuzumi2：30B 参数，40GB 单卡可运行日本电信巨头 NTT 宣布推出专为日语环境深度优化的轻量级 AI 模型 tsuzumi2。该模型拥有 30B 参数，最引人注目的是其推理运行时仅需约 30GB 内存，单张 A100 40GB 显卡即可部署，极大地提高了在本地或私有云环境部署的可能性，保障了数据安全。NTT 表示，tsuzumi2 在日语性能方面处于同等参数规模模型的顶尖水平，结合 RAG 和微调技术，其在金融、医疗等领域的表现甚至优于 GPT-5，彰显了其在垂直领域的强大竞争力。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-10-21
IBM 与推理 ASIC 芯片企业 Groq 达成合作，加速企业 AI 部署 IBM 与 AI 推理 ASIC 芯片领导者 Groq 近日宣布建立战略性市场推广和技术合作伙伴关系，旨在共同推动企业客户加速人工智能部署并扩大 AI 应用范围。此次合作的核心在于深度技术集成：IBM 的 watsonx Orchestrate 智能体 AI 编排平台将整合 GroqCloud AI 推理平台，同时 RedHat 的开源 vLLM 框架将支持 Groq 的 LPU 芯片架构。这种结合将利用 Groq 的高速推理能力与 IBM 的企业级编排解决方案，特别适用于对安全与隐私要求...
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2025-10-21
远景集团押注“物理AI”能源基础模型，目标三年内超越美国远景集团董事长张雷宣布公司正致力于构建“物理AI”能源基础模型，旨在通过整合AI与物理定律，实现对能源系统的因果理解和高效控制。张雷认为，相较于美国侧重消费级AI的现状，中国在能源工业场景和数据方面的优势，将助力远景在未来三年内实现技术领先，推动能源行业从“规模驱动”转向“智能驱动”。
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2025-10-21
StrongREJECT：一种更准确、更可靠的LLM越狱评估基准研究人员发现许多已发表的LLM越狱成功案例并不可靠，现有评估方法存在严重缺陷。本文介绍了StrongREJECT基准，它提供了一套高质量的禁用提示数据集和先进的自动评估器，能更准确地衡量越狱方法的有效性，并揭示了“意愿-能力权衡”现象，即成功的越狱往往以牺牲模型能力为代价。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
通过背景故事集为大型语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利AI研究所介绍了一种名为<strong>Anthology</strong>的新方法，通过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条件化大型语言模型（LLM），使其能够生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology旨在更精确地模拟个体人类受众，提升LLM在用户研究和社会科学领域的应用潜力，同时提高了对公众意见调查的逼真度。
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欧洲AI新星Nexos.ai完成3000万欧元A轮融资，旨在加速企业AI采用立陶宛知名创业二人组创立的Nexos.ai近期完成了3000万欧元的A轮融资，旨在解决企业在AI部署中面临的安全和落地难题。该公司提供一个充当员工与AI系统之间中间人的平台，确保数据安全合规，加速企业AI落地。
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从ST力帆到“AI+Mobility”新锐：千里科技赴港IPO背后的转型逻辑与资本考量 A股上市公司千里科技（原力帆）于2025年10月16日向港交所提交H股上市申请，启动国际化资本布局。这标志着该公司在旷视联合创始人印奇主导下，从传统制造企业向“AI+Mobility”赛道的关键转型。本文深度解析了千里科技的五年蜕变，印奇带来的技术价值（如RLM模型、L3智能体），以及港股投资者关注的技术独立性和商业化变现的两大疑虑。
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2025-10-21
华为招募全球顶尖AI人才，目标打造世界最强AI 华为正面向全球启动顶尖AI人才招募，旨在组建世界一流的AI战队，以构建领先世界的大模型，并向通用人工智能（AGI）的巅峰发起冲刺。余承东明确表示将“一起打造世界最强的AI”。本次招募重点关注具备学术先锋、技术热情和创新思维的人才，提供具有竞争力的薪酬、充足的算力资源以及与顶尖科学家共事的宝贵机会。华为已将AI战略置于最高优先级，意图通过这次人才引进确保在全球AI竞赛中取得领先地位。
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- AI基础/开发
2025-10-21
利用事件驱动架构实现实时响应能力事件驱动架构（EDA）为实时决策提供了可扩展、有弹性的基础，帮助组织从被动转向主动的业务运营。本文深入探讨了EDA的商业必要性、在Farys等公司的实际应用案例，以及它如何赋能企业在AI时代实现敏捷和前瞻性的业务模式。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-21
xT：用于大型图像中更大上下文的嵌套分词计算机视觉领域在处理超大尺寸图像时面临巨大挑战，现有方法（如下采样或裁剪）会导致信息和上下文的严重丢失。伯克利BAIR的研究团队推出了$x$T框架，旨在无需妥协地端到端建模大型图像。$x$T通过嵌套分词，结合区域编码器和上下文编码器，实现在当代GPU上高效聚合全局上下文与局部细节，有望解决高分辨率图像处理的瓶颈。
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2025-10-21
视觉草垛（Visual Haystacks）：评估大型多模态模型处理长上下文视觉信息的新基准人类擅长处理大量视觉信息，这对实现通用人工智能至关重要。本文介绍了“视觉草垛”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个“视觉中心”的“大海捞针”（NIAH）基准，旨在严格评估大型多模态模型（LMM）处理长上下文视觉信息的能力。VHs揭示了当前模型在视觉干扰、跨多图推理和位置敏感性方面的三大主要缺陷，并提出了基于RAG的解决方案MIRAGE。
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RenderFormer：神经网络如何重塑3D渲染本文深度解析了微软研究院提出的新型3D渲染方法RenderFormer。该技术利用Transformer架构，将3D场景解耦表示，实现了比传统方法更高效、更高质量的图像生成。探索其如何重塑计算机图形学，并为神经渲染和内容创作带来革命性变革。
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- AI基础/开发
- AI创意设计
2025-10-21
利用故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍伯克利BAIR团队提出了“Anthology”方法，通过生成和利用包含丰富个人价值观和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、一致性和多样性的虚拟角色。该方法提高了LLMs模拟个体人类样本的保真度，在模拟公众舆论民意调查方面表现优异，有望为用户研究和社会科学领域带来成本效益高且更具伦理性的替代方案。
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2025-10-21
使用强化学习训练扩散模型研究人员部署了100辆由强化学习（RL）控制的汽车进入高峰时段的高速公路交通，以期平滑拥堵并减少所有人的燃料消耗。本文详细介绍了如何利用RL代理在快速、数据驱动的模拟中学习，以最大化能源效率并保持吞吐量。研究结果显示，即使只有少量受控自动驾驶汽车（AV），也能显著改善交通流量和燃油效率。
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特斯拉前AI总监Andrej Karpathy：我们可能过高估计了AI Agent的“智能” 特斯拉前AI总监Andrej Karpathy近期发表观点，对当前AI Agent的“智能”水平表示审慎。他认为，当前许多所谓的AI Agent系统，在解决复杂任务时表现出的能力，可能更多是由于精心设计的提示词和工具调用能力，而非真正的推理能力。Karpathy强调，当前的AI Agent系统在面对未知场景或需要跨领域复杂决策时，很容易崩溃，其智能水平距离真正通用智能（AGI）仍有显著差距。他呼吁业界更客观地评估这些系统的局限性。
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- AI基础/开发
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2025-10-21
马斯克：Grok 5 实现通用人工智能的概率为 10%，且还在上升埃隆・马斯克近日在 X 平台透露，他预测 xAI 公司即将推出的 Grok 5 大型语言模型，有 10% 的可能性实现通用人工智能（AGI），并且这一概率仍在持续上升。马斯克此前曾表示 Grok 5 将达到 AGI 水平或与其无法区分。AGI 目标是创建在思维和认知任务上超越人类智能水平的 AI 系统，一旦实现将对机器人技术和制造业等领域带来革命性变革。这一预测显著提升了外界对 Grok 5 的期待。
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2025-10-21
OpenAI和Google Brain顶尖研究人员创办的Periodic Labs获3亿美元风投热捧由OpenAI前顶尖研究员Liam Fedus和Google Brain同事Ekin Dogus Cubuk联合创立的初创公司Periodic Labs，已在秘密运营后获得3亿美元的天价种子轮融资，由Felicis领投。该公司旨在利用LLMs、机器人技术和机器学习模拟，实现科学发现的自动化，特别是在新材料探索领域，引领AI科学的新前沿。
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BAIR 实验室 2024 届博士毕业生介绍欢迎了解伯克利人工智能研究（BAIR）实验室 2024 届的博士毕业生。这些杰出人才在人工智能和机器学习的前沿领域做出了卓越贡献，涵盖深度学习、机器人学、自然语言处理、计算机视觉和安全等多个方向。本文详细介绍了他们的研究方向、导师及意向职位，是学术界和工业界了解和招募新一代 AI 先锋的平台。
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- AI基础/开发
2025-10-21
通过背景故事集为语言模型构建虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成并利用包含个人价值观和经验的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能够更精确地模拟个体人类样本，提高在公共意见调查等社会科学研究中的表现，同时引发了关于潜在偏见和隐私保护的伦理讨论。
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集成芯片竞赛白热化：如何绕过摩尔定律，集成芯片成下一关键环节随着半导体制造工艺逼近物理极限，芯片集成技术，特别是以芯粒（Chiplet）为核心的异构集成，正成为推动行业发展的关键方向。本文深入分析了3D IC和2.5D IC封装的市场增长潜力，重点探讨了集成芯片如何在性能、功耗和成本三个维度绕过摩尔定律，并详细介绍了EDA工具和混合键合等关键设备国产化的最新进展，以及存算一体技术的未来趋势。
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