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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-10-21
在MCP时代工具空间干扰：面向大规模智能体兼容性的设计本文深入探讨了在多模态人工智能助手（MCP）时代面临的“工具空间干扰”问题。随着多个AI智能体共享工具集，冲突和不可预测的行为成为扩展瓶颈。文章提出了明确隔离、标准化接口和运行时仲裁等关键设计策略，旨在确保大规模智能体系统的兼容性和鲁棒性。
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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。本文以比利时Farys公司的智慧水务平台为例，深入探讨了EDA如何通过实时处理、自动化干预和数据集成，应对现代业务对即时响应能力的需求，并展望了其在AI时代的战略价值。
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- AI行业应用
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2025-10-21
PLAID：一种能够从序列训练数据生成蛋白质的生成模型继AlphaFold2之后，我们推出了PLAID，这是一个新颖的多模态生成模型，它能够同时生成蛋白质的1D序列和3D结构。PLAID的一大突破在于，它仅通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，就能接受功能和生物体提示，并且仅需依赖序列数据库进行训练，这使得它能利用比结构数据库大2-4个数量级的海量数据，极大地推进了蛋白质设计与药物发现的进程。
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- AI新闻/评测
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2025-10-21
抵御提示注入攻击：StruQ和SecAlign防御策略随着大型语言模型（LLM）应用的兴起，针对它们的提示注入（Prompt Injection）攻击日益严重，已被OWASP列为首要威胁。本文提出了StruQ和SecAlign两种无需额外计算成本的微调防御方法。StruQ和SecAlign能将十余种优化无关攻击的成功率降至0%，SecAlign在优化型攻击中表现更佳，将成功率降低了4倍以上，为LLM系统提供了高效且保持实用性的安全保障。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-10-21
绕过摩尔定律：集成芯片、先进封装与存算一体技术的未来与中国机遇随着半导体制造工艺逼近物理极限，集成芯片技术正成为推动行业发展的新方向。本文深入探讨了以芯粒（Chiplet）为核心的异构集成如何通过3D/2.5D封装绕过摩尔定律的限制，实现性能、功耗和成本的优化。此外，文章详细介绍了支撑这一变革的关键环节——EDA工具的演进、混合键合等先进设备，以及存算一体技术的应用前景，并指出中国在该领域正迎来的重大机遇。
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2025-10-21
推出 AgentKit：用于构建、部署和优化智能体的全套工具 OpenAI发布了AgentKit，一个用于构建、部署和优化智能体的完整工具集。它解决了以往构建智能体时工具分散的问题，通过Agent Builder可视化设计、Connector Registry集中管理数据连接，以及ChatKit快速嵌入聊天体验，大幅提升了开发效率和可靠性。
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2025-10-21
Anthropic 计划如何阻止其人工智能构建核武器？这有效吗？ Anthropic 与美国政府合作，开发了一个旨在阻止其 Claude 聊天机器人协助制造核武器的过滤器。然而，专家们对这种保护措施的必要性及其有效性存在分歧。本文深入探讨了这种合作的机制、潜在的安全风险，以及业内对这一新安全措施的看法。
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好准备？人工智能工程师的技能迭代速度极快，五年前的成功经验在未来可能不再适用。为确保职业生涯的可持续发展，工程师必须超越追逐最新工具的表象，深入掌握数学和系统层面的核心基础知识。关键在于通过元工程（meta-engineering）将自动化转化为杠杆，并培养跨学科的交流能力，以有效整合AI系统与业务需求。此外，积极参与开源生态系统，并理解AI基础设施的构建和运维，以及将伦理和合规性嵌入设计中的能力，是未来AI工程师保持竞争力的三大支柱。
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好前瞻性准备面向2026年，AI工程师必须采取积极策略来保持竞争力，因为快速的技术迭代和自动化正在颠覆传统技能要求。成功的关键在于深化数学和系统级基础，而不是盲目追逐最新框架。工程师需要将自动化转化为杠杆，通过<em>元工程</em>构建智能系统基础设施，而非被工具取代。此外，掌握跨学科的流畅沟通能力，理解业务、设计和合规性，以及积极参与开源生态系统，是构建生产级、合乎伦理的AI解决方案的必备要素。这确保了职业生涯能够适应行业变革的步伐。
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2025-10-20
ChatGPT 应用功能及全新 Apps SDK 重磅上线 OpenAI 重磅推出新一代 ChatGPT 应用功能，允许用户在聊天中无缝使用第三方工具。全新 Apps SDK 预览版同步上线，开发者可基于开放的 MCP 标准构建应用，触达海量用户。本文详细介绍了应用如何集成、当前可用的合作伙伴，以及安全隐私考量。
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2025-10-20
Codex现已全面开放 OpenAI正式宣布Codex全面上线，并推出了三项重要新功能：Slack集成、Codex SDK和新的管理工具。这些更新旨在提升工程团队的协作效率和Codex的实用性。自发布以来，Codex使用量激增，已成为全球开发人员和企业不可或缺的编码协作工具，深刻改变着开发模式。
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2025-10-20
定义和评估大型语言模型中的政治偏见 OpenAI 详细阐述了如何定义、测量和评估大型语言模型（LLM）中的政治偏见。通过一个包含 500 个提示的评估框架，研究发现模型在处理中性或轻微倾斜的提示时保持客观，但在应对情绪化和带有煽动性的提示时会表现出中度偏见。最新的 GPT-5 模型已将偏见水平降低了 30%。
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2025-10-20
产业互联网周报：阿里云降价，香港发布AI机械人平台，蚂蚁开源万亿参数模型，监管部门查处首例AI虚假广告案本周产业互联网动态聚焦：阿里云宣布下调部分云服务器价格，香港首个自主研发AI机械人平台亮相。蚂蚁集团开源万亿参数思考模型Ring-1T，能力逼近GPT-5。此外，北京查处了首例AI虚假广告案，美团推出餐饮商家AI决策工具“袋鼠参谋”。政策方面，中国智能网联汽车体系已成型，工信部要求到2027年实现高品质毫秒入算底座。
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2025-10-20
集成芯片竞赛白热化：绕开摩尔定律，从EDA到混合键合的全面布局随着摩尔定律放缓，3D IC和芯粒（Chiplet）异构集成正成为半导体行业的新焦点。本文深入分析了集成芯片在性能、功耗和成本上的优势，重点探讨了支撑这一技术发展的关键要素：EDA工具的系统级变革（如新思、楷登、华大九天等厂商的布局），以及混合键合等先进封装设备的突破（如BESI、拓荆科技、迈为股份的进展）。同时，文章展望了存算一体的未来趋势。
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2025-10-20
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy对AI智能体“泼冷水”：真正有用还得等10年 OpenAI联合创始人Andrej Karpathy对当前AI智能体的发展前景持谨慎态度，指出它们距离实现真正实用化还有很长的路要走。他认为，目前的智能体在智能水平、多模态能力和认知方面存在明显不足，无法有效操作计算机或持续学习。Karpathy估计，要解决这些核心问题，还需要大约十年的时间。他批评了业界急于构建完全取代人类的自动化系统，并强调未来AI应是与人类协作、共同进步的伙伴，而非一味生成低质量内容的工具。
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2025-10-20
《最终幻想》作曲家植松伸夫：从未用过 AI，大概永远都不会使用《最终幻想》系列作曲家植松伸夫在近期的专访中明确表示，他从未使用过生成式人工智能（AI）音乐技术，并且未来大概率也不会使用。植松伸夫认为，亲身经历创作挑战带来的成就感远超 AI 生成的音乐，而且音乐的魅力在于创作者的故事和现场演奏中的不完美与独特性。尽管他认为当前游戏音乐已达到技术上的“最终形态”，但仍活跃于音乐创作领域，并计划在2025年推出个人专辑和多场现场演出，保持着对音乐创作的热情。
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2025-10-20
AI深度落地最大瓶颈：没有组织的进化，就没有AI的深层落地本文深入剖析了AI技术在实际应用中遭遇的深层瓶颈：组织形态和管理思维的陈旧。作者认为，阻碍AI颠覆性价值的不是技术本身，而是如何为强大的新生产力构建匹配的“组织容器”。文章探讨了数据孤岛、流程冲突等问题如何源于组织结构，并以特斯拉的“Unboxed”模式为例，强调了组织重构是AI落地的关键，指出真正的突破口在于组织和认知的革命。
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2025-10-20
谷歌深度学习团队的一名顶尖研究员被解雇，原因涉及一项秘密研究谷歌DeepMind的一名顶尖研究员因涉嫌未经授权开展秘密研究而被解雇，此事引发了关于AI研究安全和道德规范的广泛讨论。这位研究员据称正在探索一种可能对现有技术构成挑战的创新方法。此次事件突显了科技巨头在管理尖端AI项目时面临的内部控制挑战。解雇的决定是在发现该研究可能违反了公司内部协议后做出的，这表明了谷歌在维护其核心技术和知识产权方面日益严格的态度。
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2025-10-20
深度学习模型推理的硬件优化与能效挑战：Meta、Google 和 Intel 的新策略大型语言模型（LLM）的普及带来了巨大的能耗挑战。本文深度解析了Meta、Google和Intel在AI推理硬件优化和能效提升方面的前沿策略。了解Meta如何通过量化和定制化编译器提高效率，Google如何迭代TPU，以及Intel如何利用CPU和Gaudi加速器应对计算瓶颈。重点关注未来能效比的全面考量与软硬件协同发展趋势。
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2025-10-20
传闻：苹果可能在 WWDC 2025 上发布 A18 芯片，或专为 AI 优化根据最新传闻，苹果可能计划在2025年的WWDC上发布下一代旗舰芯片A18，这款芯片据称将专门为人工智能优化，集成更强大的神经引擎以处理本地AI任务。此举可能预示着Mac和移动设备在AI能力上的重大飞跃，尤其是在生成式AI时代背景下，苹果正加速其硬件布局。
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