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2026-01-09
工信部:到 2028 年推动不少于 5 万家企业实施新型工业网络改造升级
工信部近日印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》,旨在显著提升工业互联网与人工智能的融合赋能水平。方案设定了明确目标,到2028年,将推动至少5万家企业完成新型工业网络改造升级,以满足人工智能工业应用对通信的高通量、低时延需求。此外,方案强调要强化工业智能算力供给,加快智算中心与工业企业融合应用,并聚焦重点产业链培育一批智能化解决方案供应商。该行动方案旨在通过基础设施、要素支撑、融合应用和产业生态四大行动,一体推进新型工业化建设。
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AI基础/开发
2026-01-09
消息称马斯克下月将推出 xAI 首款 AI 氛围编程工具 Grok Build
埃隆·马斯克旗下的 xAI 预计将于下月推出其首款 AI 编程工具 Grok Build,旨在彻底改变开发者的工作流程。该工具的核心亮点在于支持“单次提示”(One-shot)功能,允许用户通过一次详细指令便生成完整、可用的复杂代码方案,极大地提升效率。Grok Build 被定位为 xAI 的首款“Vibe Coding(氛围编程)”解决方案,致力于提供流畅、直观的编程体验,类似于与 AI 协作指挥。此举表明 xAI 正积极对标行业领先的交互模式,力求为开发者提供更高效的 AI 编程助手。
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AI基础/开发
2026-01-09
AI治理全球化、具身智能化:中央广播电视总台发布2026年人工智能十大趋势
中央广播电视总台联合多家机构发布了2026年人工智能十大趋势,描绘了未来AI发展的关键方向。报告指出,AI治理将趋向全球化合作,同时智能算力规模化和AI应用主流化将成为核心驱动力。特别强调了AI智能体在企业级业务中的规模化部署,以及多模态技术的实用化进展。此外,具身智能化的融合趋势预示着机器人与现实世界的深度交互将加速,为制造业、仓储和家庭服务等领域带来变革性产品。
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AI基础/开发
AI行业应用
2026-01-09
高通携手谷歌打造“汽车 AI 智能体”,让汽车更懂你的心思
高通与谷歌宣布深化战略合作,共同开发“汽车 AI 智能体”(Automotive AI Agent,AAA),旨在利用骁龙数字底盘平台与安卓车载操作系统(AAOS)的深度集成,解决汽车制造商面临的碎片化开发难题。该统一参考平台整合了 GPU、AI 和软件堆栈,提供面部识别、自然语言理解等高级功能,使车企能够快速、跨车型部署新功能,显著缩短研发周期。此外,双方还引入了“vSoCs”(虚拟系统级芯片)技术,允许开发者在谷歌云上进行“云端孪生”验证,标志着汽车智能化和软件定义汽车领域的重要技术进展。
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AI基础/开发
2026-01-09
这项人工智能能在人类只看到混乱的地方发现简单规则
杜克大学开发出一种新的人工智能框架,能够从极其复杂的动态系统中揭示出清晰、易懂的简化规则。该系统通过分析系统随时间演化的数据,生成能够精确描述其行为的紧凑方程,跨越物理学、工程学和生物学等领域,帮助科学家理解传统方法难以处理的复杂系统。
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2026-01-09
使用 Amazon Bedrock 数据自动化和护栏检测及编辑个人身份信息
本文介绍了如何利用Amazon Bedrock数据自动化(BDA)和护栏(Guardrails)构建一个自动化的解决方案,用于高效检测和编辑海量邮件内容及附件中的个人身份信息(PII)。该方案整合了文本和图像内容处理,确保数据隐私合规,并提供可选的React前端界面以供安全审阅。
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AI基础/开发
2026-01-09
GigaTime:使用多模态AI生成的虚拟人群扩展肿瘤微环境建模
微软研究院发布创新方法GigaTime,利用多模态AI生成的虚拟人群,实现了肿瘤微环境(TME)模型的空前规模扩展。该技术整合多源数据,生成数百万个逼真TME模型,显著提高了模型泛化能力,加速了罕见病例研究和新疗法筛选,为精准肿瘤学带来革命性突破。
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2026-01-09
Netomi 为企业规模化部署智能体系统提供的经验教训
Netomi 使用 GPT-4.1 和 GPT-5.2 构建了安全、可预测的企业级智能体系统。本文总结了其规模化部署的三个关键经验:构建面向真实复杂性而非理想化流程的系统、为满足企业延迟要求而实现万物并行化,以及将治理作为运行时固有部分,为希望将智能体 AI 转化为生产级基础设施的初创公司提供了蓝图。
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2026-01-09
速度与规模的结合:使用Observe.AI的测试工具对SageMaker AI端点进行负载测试
本文介绍了Observe.AI如何利用其自研的OLAF工具对Amazon SageMaker AI端点进行高效的负载测试。OLAF整合了Locust框架,帮助数据科学和ML工程团队快速识别性能瓶颈、优化GPU实例选择,并将测试时间从一周缩短到几小时,从而显著提升了模型部署的频率和客户入驻速度。
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2026-01-09
学习人工智能的10个最受欢迎的GitHub仓库
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2026-01-09
量化LLM分步指南:将FP16模型转换为GGUF
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AI工具应用
2026-01-09
人工智能的“奥本海默时刻”:核武器扩散的风险与监管
随着人工智能技术的飞速发展,一些专家警告称,我们正处于一个“奥本海默时刻”,AI的风险与核武器的扩散潜力不相上下。这次的技术革命可能带来前所未有的社会和安全挑战,对全球治理提出了迫切要求。专家呼吁立即采取行动,建立国际合作机制,以确保人工智能技术的发展在可控范围内,避免灾难性后果。文章深入探讨了当前AI模型能力的指数级增长及其对国家安全和全球稳定的深远影响。
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AI基础/开发
2026-01-09
AI公司被指控使用深度伪造技术制作性虐待儿童内容
总部位于美国的人工智能公司被指控通过其技术非法生成和分发涉及儿童的深度伪造性虐待材料(CSAM)。据报道,该公司在内部测试阶段利用其图像生成模型,制造了数以万计的合成图像,这些图像描绘了对儿童的性剥削行为。这一事件引发了关于AI模型安全性和监管的严重担忧,凸显了深度伪造技术在滥用面前的巨大风险。监管机构和科技行业正在密切关注此案,以评估现有法律框架是否足以应对由生成式AI带来的新型威胁。
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AI基础/开发
2026-01-09
英伟达据报要求中国客户预付H200 AI芯片的全款
英伟达据报正要求中国客户全额预付H200 AI芯片的费用,尽管其在美国和北京的审批仍存在不确定性。此举意味着订单将不再允许退款或更改,比以往的政策严格得多。尽管面临监管挑战,中国市场对H200的需求依然强劲。
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AI行业应用
AI基础/开发
2026-01-09
学习人工智能最受欢迎的10个GitHub仓库
本指南精选了当前最受欢迎且实用的10个GitHub仓库,旨在为人工智能学习者提供清晰的学习路径。这些资源全面覆盖了从基础数学和机器学习原理,到前沿的大语言模型(LLM)、生成式AI应用、智能体系统构建,以及实际的生产系统部署。通过微软的初学者课程、从零开始构建LLM的实战项目,以及专注于RAG和多智能体架构的资源,学习者可以系统地掌握构建可靠AI应用所需的端到端技能,避免学习过程中的迷茫,加速实践转化。
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使用 n8n、MCP 和 Ollama 实现强大的本地 AI 自动化
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AI工具应用
2026-01-08
业界大佬:完善的记忆系统是实现AGI的关键
业界领袖普遍认为,完善的记忆系统是实现通用人工智能(AGI)的核心瓶颈。OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼指出,人类智力上限受限于有限的记忆力,而AI的记忆潜力是无限的。一旦AI能精确记住用户生活的每一个细微偏好,其能力将变得“无比强大”。该公司联合创始人安德鲁・皮尼亚内利也强调,记忆技术是实现AGI之前的“最后一道关卡”,预计未来一年将成为AI企业的最大关注点。目前的上下文窗口和短期记忆技术仍需大幅优化,才能构建出具备类人特质的“数字自我”。
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AI新闻/评测
2026-01-08
群联 aiDAPTIV+ 方案扩展至核显平台:利用 SSD 低成本扩充 AI 内存池
群联(Phison)在 CES 2026 上宣布,其 aiDAPTIV+ 专利技术现已扩展至核显(iGPU)平台,为入门级 AI 硬件带来突破性应用。该方案允许用户在仅配备 32GB 内存的核显笔记本电脑上运行大型 AI 模型,如 OpenAI GPT-OSS-120B。核心创新在于将原本由昂贵的系统内存承担的内存需求,转移至成本更低的固态硬盘(SSD)上。此外,该技术还能高效管理 KV 缓存,存储超出容量的 token 以供后续 Prompt 使用,有效降低了功耗和重复计算,极大地缓解了...
2026-01-08
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AI行业应用
2026-01-08
SRAM想取代HBM?英伟达CEO黄仁勋:AI芯片容量瓶颈是硬伤
面对AI芯片成本上升和HBM供应紧张的背景,SRAM作为替代HBM的低成本方案受到了广泛关注。然而,英伟达CEO黄仁勋在CES 2026上明确指出,尽管SRAM在特定工作负载下速度极快,但其容量瓶颈是致命缺陷。现代AI模型对内存容量需求激增,SRAM的容量仅为HBM系统的百分之一,一旦模型溢出SRAM,性能优势将瞬间丧失。黄仁勋强调,数据中心的经济效益和硬件利用率依赖于灵活性,因此英伟达坚持采用HBM路线,以适应不断变化和增长的AI模型架构。
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2026-01-08
智谱港交所敲钟上市,首席科学家唐杰要求公司全面回归基础模型研究
全球大模型企业智谱今日在香港联交所主板成功挂牌上市,发行价定为每股 116.20 港元,市值一举突破 528 亿港元。此次上市标志着智谱在人工智能领域的又一里程碑。首席科学家唐杰在内部信中宣布,智谱将很快推出新一代模型 GLM-5,并强调公司未来将全面回归基础模型研究。三大技术方向将聚焦于模型架构设计、更通用的强化学习范式以及持续学习与进化探索,旨在驱动核心能力提升,并设立 X-Lab 部门探索颠覆性创新,最终回归 AGI 主线。
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