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以下是 AI基础/开发相关的文章

2025-11-27
Amazon SageMaker HyperPod 现支持托管分层 KV 缓存和智能路由为应对长文档和多轮对话带来的LLM推理性能挑战，AWS推出Amazon SageMaker HyperPod的托管分层KV缓存和智能路由功能。这些新特性通过优化注意力缓存管理和请求分发，能将首个Token时间（TTFT）最多降低40%，吞吐量提升，并将成本降低高达25%，显著提升了生产级LLM部署的效率和经济性。
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2025-11-27
CBRE如何利用Amazon Bedrock实现统一的物业管理搜索和数字助理本文深入探讨了全球商业地产巨头CBRE如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock、OpenSearch Service和Amazon Nova等技术，彻底改造其PULSE物业管理系统。通过集成生成式AI，CBRE成功构建了一个统一的搜索和数字助理体验，实现了对海量结构化和非结构化数据的智能查询，极大地提升了物业管理专业人员的工作效率和数据洞察力。
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2025-11-27
重磅：OpenAI 成立新安全委员会，旨在确保 AI 安全发展 OpenAI 近期宣布成立一个全新的安全与对齐委员会（Safety and Alignment Committee），以应对人工智能快速发展带来的巨大风险。该委员会由首席执行官Sam Altman和首席科学家Ilya Sutskever共同领导，专注于评估和决策关键的安全问题。其核心任务包括防止超级智能的出现，并确保AI系统符合人类的价值观和意图。此次重组旨在加强AI治理，确保技术进步与安全责任并行，引发了业界对AI未来发展方向的广泛关注。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-26
AWS HyperPod 现在支持多实例 GPU，以最大化生成式 AI 任务的 GPU 利用率 AWS HyperPod 现已全面支持多实例 GPU (MIG)，该功能可显著提高大型语言模型（LLM）的训练和推理效率。通过将单个物理 GPU 划分为最多 7 个独立的实例，MIG 允许用户更灵活地分配和利用 GPU 资源，特别适合于需要处理中小型工作负载和推理任务的场景，从而最大化 GPU 投资回报。
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2025-11-26
从零开始预训练BERT模型
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-26
OpenAI的新型大型语言模型揭示了人工智能真正工作原理的秘密 OpenAI开发了一款实验性的大型语言模型，其可解释性远超现有模型。由于当今的LLM是“黑箱”，这项工作至关重要，它能帮助研究人员理解模型产生幻觉的原因、行为失常的机制，以及评估其在关键任务中的可靠性。尽管该模型能力较弱，但其稀疏连接结构为探索更强大模型的内部机制提供了宝贵见解。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-26
脑机接口公司Mind Signals完成了新一轮融资，旨在突破商业化瓶颈专注于侵入式脑机接口（BCI）技术的初创公司Mind Signals近期成功完成了一轮关键融资，此次融资将主要用于加速其下一代设备的研发和临床试验进程。该公司旨在解决当前BCI技术在数据准确性和长期稳定性方面的挑战，推动其产品从实验室走向实际应用。Mind Signals希望通过其创新的微电极阵列和先进的信号处理算法，实现更精细的神经信号采集，从而为运动功能障碍和神经系统疾病患者提供更有效的解决方案，明确了其在医疗AI和神经技术领域的商业化路径。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-26
为开发者推出的 GPT-5.1 OpenAI 发布了 GPT-5 系列的下一代模型 GPT-5.1，它在智能与速度之间取得了完美平衡，特别适用于智能体和编码任务。新模型引入了自适应推理和“无推理”模式，显著提升了效率并降低了Token成本。此外，它还增加了高级提示缓存、apply_patch工具和shell工具，为开发者构建更可靠、更快速的AI应用提供了强大支持。
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2025-11-26
通过稀疏电路理解神经网络本文介绍了OpenAI一项开创性的研究工作，旨在通过训练“稀疏”神经网络来增强可解释性。研究人员通过强制模型权重稀疏化，成功在简单任务中发现了易于理解的小型、可分离的计算电路，为理解更强大的AI系统机制提供了新的可行途径。
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- AI基础/开发
2025-11-26
苹果发布Swift 5.10：引入新的类型安全特性 Swift 5.10 是一次重要的更新，重点关注类型系统的改进和新特性的引入。本次更新中最重要的特性是引入了类型安全的<code>-warn-long-function-bodies</code>和<code>-swift-version:5.10</code>，旨在提高代码质量和编译器的诊断能力。同时，该版本也针对Swift Package Manager（SPM）的并行构建和性能进行了优化。开发者应关注这些新特性，以便在未来的项目开发中更好地利用Swift语言的类型安全优势，并提升代码...
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- AI基础/开发
2025-11-26
美国人工智能公司Anthropic发布Claude 3.5 Sonnet模型，性能超越GPT-4o 人工智能初创公司Anthropic发布了其最新的大语言模型Claude 3.5 Sonnet，在多项行业基准测试中，其性能超越了OpenAI的GPT-4o和Google的Gemini 1.5 Pro。这款模型在理解复杂指令、编码能力和视觉处理方面表现出色，显著提升了处理复杂任务的效率和准确性。Anthropic强调，3.5 Sonnet不仅在基准测试中领先，其推理能力和响应速度也得到了优化，旨在为开发者和企业提供更强大、更可靠的AI解决方案。
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2025-11-26
为什么人工智能对人类的威胁被夸大，而潜在的益处却被低估了？人工智能领域存在着对未来风险的过度担忧，这可能会阻碍其造福人类的巨大潜力。许多专家认为，相比于末日式的灾难预测，当前对AI技术进步的潜在益处——例如在医疗、科研和气候变化应对方面的突破——更值得关注。通过更平衡的视角审视AI，有助于我们更有效地管理其发展路径，确保技术能够为社会带来正向变革，而非沉溺于不切实际的恐惧之中。
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2025-11-26
研究人员发现ChatGPT 4o出现“视觉欺骗”问题：图像中的文字解读出错 OpenAI最新发布的GPT-4o模型在多模态能力上备受关注，但一项新的研究揭示了其在图像理解方面存在严重的“视觉欺骗”（Visual Deception）问题。研究人员发现，尽管GPT-4o在处理图像方面表现出色，但在解读图像中的文字时却经常出现错误。特别是当图像中包含精心设计的陷阱或干扰性信息时，模型容易被误导，无法准确识别真实的文本内容。这一发现凸显了在部署多模态AI系统时，确保其视觉信息处理鲁棒性的重要性，对未来AI安全与可靠性提出了新的挑战。
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- AI新闻/评测
2025-11-26
缩小AI价值鸿沟的实用实施考量尽管AI支出激增，但许多企业尚未实现真正的商业价值。本文深入探讨了成功缩小AI价值鸿沟的五大实用实施考量，涵盖领导力驱动、激励重塑、人力资源战略、治理框架和结果衡量。文章强调，AI转型成功的关键在于将技术与组织变革、流程再造同步进行，实现可持续的业务影响。
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2025-11-26
我们最青睐的黑五特惠：学习SQL、AI、Python并成为认证数据分析师！ DataCamp推出了力度空前的黑五特惠活动，时间为11月12日至12月4日，提供全平台内容5折优惠。用户可以获得对600多个课程、职业路径、认证和真实项目无限制的访问权限。这是掌握SQL、Python、数据分析技能，并深入学习AI应用（如使用OpenAI API构建应用、微调Llama 3等）的绝佳机会。活动特别推荐了“SQL数据分析师”和“Python数据分析师”认证路径，以及面向开发者和数据科学家的AI工程师工程路径，帮助专业人士在数据和人工智能领域快速提升职业竞争力。
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2025-11-26
减少AI中的隐私泄露：两种实现上下文完整性的方法本文探讨了在人工智能模型中实现“上下文完整性”以减少隐私泄露的两种核心方法。研究聚焦于如何平衡数据可用性与隐私保护，介绍了基于差分隐私（DP）和基于输出约束（OC）的技术路线，为构建更负责任的AI系统提供了理论和实践指导。
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- AI基础/开发
2025-11-26
物理人工智能实践：驱动人机交互的技术基础本文深入探讨了物理人工智能（Physical AI）的实践及其技术基础，重点关注如何构建能够与物理世界协作、理解意图并主动实现共同目标的智能系统。文章通过Diligent Robotics的Moxi机器人案例，详细解析了从数据收集、模型训练到边缘部署的端到端工作流程，并强调了在医疗保健等关键行业中应用物理AI所面临的治理与安全挑战。
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每位机器学习工程师都必读的5本免费书籍
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- AI工具应用
2025-11-26
在数分钟内部署AI分析师：使用Bag of Words将任何LLM连接到任何数据源借助Bag of Words这一创新的AI数据层技术，企业可以在数分钟内部署强大的AI分析师，成功地将任何大型语言模型（LLM）连接到现有的SQL数据库。该解决方案简化了数据集成过程，允许用户通过自然语言查询立即获得可信赖的数据洞察，显著降低了传统AI部署中数月或数周的工程开销。文章详细介绍了如何通过Docker快速搭建环境，并提供分步指南，确保数据安全、可解释性和快速见解的生成，为数据驱动决策提供了新的路径。
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英国科学家开发出首个可在活体中安全追踪和记录神经元信号的人工智能微芯片英国科学家团队成功开发出首个可以在活体动物体内安全地追踪和记录神经元信号的人工智能（AI）微芯片。这项创新性的植入式设备名为“神经边缘芯片”（NeuroEdge Chip），能够实时分析神经活动模式，并区分健康信号与异常信号。研究显示，该芯片在处理复杂的脑电图数据方面表现出色，有望彻底改变阿尔茨海默病等神经系统疾病的诊断和监测。它标志着AI技术在生物医学工程领域的重大飞跃，为开发下一代神经假肢和更精准的神经疾病治疗方案铺平了道路。
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