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以下是 AI行业应用相关的文章

2025-10-27
房地产行业正步入“AI垃圾内容时代” 随着AI工具的普及，房产行业正面临“AI垃圾内容时代”的挑战。从自动生成的虚拟看房视频、扩展的阁楼到楼梯幻觉，购房者遇到的虚假内容越来越多。本文探讨了AI如何重塑房产营销，以及业内人士对这种“失真”现象的看法，强调了真实性与技术应用之间的平衡。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-27
三星2nm工艺良率仅30%？追赶台积电仍面临诸多挑战三星的2nm工艺在技术上采用了第二代GAA晶体管结构和BSPDN背面供电等先进技术，但在良率上面临严峻挑战。据报道，Exynos 2600处理器的整体良率仅在30%左右，即便是面积较小的Exynos 2600良率也只有50%。这严重影响了其在Galaxy S26系列中的供应比例，三星迫切希望在明年AI芯片试产前将良率提升至50%。然而，要实现成本稳定和供应保障，2nm良率需达到70%，显示出三星在先进制程上与台积电的差距依然显著。
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- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-10-27
英伟达将由台积电为2025年发布的Blackwell芯片代工晶圆，并可能扩展到亚利桑那州工厂英伟达计划继续与台积电合作，为其2025年发布的下一代Blackwell AI芯片代工晶圆。据最新消息，双方正在探讨将部分Blackwell生产线转移至台积电位于美国亚利桑那州的先进制造工厂，以增强供应链韧性并响应本土化生产趋势。这一举动对全球AI算力布局具有重要影响。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-27
为Amazon Bedrock构建主动式AI成本管理系统（第1部分）本文是构建Amazon Bedrock主动式AI成本管理系统的第一部分。随着生成式AI的普及，管理基于Token计费的成本成为挑战。本指南介绍如何使用AWS Step Functions、CloudWatch和DynamoDB构建一个“成本哨兵”机制，通过实施Token使用限制，实现成本的超前控制和管理，确保AI应用在预算范围内运行。
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2025-10-26
Metagenomi 利用 AWS Inferentia 经济高效地生成数百万种新型酶 Metagenomi 正在利用生成式AI和蛋白质语言模型（pLMs）来扩展酶的多样性，以开发潜在的基因编辑疗法。本文详细介绍了如何通过在 AWS Inferentia 上部署 Progen2 模型，利用 AWS Batch 和 Amazon EC2 Spot 实例，将高通量蛋白质生成工作流的成本降低高达 56%。Metagenomi 最终成功生成了超过一百万种新型酶，展示了 AWS Inferentia 在生物技术领域的经济高效应用潜力。
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2025-10-26
使用 Amazon Nova Premier 结合代理式工作流简化代码迁移本文介绍如何利用Amazon Bedrock的Converse API和Amazon Nova Premier构建代理式工作流，系统性地将遗留的C代码迁移到现代的Java/Spring框架应用中。通过将迁移过程分解为专业代理角色并实施反馈循环，该方法旨在显著减少迁移时间和成本，同时提高代码质量和安全性，最终实现与AWS服务的无缝集成。
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2025-10-26
为 Amazon Bedrock 构建主动式 AI 成本管理系统 - 第 2 部分本文是 Amazon Bedrock 主动成本管理系列的第二部分，重点介绍了高级成本监控策略。我们将探讨如何利用分层自定义标签进行精确的成本分配，并构建全面的报告机制，通过 AWS Step Functions 和新的 Amazon Bedrock 应用推理配置文件，实现对生成式 AI 费用的实时控制和详细分析。
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2025-10-26
英伟达与台积电庆祝首批英伟达Blackwell晶圆在美国生产英伟达创始人兼CEO黄仁勋访问台积电凤凰城工厂，庆祝首批Blackwell晶圆在美国本土制造，标志着Blackwell已实现量产。这一里程碑彰显了全球AI基础设施正加速实现在美国本土制造，有力支持了美国供应链，确保美国在AI时代的领先地位。
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- AI行业应用
2025-10-26
英伟达与谷歌云携手加速企业AI和工业数字化转型英伟达与谷歌云宣布扩大对加速计算的访问，以转变企业工作负载。Google Cloud G4虚拟机现已全面上市，搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU。此外，NVIDIA Omniverse和Isaac Sim已在Google Cloud Marketplace上线，共同为制造业、汽车和物流等关键行业解锁AI驱动的应用。
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2025-10-26
开放源代码AI周——开发者和贡献者如何推动AI创新随着开放源代码AI周落下帷幕，英伟达庆祝了推动开源AI发展的创新、协作与社区精神。本文总结了本次盛会的亮点，包括PyTorch贡献者奖项、vLLM对Nemotron模型的支持、新型RAG模型发布、以及在具身智能和模型训练方面的最新进展。同时强调了开源对加速AI研究和信任构建的重要性。
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2025-10-26
加州大学圣克鲁兹分校利用英伟达加速计算绘制海岸洪水地图面对气候变化导致海平面上升带来的沿海洪水威胁，加州大学圣克鲁兹分校的研究人员正利用英伟达GPU加速计算技术，以前所未有的速度模拟和可视化洪水风险。他们通过NVIDIA CUDA-X和Unreal Engine 5，将洪水建模时间从数小时缩短到几十分钟，为政府、金融机构提供基于自然的解决方案（如珊瑚礁保护）的有效性证明，推动沿海社区的适应和保护工作。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-26
英伟达GTC华盛顿特区站2025：关于AI下一步发展的实时更新下周，华盛顿特区将成为人工智能的焦点。英伟达GTC将于10月27日至29日在会展中心举行，活动核心是创始人兼CEO黄仁勋于10月28日的专题演讲，他将阐述AI如何重塑行业蓝图。此外，活动还将提供70多场涵盖AI、机器人、量子计算等领域的会议、研讨会和演示，是开发者与决策者交流的关键时刻。
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2025-10-26
NVIDIA AI 2024 悉尼 AI 日活动亮点回顾：加速科学发现与企业级AI落地 NVIDIA在悉尼举办的AI 2024活动汇聚了澳新地区的行业精英，重点回顾了AI在加速科学发现和推动企业级生成式AI落地方面的最新进展。活动展示了AI如何变革药物研发、气候模拟，以及企业如何利用NVIDIA平台安全部署定制化AI应用。
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2025-10-26
为 Amazon Bedrock 构建主动式 AI 成本管理系统 - 第 1 部分本文是构建主动式 Amazon Bedrock 成本管理系统的系列指南的第一部分。随着组织采用生成式 AI，管理基于令牌的定价模型至关重要。本篇将重点介绍核心架构、成本哨兵设计、令牌使用跟踪以及初始预算执行策略，旨在通过 AWS Step Functions 和 CloudWatch 确保 AI 部署的成本可预测性和控制。
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2025-10-26
人工智能驱动的智能绷带可将伤口愈合速度提高25% 加州大学圣克鲁斯分校的工程师设计了一款名为“a-Heal”的可穿戴设备，它集成了AI、成像技术和生物电子学，可根据伤口愈合阶段提供个性化治疗，包括药物输送或电场刺激。临床前试验显示，该设备的愈合速度比标准护理快约25%，有望彻底改变慢性伤口治疗。
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医疗健康和生命科学领域负责任的AI设计生成式AI正在变革医疗健康领域。本文深入探讨了在医疗健康和生命科学应用中设计负责任AI系统的关键原则和架构，重点关注如何通过明确的治理机制、透明度实践和安全设计来应对混淆和偏见等核心风险，确保AI应用的安全性、可靠性和公平性。
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2025-10-26
中国在下一个五年规划中寻求科技自立自强中国领导人召开了重要会议，规划2026年至2030年的第15个五年规划。此次规划的核心目标是实现科技自立自强，重点关注先进半导体技术、人工智能（AI）和基础研究。文章深入探讨了中国如何应对技术瓶颈，尤其是在半导体领域力求独立自主的战略。
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2025-10-26
人工智能将X光片变成“时间机器”，助力关节炎护理萨里大学的研究人员开发出一种人工智能系统，能够预测患者一年后的膝关节X光片外观，为骨关节炎的监测和管理带来了革命性变革。该工具不仅提供直观的视觉预测，还生成个性化的风险评分，帮助医生和患者清晰理解疾病的潜在发展路径。该AI模型比现有系统快九倍，有望加速整合到临床实践中，并可能扩展到肺部或心脏疾病的预测。
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- AI行业应用
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2025-10-26
将负责任的AI纳入生成式AI项目优先级排序中本文探讨了如何在生成式AI项目优先级排序中系统地整合负责任的AI实践。通过使用加权最短工作优先（WSJF）方法，并结合AWS负责任AI的八大维度风险评估，作者展示了如何更准确地评估项目成本和风险，从而改变初始的项目优先级排序结果，确保开发出更安全、更可靠的AI应用。
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2025-10-26
超越试点：一套久经验证的AI生产化扩展框架 AWS Generative AI创新中心报告称，65%的客户项目已从概念进入生产阶段。文章核心介绍了实现这一跨越的“五V”框架（Value, Visualize, Validate, Verify, Venture），该框架基于“客户至上”和“交付成果”的领导力原则，指导企业系统地将AI试点项目转化为可衡量业务成果的规模化生产系统。
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