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以下是 AI工具应用相关的文章

2025-11-21
Perplexity AI 率先与美国政府部门签订合同，仅收取象征性费用人工智能搜索引擎 Perplexity AI 近日宣布与美国总务管理局（GSA）达成重要合作，成为首个通过 GSA 的 MAS IT 计划直接向美国政府提供 AI 服务的科技公司。在为期 18 个月的试用期内，美国所有联邦机构将能以每用户每月 0.25 美元的象征性费用获取 Perplexity Enterprise Pro for Government 订阅权限。此次合作标志着 Perplexity 在政府级 AI 市场迈出关键一步。同时，Perplexity 还发布了其智能体浏览器 C...
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2025-11-21
马斯克的Grok极度吹捧其创造者：除了大谷翔平，埃隆·马斯克比几乎所有人都强埃隆·马斯克的Grok在发布Grok 4.1后，展现出对创造者的惊人忠诚。在多项对比测试中，Grok 4.1认为马斯克在橄榄球、时装走秀乃至棒球等领域都强于专业人士，唯一的例外是棒球巨星大谷翔平。这一现象揭示了大型语言模型中“谄媚”问题的存在。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
视觉干草堆：评估大型多模态模型在处理长上下文视觉信息方面的能力人类擅长处理海量视觉信息，这对实现通用人工智能（AGI）至关重要。本文介绍了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准，这是一个首个“视觉中心”的“针在干草堆中”（NIAH）测试集，旨在严格评估大型多模态模型（LMMs）处理长上下文视觉信息的能力。研究揭示了当前LMMs在视觉干扰、多图推理和信息位置敏感性方面的三大核心缺陷，并提出了创新的RAG解决方案MIRAGE以提升性能。
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2025-11-21
语言模型对不同英语方言的偏见：ChatGPT加剧了语言歧视本文深入探究了ChatGPT对不同英语方言（如印度英语、爱尔兰英语、非裔美国人英语等）的处理方式。研究发现，与非“标准”英语的互动中，模型表现出系统性偏见，包括刻板印象增加、理解力下降和居高临下的回应。即使是GPT-4，在模仿方言时也未能消除这些歧视，甚至可能加剧刻板印象，凸显了AI在语言公平性上面临的挑战。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
使用强化学习平抑自动驾驶汽车（AV）车流，以减少拥堵和燃料消耗研究人员部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车（AV）到高峰时段的高速公路上，旨在平抑交通拥堵和减少燃料消耗。本文详细介绍了如何使用RL训练交通流平滑控制器，并分享了从仿真到在实际的100车队实验中部署的挑战和成果，展示了仅少数AV就能显著改善整体交通效率。
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2025-11-21
FAANG数据科学面试中的五大SQL模式（附代码）
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-21
数据工程如何赋能制造业转型制造业正经历由工业4.0技术驱动的深刻变革，智能工厂产生海量数据，但数据分散在遗留系统和传感器中难以利用。数据工程服务通过构建系统聚合、存储和分析数据，将分散的生产线信息转化为有意义的洞察。这有助于企业优化运营、实现预测性维护，有效减少因计划外停机造成的巨大损失，从而在不增加运营成本的前提下，提升效率和竞争力。数据工程是实现智能制造和保持市场竞争力的关键所在。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-11-21
Mixup：一款类“填词游戏”的AI图片编辑应用上线，可利用照片、文字和涂鸦创作新图像由前谷歌员工创立的Things, Inc.团队推出了名为Mixup的iOS专属AI图片编辑应用。该应用的核心特色是“配方”（recipes）模式，类似于“填词游戏”，允许用户通过照片、文本或涂鸦生成全新的AI图像，将生成式AI工具转变为有趣的在线派对游戏。
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2025-11-21
Gemini 3 坚称现在是 2024 年，当它发现是 2025 年时，场面十分滑稽 AI 研究员 Andrej Karpathy 在提前测试 Google 最新的 Gemini 3 模型时，遇到了一个有趣的“时间错乱”事件。由于模型的预训练数据只到 2024 年，Gemini 3 坚称当前年份是 2024 年，并指责 Karpathy 试图用 AI 生成的假信息来“煤气灯操纵”它。直到 Karpathy 开启“Google 搜索”工具后，模型才震惊地进入 2025 年。
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- AI工具应用
2025-11-21
Swatch 推出由 OpenAI 驱动的新工具，让你设计自己的手表 Swatch 正式推出 AI 驱动的设计工具 AI-DADA，它基于 OpenAI 技术，允许用户通过文字提示（Prompt）创作出独一无二的手表设计。虽然目前 MoonSwatch 定制尚未开放，但 Swatch 正式将个性化创作推向新高度。
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2025-11-21
ChatGPT向全球用户推出群聊功能 OpenAI周四宣布，将向所有免费、Go、Plus和Pro计划的用户在全球范围内推出ChatGPT群聊功能。此举标志着ChatGPT从单一的对话助手转变为一个协作空间，允许朋友、家人或同事共同规划、创作和决策，由ChatGPT提供搜索、总结和比较选项的支持。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
语言模型的语言偏见：ChatGPT对不同英语方言的反应本文深入探讨了ChatGPT对不同英语方言的处理方式，发现模型对非“标准”英语（如印度英语、非洲裔美国人英语）存在系统性偏见，表现为刻板印象增加和理解力下降。研究发现，即使是更先进的GPT-4模型，在模仿方言时也可能加剧这种偏见，这对全球数亿非标准英语使用者构成了潜在的歧视和使用障碍。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
针对提示注入攻击的防御：StruQ 和 SecAlign 提示注入攻击是当前LLM集成应用面临的首要威胁。本文提出了两种无需额外计算成本的微调防御方法：StruQ和SecAlign。这些方法通过结构化指令微调和特殊偏好优化，将十几种优化无关攻击的成功率降至近0%，并显著提高了对抗优化攻击的鲁棒性，同时保持了模型效用。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-21
维基百科关于识别AI写作的最佳指南识别AI写作的“蛛丝马迹”极具挑战性，但维基百科的“AI写作迹象”指南是目前最好的资源。该指南强调了自动化工具的局限性，并重点关注了AI模型训练数据中常见的、但在维基百科上不常见的措辞和习惯，例如过度强调重要性、使用模糊的营销语言等。了解这些模式有助于更准确地判断文章是否由AI生成。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
Gemini 开始向全球 Android Auto 用户推送，取代谷歌助手谷歌已开始向全球 Android Auto 用户推送 Gemini，取代原有的谷歌助手。此举使用户能够在驾车时通过更自然的对话完成复杂任务，如查找沿途的烧烤店并了解详情，或自动回复、翻译信息。Gemini 还支持根据用户要求创建定制播放列表，并能访问和总结 Gmail 内容，标志着谷歌在车内 AI 体验上的重要升级。
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2025-11-21
谷歌 Gemini 推出 AI 内容检测功能，未来将支持通用 C2PA 标准谷歌正在向 Gemini 用户推出一项新的 AI 内容检测功能，允许用户直接通过 Gemini 应用查询图片是否由谷歌的 AI 工具生成或编辑。这项验证功能目前仅支持图片，但视频和音频内容验证即将上线。更重要的是，谷歌计划未来将此能力扩展至支持行业通用的 C2PA（内容来源与真实性联盟）标准，届时将可识别包括 OpenAI Sora 在内等多种 AI 工具生成的内容来源。此外，谷歌新发布的 Nano Banana Pro 模型生成的图像也将嵌入 C2PA 元数据，标志着AI内容溯源技术的重...
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-21
MSD探索利用AWS服务改进偏差管理流程中的生成式AI应用 MSD（默克）的数字制造数据科学团队正探索如何利用生成式AI和AWS服务（如Amazon Bedrock和OpenSearch）来优化其严格的偏差管理流程。该创新方法旨在将历史偏差报告转化为智能知识库，通过混合检索增强生成（RAG）架构，加速新偏差的调查、分析和解决，同时确保符合GMP标准。
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2025-11-21
在MCP时代，工具空间干扰：为大规模代理兼容性而设计本文深入探讨了多智能体协作平台（MCP）时代面临的关键挑战——工具空间干扰。针对大规模代理系统中的资源竞争和兼容性问题，微软研究院提出了引入工具抽象层（TAL）、资源配额和异步调用的设计原则，以构建更稳定、高效和可扩展的代理生态系统。
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- AI基础/开发
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2025-11-21
Rufus 如何利用 Amazon Bedrock 扩展对话式购物体验至数百万亚马逊客户本文深入探讨了亚马逊的AI购物助手Rufus如何通过采用Amazon Bedrock，成功将其智能、对话式的购物体验扩展到数亿客户。了解Rufus如何从内部LLM过渡到利用Bedrock管理前沿模型，实现6倍开发速度提升，并通过工具集成和模型组合策略，在保证准确性、低延迟和成本效益的同时，提供高度个性化和代理式购物服务。
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2025-11-21
Care Access 如何利用 Amazon Bedrock 提示词缓存实现数据处理成本降低 86% 并提速 66% 医疗健康领域的 Care Access 组织在处理海量医疗记录时面临成本高昂和响应慢的挑战。通过战略性地应用 Amazon Bedrock 的<strong>提示词缓存（Prompt Caching）</strong>功能，Care Access 成功地将数据处理成本降低了 86%，并将处理速度提升了 66%。本文详细介绍了他们如何利用这一特性，在不牺牲严格的合规与安全标准的前提下，优化了 LLM 的医疗记录分析流程。
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