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以下是 AI工具应用相关的文章

2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产部署。本文是关于GenAIOps（将DevOps原则应用于生成式AI）系列的第一部分，重点介绍如何使用Amazon Bedrock实施GenAIOps实践。文章详细阐述了从DevOps到GenAIOps的转变，对比了两个生命周期的实践扩展，并介绍了探索阶段的关键步骤，包括数据管理、环境搭建和性能评估。
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2025-12-16
小鹏汽车获L3级自动驾驶道路测试牌照：已启动常态化测试小鹏汽车已在广州市获得了L3级自动驾驶道路测试牌照，并随即启动了常态化的道路测试工作。此次测试将聚焦于有条件自动驾驶，并在实际交通场景中展现了优秀的自动驾驶能力，例如在遇到查酒驾时车辆能自主识别手势并安全停车等待，整个过程无需人工干预。此外，小鹏汽车还公布了第二代VLA软件及L4级自动驾驶的未来规划，计划在2026年推出达到L4级别的量产车型，巩固其在智能驾驶领域的领先地位。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-12-16
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基准测试传统的视觉问答（VQA）局限于处理单张图像，无法应对处理大量图像集合的复杂场景。伯克利BAIR团队推出了“视觉干草堆”（Visual Haystacks, VHs）基准测试，专注于“多图像问答”（MIQA）任务，以严格评估大型多模态模型（LMMs）在跨图像检索和推理方面的能力。研究揭示了当前LMM在处理视觉干扰、多图像推理和信息位置敏感性方面存在显著缺陷，并提出了基于检索增强生成的解决方案MIRAGE。
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2025-12-16
专为AI定制的编程语言：粋 (Sui) 宣称可实现代码100%精确日本数据科学家本田崇人发布了专为大型语言模型（LLM）设计的全新编程语言“粋 (Sui)”，旨在实现代码的100%精确性。该语言抛弃了传统高级语言为人类可读性设计的考量，专注于对AI生成更友好的格式。Sui语言使用极简结构，仅保留一种括号形式“{}”，变量命名按v0、v1排序，指令使用单字符，有效降低了人类编程语言的复杂性与出错风险。尽管目前Token消耗量略高于Python，但Sui语言展现出在AI代码生成领域优化潜力的巨大前景。
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2025-12-16
马斯克：特斯拉将为自动驾驶开发新的机器人出租车服务埃隆·马斯克宣布特斯拉将于8月8日推出其自动驾驶机器人出租车服务，旨在彻底改变交通出行方式。这项服务将专注于完全自动驾驶技术，标志着特斯拉在人工智能和自动驾驶领域的重大布局。虽然全自动驾驶的实现仍面临挑战，但马斯克的雄心壮志预示着行业将迎来新的竞争和服务模式。特斯拉希望通过机器人出租车网络，提升车辆利用率并降低运营成本，为消费者提供更便捷的出行解决方案。
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PLAID：从序列数据生成全原子蛋白质结构在AlphaFold2获得诺贝尔奖的背景下，本文介绍了PLAID（蛋白质结构和序列多模态生成模型），它通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，实现了从序列数据同时生成蛋白质1D序列和3D原子结构。PLAID支持组合式函数和生物体提示，并解决了全原子生成和物种特异性等关键挑战，为药物设计开辟了新途径。
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- AI基础/开发
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2025-12-16
挑战英伟达：谷歌携手联发科加速量产 AI 芯片，TPU v7e 订单直接翻倍谷歌旗下 AI 芯片 TPU 近期需求爆发，为确保下一代 TPU v7e 芯片供应，已将给联发科的订单量直接翻倍。为应对供不应求的局面，谷歌不再单纯依赖博通，而是引入联发科作为关键合作伙伴，旨在通过多元化供应商策略降低风险。此举被视为谷歌挑战英伟达市场地位的重要战术考量，核心在于利用联发科与台积电的紧密合作关系，争取稀缺的 CoWoS 先进封装产能。Anthropic 等重量级客户已签署基于 TPU 的基础设施部署协议，显示了 TPU 在定制化芯片领域的强大影响力。
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突破性光学处理器让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出“光学特征提取引擎”（OFE²），该引擎利用光而非电进行数据处理，速度达到12.5 GHz。这项创新集成了衍射和数据准备模块，在成像和交易演示中展现出更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，将光学计算推向实际应用前沿。
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使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 随着企业将生成式AI从实验推向生产，规模化、安全性和治理成为关键挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何为Amazon Bedrock驱动的应用演进DevOps架构，并展示在不同采用阶段的实际实施策略，帮助您构建可靠、高效的GenAI应用。
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数据排毒：训练自己应对混乱、嘈杂的真实世界
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- AI基础/开发
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Lightspeed 筹集创纪录的 90 亿美元新资本在 2021 年的投资热潮冷却后，顶级风投机构正在吸引更多资金。Lightspeed Venture Partners 宣布筹集了公司历史上最多的 90 亿美元新资金，重点投资于 AI 领域，包括 Anthropic 和 Databricks 等知名公司，显示出老牌 VC 在当前市场中的集中优势。
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英伟达通过收购和发布新的开源AI模型，加强其开源产品英伟达（Nvidia）正通过双线策略扩大其在开源AI领域的布局：宣布收购开源工作负载管理系统Slurm的开发商SchedMD，并发布了新的Nemotron 3系列开源AI模型。此举旨在将先进AI转化为开放平台，推动物理AI和Agentic系统的发展。
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Grok就邦迪海滩枪击事件的关键事实出错埃隆·马斯克的xAI开发的聊天机器人Grok，在澳大利亚邦迪海滩发生的枪击事件中，被发现反复传播错误信息。Gizmodo揭露了Grok错误识别了英勇的旁观者，并质疑事件相关视频的真实性，引发了对其信息准确性的担忧。
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2025-12-16
Creative Commons 宣布对“付费抓取”系统表示初步支持非营利组织 Creative Commons（CC）已表示“谨慎支持”付费抓取（pay-to-crawl）技术，这是一种在AI网络爬虫访问网站内容时自动补偿内容创作者的系统。此举旨在帮助网站在AI时代保持内容创作和分享的可持续性，同时应对AI对传统搜索流量带来的冲击。
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使用 Amazon S3 客户端优化机器学习训练的数据加载最佳实践本文深入探讨了在机器学习训练中使用 Amazon S3 客户端时，如何优化数据加载性能。我们将重点介绍数据分片大小（100MB-1GB）、顺序访问模式以及利用 S3 客户端（如 S3 Connector for PyTorch）来避免 I/O 瓶颈，确保 GPU 资源得到充分利用，从而显著提升训练吞吐量。
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当行业知识与Pike RAG相遇：Signify客户服务提升背后的创新本文深入探讨了微软研究人员如何与Signify合作，将行业专业知识与Pike RAG（检索增强生成）系统相结合，显著提升了Signify的客户服务效率。探索他们如何利用检索技术解决复杂的照明产品支持问题，实现智能化和个性化的客户交互体验。
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使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 企业正在将生成式AI从实验推向生产，面临规模化、安全和治理的新挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何演进DevOps架构以实施GenAIOps实践，特别是在使用Amazon Bedrock消费基础模型（FM）时的具体策略。
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数据排毒：训练自己以应对混乱、嘈杂的真实世界
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2025-12-16
追求速度与未来：AI正在革新赛车运动从预测分析到个性化球迷体验，数据和人工智能正在驱动新一代赛车运动的发展。本文深入探讨了Formula E与Infosys的合作，展示了AI如何在提升赛事体验、优化可持续发展和驱动内部运营转型中发挥关键作用，使赛车运动更具吸引力和包容性。
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Mirelo完成4100万美元种子轮融资，Index Ventures和a16z领投，旨在解决AI视频的“沉默”问题 Mirelo是一家专注于为AI生成视频添加同步音轨和音效的初创公司。该公司宣布完成4100万美元的种子轮融资，由Index Ventures和Andreessen Horowitz（a16z）领投。此轮融资将助力Mirelo在AI视频领域构建竞争壁垒，应对来自索尼、腾讯等巨头的竞争，并加速产品和团队的扩张，特别是其面向创作者的Mirelo Studio。
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