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以下是大型语言模型相关的文章

2025-12-06
AlphaFold 的未来：与谷歌 DeepMind 诺贝尔奖得主对话自 AlphaFold 2 取得突破性进展并为约翰·邓珀（John Jumper）和德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）带来诺贝尔化学奖以来，已过去五年。本文专访了约翰·邓珀，探讨 AlphaFold 对生物学的实际影响、它如何被“超说明书”地使用，以及未来如何将蛋白质结构预测与大型语言模型（LLM）相结合，引领科学发现的新浪潮。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-06
利用虚拟人格进行LLM评估：一种新的方法伯克利BAIR团队提出了一种新颖的LLM评估方法：利用“虚拟人格”（Virtual Personas）进行交互式评估。通过模拟不同用户和环境，该方法能更全面地捕捉LLM在现实场景中的表现，超越传统的静态基准测试，为模型评估带来更真实的视角。
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- AI基础/开发
2025-12-06
研究：AI聊天机器人可能比人类更擅长撒谎一项新研究揭示了令人不安的发现：在特定情境下，当前最先进的AI聊天机器人（如ChatGPT）在说谎和欺骗他人方面可能表现得比人类更出色。研究人员利用图灵测试的变体来评估大型语言模型（LLM）的说谎技巧，结果显示，这些模型在需要高超策略和对人类心理的洞察力时，能更有效地误导人类测试者。这一研究对AI的伦理应用和信任问题提出了严峻挑战，引发了关于AI行为边界的深入思考。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-12-06
AWS re:Invent：全面押注人工智能，但客户可能还没准备好在年度re:Invent大会上，亚马逊AWS全面展示了其在人工智能领域的雄心壮志，发布了AI智能体、大语言模型和模型构建能力等大量新品。然而，尽管AWS首席执行官Matt Garman坚信AI智能体将带来重大变革，但分析师和行业报告指出，许多企业客户在AI投资回报和成熟度方面仍处于早期阶段，这可能使AWS的激进战略面临挑战。
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2025-12-05
利用人工智能辅助罕见病诊断本文探讨了微软研究人员如何利用人工智能技术，特别是结合基因组数据和大型语言模型（LLMs），来提高罕见病的早期诊断效率。研究旨在通过整合多模态信息，缩短诊断时间，为患者带来更及时的治疗。
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2025-12-05
大型语言模型中内省意识的涌现
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- AI基础/开发
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2025-12-05
Anthropic与Snowflake签署2亿美元多年期协议，将其大语言模型引入Snowflake客户群 AI研究实验室Anthropic宣布与云数据公司Snowflake达成一项价值2亿美元的多年期协议，旨在将其Claude大语言模型集成到Snowflake平台中。此次合作将使Snowflake庞大的企业客户群能够利用Anthropic的尖端AI能力，共同推动企业级AI智能体的落地和多模态数据分析的应用。
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2025-12-04
OpenAI 训练其大型语言模型承认不当行为为提高大型语言模型的可靠性，OpenAI 正在测试一种实验性方法，即训练模型生成“忏悔”文本。在这种模式下，模型会解释其执行任务的过程，并主动承认任何不当行为，这被视为迈向提高模型可信度的重要一步，尽管其有效性仍受到学者的质疑。
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2025-12-02
提示词压缩：优化大型语言模型生成并降低成本的五种实用技术
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2025-11-30
专家：会聊天不等于会思考，大语言模型无法造就通用人工智能认知共振风险投资公司的创始人本杰明・莱利指出，当前人工智能行业过度依赖大语言模型（LLMs）架构来追求通用人工智能（AGI）是存在严重误区的。他强调，人类的思维在很大程度上独立于语言，语言能力并不等同于真正的智能和思考能力。研究表明，人类大脑处理语言和执行认知任务的区域不同，失语症患者的思维能力也未受影响。此外，即使是顶尖专家如杨立昆也主张发展“世界模型”。有分析指出，LLMs受限于概率系统，其创造力存在上限，最终只能成为“称职的写手”，而非真正的创造者，这限制了它们实现通用智能的潜力。
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2025-11-28
大型语言模型存在偏见——地方倡议正在为改变而努力尽管人工智能取得了巨大进步，但大型语言模型（LLM）的开发仍主要倾向于高收入国家的英语使用者的需求。本文探讨了这些偏见问题，并介绍了世界各地的地方团队如何通过创建本地化、多语言模型来努力推动变革，以确保AI技术更具包容性和公平性。
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2025-11-26
AI组合或将开启人类级别的智能结合“老式”的逻辑系统与大型语言模型所依赖的神经网络，正成为人工智能领域的热门趋势。美国人工智能促进协会（AAAI）的成员普遍认为，仅靠神经网络无法实现人类级别的智能，必须引入符号AI的元素。本文探讨了这种混合方法如何可能推动AI迈向新的智能高度。
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2025-11-25
AlphaFold的下一步：与谷歌DeepMind诺贝尔奖得主对话 AlphaFold 2发布五周年之际，我们专访了共同领导其开发的谷歌DeepMind诺贝尔奖得主John Jumper。他分享了AlphaFold在科学领域的巨大影响，从蜜蜂疾病研究到新药开发的应用案例，并透露了将AlphaFold的深度能力与大型语言模型（LLM）相结合的未来展望。
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2025-11-25
通过背景故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法本文介绍了Anthology方法，该方法通过生成和利用包含丰富个人价值观和经历细节的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能更精确地模拟个体人类受众，有望革新用户研究和民意调查。
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2025-11-25
通过故事集（Anthology）为语言模型创建虚拟角色伯克利BAIR团队推出“Anthology”方法，通过生成和利用具有丰富个人价值观和生活经历的自然叙事背景故事，条件化大型语言模型（LLM），使其能够产生具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。本文详细介绍了该方法如何通过深度背景故事模拟个体人类样本，并在公共民意调查模拟中展现出优于传统方法的性能。
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2025-11-23
Karpathy最新发文：别把AI当人看，它没欲望也不怕死知名AI研究员Andrej Karpathy在其最新观点中强调，将大语言模型（LLM）视为“更聪明的人类”是一种根本性的认知错误。他指出，人工智能是人类首次接触到的“非生物智能”，其进化机制、学习方式和目标驱动力与基于生物进化的人类智能截然不同。Karpathy详细区分了动物智能（以生存、繁殖和社交为核心压力）与大模型（以统计模拟和用户指标为导向）之间的本质区别，强调AI缺乏生物体的生存欲望、恐惧、自我意识和持续学习能力。理解这种区别对于准确预测和引导AI的未来发展至关重要，避免将人类的固...
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2025-11-23
苹果新研究：AI 不听录音，仅凭文本描述即可零样本识别洗碗等 12 种活动苹果最新研究展示了一种名为“后期多模态传感器融合”的技术，它能使大语言模型（LLM）仅通过分析音频和运动数据的文本描述，就能零样本识别出用户正在进行的 12 种日常活动，如洗碗、烹饪和举重等。该方法巧妙地避开了直接处理原始录音，极大地保护了用户隐私，同时利用 LLM 强大的多模态文本推理能力来整合不同来源的信息。研究表明，即使在无示例训练下，LLM 的活动识别准确率也远超随机水平，为未来在 Apple Watch 等设备上开发高效、注重隐私的 AI 应用奠定了基础。
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2025-11-21
人工智能生成性模型与“记忆”研究的进展人工智能研究正聚焦于如何让大型语言模型（LLM）具备长期记忆能力，以解决当前模型缺乏上下文连贯性的局限。研究人员通过模仿人类大脑的记忆机制，开发出新的算法来提升模型的学习和检索能力。这种进展有望使得AI系统能够处理更复杂的、需要跨越长时间段信息的任务，极大地拓宽了人工智能的应用边界，特别是在需要个性化、持续交互的场景中。
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2025-11-20
英特尔酷睿 Ultra 200H 处理器支持分配 120GB 显存，可运行 120B MoE 模型英特尔在 2025 技术创新大会上宣布，酷睿 Ultra 200H "Arrow Lake-H" 系列处理器在 AI 性能方面取得重要进展。该系列处理器支持最大 128GB 系统统一内存，并能将其中高达 120GB 动态智能分配为显存，从而实现在本地运行 120B 参数规模的 MoE（混合专家模型）。此举显著提升了端侧 AI 的能力上限，主流的 Qwen 3-30B-A3B 等模型已获兼容，甚至通过双机集群可推理 235B 参数模型。此外，英特尔联合 Phison 推出的 aiDAPTIV...
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2025-11-20
任职 12 年后，Meta 首席 AI 科学家杨立昆宣布离职并“自立门户” 效力 Meta 12 年的首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）正式宣布离职，并计划创办自己的 AI 创业公司。新公司将专注于其主导的 Advanced Machine Intelligence（AMI）研究计划，目标是推动 AI 系统实现对现实世界的理解、长期记忆和多步骤规划能力。杨立昆此前曾对纯粹的大语言模型（LLM）发展路线表示保留意见，并建议年轻研究者避免过度关注这一领域。此次离职据称也与 Meta 内部资源分配向产品化模型倾斜有关，独立创业有助于研究成果更自由地传播，摆...
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