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以下是开源项目相关的文章

2025-11-27
研究：过去一年中国开源 AI 模型下载量占比首次超越美国麻省理工学院与Hugging Face联合研究显示，中国在开源人工智能领域取得了关键进展。过去一年中，中国科研团队开发的开源AI模型在全球总下载量中的占比已攀升至17%，首次超越了谷歌、Meta和OpenAI等美国科技公司占据的15.8%。这一转变标志着中国在AI技术全球应用方面获得了重要优势。开源模型的广泛采用对AI生态的未来具有深远影响，而中国积极推动开放模型的做法与美国科技巨头的“封闭”策略形成鲜明对比，预示着全球AI竞争格局的潜在变化。
- 2025-11-27
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-25
使用 Amazon Bedrock 自定义模型导入功能部署 GPT-OSS 模型本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock 的“自定义模型导入”功能，成功部署 OpenAI 的开源权重 GPT-OSS 模型（包括 20B 和 120B 版本）。通过保持与 OpenAI Chat Completions API 的完全兼容性，企业能够轻松将现有应用迁移到 AWS 平台，享受企业级的安全、扩展性和成本控制优势。文章涵盖了模型准备、S3 上传、Bedrock 导入及 API 调用等关键步骤。
- 2025-11-25
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-22
您不容错过的7大开源AI编程模型
- 2025-11-22
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-20
美国需要开源人工智能模型的干预措施来战胜中国专家指出，过度依赖外国制造的开源模型带来了供应链风险和创新瓶颈。尽管美国在尖端AI模型方面领先，但在可下载、可本地运行的开源模型领域正逐渐落后于中国。ATOM项目创始人Nathan Lambert强调，美国需要主导开源AI生态，以确保技术主导地位并促进创新。
- 2025-11-20
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- AI新闻/评测
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2025-11-19
Magentic Marketplace：一个用于研究代理市场的开源仿真环境微软研究院发布了开源仿真环境Magentic Marketplace，专为研究由AI智能体构成的“代理市场”而设计。该环境支持模块化设计、丰富的工具集成和动态经济模型，是探索LLM驱动的AI生态系统行为和激励机制的关键基础设施。它能帮助研究人员在可控环境下规模化测试代理间的协作与竞争。
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2025-11-15
Databricks联合创始人：美国必须采取开源策略才能在AI领域击败中国 Databricks联合创始人Andy Konwinski警告称，美国在AI研究方面的主导地位正被中国超越，认为这是一个“生存性”威胁。他主张，美国必须效仿中国政府对AI创新的支持态度，鼓励开源，否则像OpenAI、Meta等大公司的专有创新最终将失去优势。Konwinski强调，开放交流是推动突破的关键。
- 2025-11-15
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-06
每位LLM工程师必读的5本免费书籍
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- AI基础/开发
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2025-11-06
Pinterest 首席执行官强调开源 AI 的巨大性能和成本优势在财报电话会议上，Pinterest 首席执行官 Bill Ready 强调了开源 AI 模型在视觉 AI 应用扩展过程中帮助公司控制成本的潜力。他指出，经过微调的开源模型在特定视觉任务上，与领先的专有模型相比，能实现数量级的成本降低，同时保持可比的性能，这为公司未来部署 AI 策略提供了重要方向。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-11-06
Magentic Marketplace：一个用于研究代理市场（Agentic Markets）的开源仿真环境本文隆重推出Magentic Marketplace，这是一个专为研究代理市场（Agentic Markets）而设计的开源仿真环境。该环境支持研究人员探索多智能体经济系统，理解市场动态，并设计更鲁棒的代理交互机制。它为评估和基准测试代理模型提供了必要的平台。
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- AI基础/开发
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2025-11-02
机器学习从业者微调语言模型的实践指南本指南专为希望获得实际成果的机器学习从业者设计，深入探讨了微调大型语言模型（LLM）的实用决策框架、工具和方法。文章强调，微调应作为最后选择，优先使用提示工程和检索增强生成（RAG）。指南详细介绍了LoRA、QLoRA和Spectrum等关键的参数高效微调（PEFT）技术，并解释了如何利用DPO简化模型对齐过程。此外，文章还提供了关于数据准备的最佳实践，如高质量数据的五个特征，以及如何通过早期停止、正则化和混合指令集来有效避免过拟合和灾难性遗忘等常见陷阱，助力工程师高效部署专业化AI应用。
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- AI基础/开发
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2025-10-30
GitHub 2025 年度开发者报告发布：AI 驱动的软件开发新时代 GitHub 最新发布的 2025 年度报告揭示了软件开发领域正在经历深刻变革，核心驱动力是人工智能的全面融入。报告显示，AI 辅助工具的使用率激增，开发者正以前所未有的速度利用 Copilot 等工具提高编码效率和质量。特别是对于开源贡献和安全修复方面，AI 正在成为不可或缺的助手。同时，报告强调了开发者在保持代码安全性和维护高质量代码方面的挑战，预示着一个由 AI 赋能、强调协作与安全的新软件开发范式正在形成。
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2025-10-30
发布 gpt-oss-safeguard：支持自定义安全策略的开源安全推理模型（120B和20B） OpenAI发布了gpt-oss-safeguard研究预览版，包含120B和20B两个尺寸的开源权重推理模型，专注于安全分类任务。该模型通过在推理时直接解释开发者提供的策略来工作，提供比传统方法更灵活、可解释的决策过程，允许开发者自由使用、修改和部署。
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2025-10-30
顶级5款开源文本转语音模型：VibeVoice、Orpheus、Kokoro、OpenAudio和XTTS-v2深度对比
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2025-10-29
技术报告：gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 的性能与基线评估 OpenAI 发布了 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两个开源权重模型，它们基于 gpt-oss 模型进行后训练，专门用于根据提供的策略对内容进行推理和标记。本文档详细介绍了这些模型的基线安全评估结果，强调其主要用途是内容分类，并讨论了其在聊天场景下的安全表现。
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- AI基础/开发
2025-10-23
为何Cohere前AI研究主管押注于反对“扩展竞赛” AI领域正掀起一场昂贵的“扩展竞赛”，但Cohere前AI研究主管Sara Hooker对此表示质疑。她创立新公司Adaption Labs，旨在开发能高效持续适应和学习的AI系统，挑战当前依赖大规模计算的LLM扩展范式。Hooker认为，真正的学习在于适应性，而非简单地堆砌算力，这可能改变AI的控制权和未来发展方向。
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- AI基础/开发
2025-10-23
Shuttle 获 600 万美元融资，致力于解决 Vibe 编程的部署难题 “Vibe 编程”的承诺是将想法迅速转化为完整应用，但部署和维护仍是难题。平台工程初创公司 Shuttle 宣布获得 600 万美元种子轮融资，旨在解决 Lovable 和 Replit AI 等工具在代码生成后留下的基础设施部署和维护问题。Shuttle 将为生成的代码评估最佳部署方案，并提供自动化云部署服务。
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2025-10-22
开源智能体初创公司LangChain估值达12.5亿美元构建AI智能体框架的开源初创公司LangChain周一宣布完成1.25亿美元融资，估值达到12.5亿美元。此轮融资由IVP领投，新投资者CapitalG和Sapphire Ventures以及现有投资者红杉、Benchmark和Amplify跟投。LangChain自2022年推出以来，已成为AI领域的核心工具，其GitHub项目拥有超过11.8万星标。
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2025-10-21
IBM 与推理 ASIC 芯片企业 Groq 达成合作，加速企业 AI 部署 IBM 与 AI 推理 ASIC 芯片领导者 Groq 近日宣布建立战略性市场推广和技术合作伙伴关系，旨在共同推动企业客户加速人工智能部署并扩大 AI 应用范围。此次合作的核心在于深度技术集成：IBM 的 watsonx Orchestrate 智能体 AI 编排平台将整合 GroqCloud AI 推理平台，同时 RedHat 的开源 vLLM 框架将支持 Groq 的 LPU 芯片架构。这种结合将利用 Groq 的高速推理能力与 IBM 的企业级编排解决方案，特别适用于对安全与隐私要求...
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好准备？人工智能工程师的技能迭代速度极快，五年前的成功经验在未来可能不再适用。为确保职业生涯的可持续发展，工程师必须超越追逐最新工具的表象，深入掌握数学和系统层面的核心基础知识。关键在于通过元工程（meta-engineering）将自动化转化为杠杆，并培养跨学科的交流能力，以有效整合AI系统与业务需求。此外，积极参与开源生态系统，并理解AI基础设施的构建和运维，以及将伦理和合规性嵌入设计中的能力，是未来AI工程师保持竞争力的三大支柱。
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2025-10-21
面向2026年，如何为您的AI工程职业生涯做好前瞻性准备面向2026年，AI工程师必须采取积极策略来保持竞争力，因为快速的技术迭代和自动化正在颠覆传统技能要求。成功的关键在于深化数学和系统级基础，而不是盲目追逐最新框架。工程师需要将自动化转化为杠杆，通过<em>元工程</em>构建智能系统基础设施，而非被工具取代。此外，掌握跨学科的流畅沟通能力，理解业务、设计和合规性，以及积极参与开源生态系统，是构建生产级、合乎伦理的AI解决方案的必备要素。这确保了职业生涯能够适应行业变革的步伐。
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