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以下是 AI算法优化相关的文章

2025-10-17
谷歌 DeepMind 联手“人造太阳”项目：AI 助力攻克 1 亿摄氏度高温核聚变难题谷歌 DeepMind 宣布与 Commonwealth Fusion Systems (CFS) 合作，深度融合人工智能技术，加速实现清洁、无限的核聚变能源目标。此次合作的核心在于利用 DeepMind 在深度强化学习方面的优势，解决核聚变反应堆中将等离子体约束在超过一亿摄氏度高温下的复杂物理难题。双方将通过模拟器 TORAX 优化 SPARC 装置的运行方案，并开发“AI 驾驶员”实时控制磁场，以安全高效地实现聚变能量净增益，为人类能源未来提供关键性技术支撑。
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2025-10-17
DeepMind 助力下一代核聚变能源：AI 赋能可控聚变研究谷歌 DeepMind 正在利用先进的人工智能技术，为全球核聚变研究带来革命性突破。研究团队成功开发出 AI 驱动的控制系统，能够精准调控托卡马克装置内部的等离子体，这对于实现长期、稳定的可控核聚变至关重要。AI 模型的实时决策能力，极大地提高了等离子体约束的稳定性和效率，有望加速清洁、零碳能源的商业化进程。此次合作展示了 AI 在解决人类最复杂工程挑战方面的巨大潜力，标志着能源科技迈向新纪元。
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2025-10-16
重磅！英伟达CEO黄仁勋之女首度公开亮相，畅谈具身智能的“数据瓶颈”与仿真之道英伟达Omniverse与物理AI高级总监Madison Huang（黄仁勋之女）首次公开访谈，聚焦当前具身智能发展的核心挑战——数据瓶颈。她与光轮智能CEO谢晨深入探讨了如何通过仿真合成数据技术实现“Sim2Real”的跨越。文章指出，机器人操作能力的物理准确性是关键，而现实世界数据量不足以支撑大规模强化学习。因此，高质量的仿真数据被视为突破机器人数据困境的最主要途径。此外，双方正合作开发Isaac Lab Arena下一代开源框架，推动具身智能的产业化进程。
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2025-10-16
谷歌发布抗癌AI模型：基于Gemma，模拟4000种药物后锁定潜在抗癌药谷歌研究院与耶鲁大学合作，发布了基于Gemma的C2S-Scale（270亿参数）抗癌AI模型。该模型通过模拟分析超过4000种药物在不同免疫环境下的作用，成功锁定了一种能有效增强抗原呈递的潜在抗癌疗法。研究人员利用该AI生成的假设，在实验室中验证了激酶CK2抑制剂silmitasertib与低剂量干扰素联合使用的协同效应，实现了肿瘤暴露的显著提升，为攻克“冷”肿瘤提供了新的AI驱动方向。
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2025-10-16
开创性训练方法：教会生成式AI模型定位个性化物体 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/method-teaches-generative-ai-models-locate-personalized-objects-1016 原文作者：Adam Zewe | MIT News 训练新方法助力生成式AI模型精准
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AI智能体开发与性能评估：深度聚焦评估（Evals）与错误分析的最佳实践 📢 转载信息原文链接：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-323 原文作者：DeepLearning.AI 深度学习快讯第323期：AI智能体快速迭代的关键——评估与错误分析亲爱的朋友们，上周我提到，团队在构建AI智能体（Agentic
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2025-10-15
数据分析与建模：规避常见陷阱，确保结果可靠 📢 转载信息原文链接：https://www.freecodecamp.org/news/common-pitfalls-to-avoid-when-analyzing-and-modeling-data/ 原文作者：Oyedele Tioluwani 无论您是分析师、工程师、科学家还是决策者，
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2025-10-15
新算法实现对称数据的高效机器学习：为药物和材料发现增强AI模型 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-algorithms-enable-efficient-machine-learning-with-symmetric-data-0730 原文作者：Adam Zewe | MIT News 新算法实现对称数据的高
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2025-10-15
关于AI合成数据：优势与劣势的“三问”深度解读 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/3-questions-pros-cons-synthetic-data-ai-kalyan-veeramachaneni-0903 原文作者：Adam Zewe | MIT News AI时代的合成数据：优势、风险与实践
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麻省理工学院：人工智能与机器学习在工程设计中的应用 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/ai-machine-learning-for-engineering-design-0907 原文作者：Anne Wilson | Department of Mechanical Engineering 人工智能与机器
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初创公司AssemblyAI：新一代语音识别技术的代表 📢 转载信息原文链接：https://www.aitrends.com/speech-recognition/startup-assemblyai-represents-new-generation-speech-recognition/ 原文作者：AI Trends AssemblyAI：革新
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谢赛宁重磅革新：告别VAE，迎接RAE——扩散模型编码器迎来新纪元 📢 转载信息原文链接：https://www.qbitai.com/2025/10/341609.html 原文作者：量子位谢赛宁团队的最新研究成果，似乎正在为生成式AI领域一个长期存在的组件——变分自编码器（VAE）——画上句号。他们提出了RAE（Representation Autoenc
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2025-10-13
告别像素损失：Berkeley BAIR 推出 xT 框架，实现在现代 GPU 上端到端处理超大图像 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/21/xt/ 原文作者：Ritwik Gupta, Shufan Li, Tyler Zhu, Jitendra Malik, Trevor Darrell, Karttikeya Mangalam
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2025-10-13
刚获诺奖的“无用”材料MOF，已被科学家制成具有“类脑”记忆功能的纳米流体芯片 📢 转载信息原文链接：https://www.qbitai.com/2025/10/340861.html 原文作者：量子位刚获诺奖的成果被做成芯片了鹭羽 2025-10-13 13:09:12 来源：量子位
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2025-10-13
TinyAgent：边缘侧实现函数调用，小模型也能媲美 GPT-4 性能！ 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2024/05/29/tiny-agent/ 原文作者：Lutfi Eren Erdogan, Nicholas Lee, Siddharth Jha, Sehoon Kim, Ryan Tabrizi, Suho
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- AI新闻/评测
2025-10-13
百辆自动驾驶汽车上路：强化学习如何实现高速公路交通流的平顺与节能 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/03/25/rl-av-smoothing/ 原文作者：Nathan Lichtlé, Kathy Jang, Eugene Vinitsky, Adit Shah, Jonathan W. Lee, a
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突破性进展：MindJourney让AI能够在模拟3D世界中探索，显著提升空间理解能力 📢 转载信息原文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/mindjourney-enables-ai-to-explore-simulated-3d-worlds-to-improve-spatial-interpretation/ 原文
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防御提示词注入攻击：基于结构化查询（StruQ）和偏好优化（SecAlign）的新方法 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/04/11/prompt-injection-defense/ 原文作者：Sizhe Chen, Julien Piet, Chawin Sitawarin, David Wagner, Arman Zh
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2025-10-13
百辆自动驾驶汽车上路：强化学习如何助力高速公路交通平顺与节能 📢 转载信息原文链接：http://bair.berkeley.edu/blog/2025/03/25/rl-av-smoothing/ 原文作者：Nathan Lichtlé, Kathy Jang, Eugene Vinitsky, Adit Shah, Jonathan W. Lee, a
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- AI新闻/评测
2025-10-13
RenderFormer：神经网络如何革新3D渲染技术 📢 转载信息原文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/renderformer-how-neural-networks-are-reshaping-3d-rendering/ 原文作者：Yue Dong, Lead Researcher
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