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人工智能

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聚合人工智能话题下，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。

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共 3.5w 条

基于深度学习的计算机视觉技术的智慧农业应用原创精选

本文整理自福建农林大学计算机与信息学院/农林大数据中心杨长才副教授团队的研究成果，抛砖引玉为智慧农业的发展提供一些思路。

2025-09-28 07:23:46

深度学习计算机视觉技术智慧农业

RAG的Embedding模型选取大有门道

为你的 RAG 应用选对 embedding 模型不是只挑基准上最高分的那个。像 MTEB 的工具有帮助，但它们不能告诉你一切。重要是看数字之外，考虑对你项目真重要的，像语言支持、专业词汇、内存限，和文本长度。

2025-09-28 07:11:56

RAG Embedding 模型

GenAI正导致敏感数据大规模泄露

2025年上半年，平均每个企业中Copilot访问的敏感数据记录接近300万条。研究人员还发现，每个企业中用户与Copilot的交互超过3000次，这意味着敏感数据在缺乏适当管控的情况下被修改或共享的可能性更大。

2025-09-28 07:10:00

GenAI 敏感数据安全

告别“视而不见”：CARE框架让大模型真正读懂上下文

当LLM对上下文证据“选择性失明”，RAG也无能为力？来自蒙特利尔大学与MetaGPT团队的CARE框架，开创“原生检索增强推理”新范式，让模型在思考中自主引用证据，无需外挂数据库，从根本上提升上下文保真度。

2025-09-28 07:00:00

CARE框架大模型 LLM

盘点GitHub平台上最具影响力的LLM数据集译文精选

深入探索GitHub代码库中的顶级大型语言模型（LLM）数据集，助力各类AI项目突破性能瓶颈，实现技术升级。

2025-09-28 06:35:57

GitHub代码库大型语言模型 LLM

揭秘RAG检索增强生成：从原理到Spring AI实战，开启AI新世界！

RAG技术的出现，为人工智能的发展带来了新的机遇和挑战。它不仅可以提高模型的回答质量和准确性，还可以在很多领域得到广泛应用，如智能客服、智能写作、智能推荐等。

2025-09-28 04:22:00

RAG Spring AI 人工智能

RAG在B站大会员中心数据智能平台的应用实践

未来，我们将不断提升系统性能，提供更加高效、智能、可靠的数据服务，助力业务团队更便捷地获取有价值的数据洞察，推动业务持续创新发展。

2025-09-28 04:00:00

RAG 数据智能会员中心

Code World Model (CWM)：用世界模型改善代码生成的开源大语言模型

CWM是一个仅解码器的密集型LLM，支持最大131k上下文长度训练。在通用代码和数学任务中表现优异：在 SWE-bench Verified 达到65.8% pass@1，在 LiveCodeBench 达到68.6%，在 Math-500 上达到96.6%，在 AIME 2024 上达到76%。

2025-09-28 04:00:00

CWM 世界模型语言模型

为什么说“嵌入”是 AI 的灵魂？一文带你玩转 SpringAI 向量模型

嵌入是什么？简单理解：就是把自然语言（文本）转化为一堆高维向量。这样相似的内容就能在“向量空间”里自动靠近，检索、推荐、聚合都不在话下。

2025-09-28 03:55:00

AI SpringAI 向量模型

小型革命：SLM、智能体人工智能与超级智能之路

现代SLM的价值根源在于其卓越的效率。以微软的Phi-3-mini和谷歌的Gemma 2B为例，这两款模型均符合SLM的参数定义，它们在设计上仅需消耗大型模型一小部分的计算资源，就能展现出出色的性能。这种效率优势，直接转化为智能体人工智能（Agentic AI）发展的关键助力。

2025-09-28 03:20:00

SLM 智能体人工智能

Stability AI前CEO惊人预测：人类智力价值归零，只剩1000天！

GDP是幻象，AI是现实。Stability AI前CEO Emad Mostaque直言：我们正面临一场前所未有的智能反转——资本剥离人类，认知劳动贬值，旧经济解体，新世界秩序重构。一套源自生成式AI逻辑的全新「MIND框架」，或将定义未来真正的繁荣指标。

2025-09-28 03:00:00

人类智力价值 AI MIND框架

首款推理具身模型，谷歌DeepMind造！自主理解/规划/执行复杂任务，打破一机一训，还能互相0样本迁移技能

谷歌DeepMind正式发布新一代通用机器人基座模型——Gemini Robotics 1.5系列。它不止于对语言、图像进行理解，还结合了视觉、语言与动作（VLA），并通过具身推理（Embodied Reasoning）来实现“先思考，再行动”。

2025-09-28 02:00:00

模型 DeepMind 0样本

GGUF 是什么？一文看懂大模型里最火的模型格式

一句话概括：GGUF 是一个统一、轻量、跨平台的大模型存储格式，特别适合本地运行和低资源环境。它的出现，让“人人都能在自己电脑上跑大模型”变得更现实。就像当年 MP3 让音乐文件普及一样，GGUF 可能会是大模型走向大众化的关键一步。

2025-09-28 01:55:00

GGUF 大模型 GPT

如何在 LLM 推理中战胜不确定性

矩阵乘法是 LLM 的核心计算，快的关键是把大矩阵切成小 tile（比如 128x128），让 GPU 高效算。原来的问题：批次小的时候，tile切得不一样（比如批次 1 时不用大tile，批次 10 时用大tile），乘法顺序变了，结果差了。解决办法：不管批次大小，都用同一种 “tile大小” 算。

2025-09-28 01:25:00

AI在前后端联调提效的实践

在软件开发过程中，接口文档的维护一直是开发团队面临的挑战。无论是手工编写文档的低效与错误，还是代码变更后文档同步的滞后，再到不同数据源文档格式的不统一，这些问题都直接影响着开发效率和团队协作。

2025-09-28 01:22:00

AI 前后端智能化

AI工作垃圾大爆发：员工花2小时擦屁股，企业一年亏900万美金

研究发现，所谓的“AI 工作垃圾”（Workslop），已经渗透进各大公司，并正以意想不到的方式削弱协作、拉低生产力。从幻灯片、总结、代码到整篇报告，人们用 AI 生成光鲜的内容，但内容本身缺乏深度，缺少上下文，也没有真正的思考。

2025-09-28 00:00:05

AI Workslop 人工智能

前端调试要变天？Chrome 放大招，终于解放双手了！

过去，AI 更像是个甩代码的顾问；现在，它开始有了“实战经验”。对前端开发者来说，这意味着：找 Bug 不再是一个人的战斗，AI 甚至可能比你更快发现问题。

2025-09-28 00:00:00

Chrome MCP 服务器

OpenAI史上最大算力军备竞赛！224亿美元背后的AI基础设施争夺战

OpenAI这224亿美元的算力投资，标志着AI行业已经进入了一个全新的发展阶段。这不再是几个程序员在车库里就能改变世界的时代，而是需要国家级资源投入的基础设施竞争。

2025-09-28 00:00:00

OpenAI 算力投资人工智能

规范对齐时代：GPT-5 断层领先，让安全与行为边界更明晰

上海交通大学、香港中文大学、中国科学技术大学和 UIUC 的研究团队，首次提出规范对齐（Specification Alignment）的新概念，要求大模型在不同场景下同时遵守细粒度的安全规范与行为规范。

2025-09-27 22:33:21

AI 模型智能

美国七巨头，OpenAI、Claude、xAI后训练都找他要专家，时薪高达500刀！史上增长最快公司CEO：大模型处于评测时代原创精选

近日，一家名为 Mercor 的公司出圈了，他创造了史上增长最快的速度！从 100 万美元到 5 亿美元营收仅用了 17 个月！更厉害的是，他们从未有过客户流失，净收入留存率超过 1600%，年营收已经稳定在九位数的水平。

2025-09-26 14:01:50

OpenAI Claude 大模型

刚刚，ChatGPT Pulse上线！私人秘书不再是富人特权

今天，OpenAI官宣ChatGPT Pulse上线！它改变了LLM的交互方式，从被动接受问题并回答，到主动发现问题并给出建议，Pulse可能会成为真正的人类助理，帮你安排妥当一切，就像一个私人秘书。

2025-09-26 12:04:15

ChatGPT OpenAI Pulse

缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈

研究团队提出了SimpleVLA-RL。基于veRL框架，他们实现了针对VLA模型的交互式轨迹采样与并行仿真渲染机制。

2025-09-26 10:59:55

AI 模型数据

多模态推理最高加速3.2倍！华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025

华为诺亚方舟实验室提出了一种专为视觉语言模型设计的全新推理加速框架。

2025-09-26 10:58:03

AI 视觉语言模型

“零人”搞医学研究：清华AI智能体从灵感到论文全程自主

清华大学自动化系索津莉课题组，发布首个专为医疗信息学设计的全自主AI研究框架——OpenLens AI。

2025-09-26 10:47:35

AI 自动化模型

云栖通道上演AI“实战秀”：守护珊瑚、助盲出行、千元机器人勾勒落地新图景

在今年的云栖大会主题分享中，四位嘉宾带着各自的AI创新成果登台：从南海珊瑚礁的守护，到视障人群的出行辅助；从低成本具身智能开发，到农牧场的智能管理，用真实案例勾勒出人工智能落地现实的鲜活图景。

2025-09-26 10:40:33

AI 多模态智能体

ChatGPT 开始“管你的闲事”了原创精选

Pulse 会在每天早上给你推送一组个性化更新。它会结合聊天记录、反馈，甚至还能接入 Gmail 和 Google 日历，帮你生成真正贴近你生活和工作的内容。

2025-09-26 10:13:12

ChatGPT AI Google

Nature重磅：AI和人脑的根本区别找到了，我们对“聪明”的理解可能全错了

这篇由二十多位国际顶尖专家联手的研究，它告诉我们，AI和人类在“泛化能力”上，压根就不是一回事。

2025-09-26 09:37:06

AI 模型研究

“iFold”，苹果AI新成果

SimpleFold没有花里胡哨的专属模块设计，就靠通用的Transformer模块，搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平了该领域顶流模型谷歌AlphaFold2的性能。

2025-09-26 09:34:35

AI 模型机器学习

攻克结构化长文档检索难题！新框架让模型告别“结构性失明”

SEAL全新对比学习框架通过带结构感知+元素对齐，让模型更懂长文。

2025-09-26 09:32:47

AI 模型框架

机器狗腿被锯了也能继续走！最新机器人大脑来自320亿估值独角兽

这个大脑，就是估值已达45亿美元（截至今年6月）的Skild AI新推出的Skild Brain，它在一个包含十万种机器人姿态的虚拟环境中，训练了相当于一千年的时间才得以成型。

2025-09-26 09:30:45

机器人 AI 训练

为什么“具身智能”是 AI 的下一个前沿

具身人工智能（Embodied AI）的出现，正是对这一局限的回应。它强调智能体必须“有身有感”，不仅能理解语言和符号，还要能感知环境、做出决策，并通过行动改变世界。换句话说，具身智能是让 AI 从“纸面上的聪明”走向“现实中的能干”。

2025-09-26 09:27:47

AI 具身智能人工智能

中国团队重新定义“星际之门”！全球首个太空计算星座已实现常态化商用

在一场视觉算法挑战中，一组参赛团队将道路识别模型部署至在轨卫星，完成了从图像采集、模型推理到结构化结果回传的全过程。

2025-09-26 09:26:23

AI 卫星算力

GPT-5通过“哥德尔测试”！独创性解决博士生都得花几天时间的开放数学问题

GPT-5这次挑战的并不是奥赛题，而是高等数学里的简单猜想。

2025-09-26 09:24:46

GPT-5 AI 模型

刚刚，谷歌发布机器人最新「大脑」模型！思考能力SOTA，还能「跨物种」学习

谷歌最新发布的Gemini Robotics 1.5系列模型，让机器人真正学会了「思考」，还能跨不同具身形态学习技能。这意味着，未来的机器人将成为和人类协作、主动完成复杂任务的智能伙伴。

2025-09-26 09:15:40

谷歌 AI 模型

NeurIPS Spotlight｜运动遮挡都不怕，0先验、一段视频精准预测相机参数

有没有一种方法可以从动态场景视频准确、高效、稳定地预测相机参数，不受前景运动物体的影响，且仅用一段 RGB 视频作为监督呢？

2025-09-26 09:12:49

AI 模型视觉

ChatGPT新功能Pulse，GPT-5主动给你推消息，大家玩得停不下来

本周五凌晨，OpenAI 宣布推出 ChatGPT 新功能「Pulse」的预览版，首先向 Pro 订阅用户开放。

2025-09-26 09:09:32

OpenAI GPT-5 模型

15 分钟吃透核心：卷积 / 池化 / 全连接 + 六大经典模型对比

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理和分析视觉数据，在图像识别、目标检测等任务中表现尤为出色。然而，CNN的架构因其固有的复杂性和快速演进的特性，往往难以掌握。

2025-09-26 09:08:27

卷积池化模型

给几何图片写标题就能让AI更聪明，UIUC发布高质量可泛化几何数据集

来自 UIUC 的作者团队的研究提出了一种基于强化学习与可验证奖励 RLVR 数据生成与优化框架 ——Geo-Image-Textualization，并发布了首个完全对齐的高质量几何图像 - 文本数据集 GeoReasoning-10K，包含 1 万对精心构建的图像与描述。

2025-09-26 09:07:37

AI 数据生成模型

阿里云无影Agentic Computer云栖大会首秀：一台跨模态、跨终端的超级PC

阿里云宣布旗下Agent Infra重要组件——无影AgentBay迎来重大升级，推出自进化引擎、内存状态管理、安全围栏的全新能力。

2025-09-26 09:04:26

阿里云 AI 无影

刚刚，Meta挖走OpenAI清华校友宋飏，任超级智能实验室研究负责人

本周四午间传来消息，原 OpenAI 战略探索团队负责人宋飏（Yang Song）加入 Meta，他成为了新成立的 Meta 超级智能实验室（MSL）研究负责人。

2025-09-26 08:59:36

Meta OpenAI 模型

NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了，代码已开源

本文将为你揭秘 TC-Light 背后的黑科技！本工作已中稿 NeurIPS2025，论文与代码均已公开，欢迎大家试用和体验，也欢迎大家到 Project Page 体验 Video Demo。

2025-09-26 08:57:39

AI 模型场景生成

一文入门Agent：从理论到代码实战

大模型是一个聪明的大脑，但它不会主动做什么，需要我们通过 prompt 指挥，然后它需要干什么我们帮它去做，循环往复，结合起来就变成了一个 agent。

2025-09-26 08:52:57

Agent prompt 人工智能

AI CLI 大战：GitHub Copilot CLI 开放测试

GitHub Copilot CLI 是 GitHub 推出的智能命令行工具，它将 AI 的强大能力直接带到您的终端中，为开发者提供智能的代码生成建议、代码生成和自动化任务处理能力。本文将全面介绍 Copilot CLI 的功能特性、使用场景和最佳实践。

2025-09-26 08:39:24

AI CLI 人工智能命令行

运维新突破：Prometheus+DeepSeek+Dify实现自动巡检原创精选

我们会先创建 Dify 工作流，工作流中根据采集到的用户登录情况，创建初步的运维方案，然后通过工作流内置的知识库检索生成详细运维方案。然后在创建定时巡检的脚本 Inpector.sh 利用它调用工作流。接着设置定时任务，定时从 Prometheus 中拉取 Metrics 指标数据作为要监控的信息，并且调用Inpector.sh 让 Dify 工作流返回的信息作为方案生成最终的运维执行报告。

2025-09-26 08:36:43

Dify 运维 DeepSeek

深入解析X平台的推荐算法：“For You”信息流如何运作译文精选

X平台开放了“For You”Feed算法代码，揭示了声誉评分、TweetCred系统、隐藏标签等机制对内容传播的影响。蓝标认证、视频内容、高价值互动等可以获得算法优势，创作者可以制定相应策略，创造高价值内容，扩大受众群体。

2025-09-26 08:18:23

算法推荐系统 X平台

马斯克新模型背后算法来自英伟达？？？

正如Grok-4-fast所表现出来的一样，这篇论文解决了困扰行业已久的推理成本问题。一味的硬件Scaling只会让模型厂商账单上的数字越来越长，用户耐心也在漫长的推理时间中逐渐被消耗殆尽。为此，英伟达研究团队推出了一种全新「混合结构」模型——Jet-Nemotron。

2025-09-26 08:03:41

马斯克新模型英伟达

SEO成为过去，GEO成为潮流，AI再次革命搜索

在数字世界的早期，搜索引擎扮演着信息“索引员”的角色。它们将浩瀚的互联网编织成一个可查询的目录，而搜索引擎优化（SEO）则成为了那场“链接寻宝游戏”的制胜秘诀。那个时代，谁的网站在搜索结果中位列前茅，谁就赢得了流量和话语权。

2025-09-26 07:56:26

聊聊大模型推理系统之Hetis：如何让“高低配”GPU集群跑出2.25倍吞吐？

Hetis 的出现，为异构算力环境下的大模型部署提供了全新的技术范式。它标志着 LLM 服务正从粗放式的资源堆砌，迈向精细化、动态化的智能调度时代。这一思路与国家倡导的绿色计算和算力普惠政策高度契合，有助于盘活存量算力资产，降低 AI 应用门槛。

2025-09-26 07:49:10

Hetis 大模型推理 GPU集群

30 页报告—A16z发布2025年Gen AI消费级应用百强榜单解读，谷歌崛起与中国企业的强势表现

本次“Gen AI消费级应用百强榜单”为我们提供了一个观察生成式AI领域最新发展趋势的窗口。从谷歌等巨头的战略调整，到新兴的“vibe coding”平台的崛起，再到中国企业在Web端榜单上的突出表现，都预示着AI技术在消费领域将迎来更广阔的应用前景。

2025-09-26 07:42:37

Gen AI LLM DeepSeek

KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析

在生产环境中，单纯的 KV-Cache 实现往往面临内存溢出、资源利用率低、动态负载适配难等问题。本文将聚焦 KV-Cache 在生产环境中的三大关键战术 ——分页（Paging）、固定（Pinning）与复用（Reuse），结合技术原理、工程实践与优化案例，为开发者提供可落地的解决方案。

2025-09-26 07:30:48

KV-Cache 分页 LLM

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