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15. World Labs 获得10亿美元融资，其中2亿美元来自Autodesk，旨在将世界模型引入3D工作流
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“硅基助理”拯救“人力真空”。
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Sonnet 4.6：是时候该给模型重新定价了
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从拜年视频到副业搞钱，中老年玩转AI。
6. 人形机器人狂奔2026：谁为盛宴买单?
一场从实验室走向“预算表”的战略迁移。
7. 豆包千问疯狂撒钱，月之暗面疯狂搞钱 | 智能涌现独家
月之暗面估值超100亿美金的新一轮融资，已经收到了多家机构的意向，包括欧洲背景的海外基金。
8. 春晚机器人，谁赢麻了？
四家公司亮相，翻跟头和捡玻璃哪个难度更大？
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10. 对话王兴兴：搜遍全世界武术招式，宇树如何超越宇树
王兴兴将宇树机器人在春晚展示的快速跑位、大规模集群调度等能力，总结为“实用的技术”，未来都可以迁移进工厂等商业化场景。
11. 揭秘春晚“两个蔡明”背后，这家机器人公司的百日奋战
在《奶奶的最爱》小品中，“机器人孙子”大秀街舞、后空翻，还能对蔡明“像素级仿生”……《智能涌现》对话了机器人背后的公司“松延动力”创始人姜哲源，聊了聊他们在百日筹备中的种种秘辛。
12. 这个春节999元租个人形机器人拜年，然后呢？
春晚上，机器人大批量登场。
13. 在AI和机器人里找节目：马年春晚背后的科技大战揭秘
讨论度爆表，网友：比我的论文AI率还高。
14. 红包大战变迁史：从社交到AI
互联网入口争夺战从未停歇。
15. 突发，OpenClaw之父宣布加入OpenAI，小扎抢人失败
Peter Steinberger加入OpenAI，OpenClaw保持开源。
16. 微软放话一年消灭白领！硅谷老板流行借助AI亲自上手一切
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17. 字节跳动 , 刚刚一笔赚140亿
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19. AI战事正酣，都在等梁文锋
有时候，越是平静，对手越是害怕。
20. 人类首遭AI网暴社死？OpenClaw改代码遭拒，怒写小作文报复
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21. 自曝订单蹭Space X？百亿光伏公司“玩脱了”
蹭“商业航天”热点？双良节能吃监管警示函。
22. 戴上眼镜就能「开盒」路人？曝Meta开发人脸识别功能，这回真成「脸书」了
Meta在忽略个人隐私这方面很有经验。
23. 前字节高管创业教育类出海项目，用Agent做“终身学习搭子”，红杉投了
AI教育产品的痛点，不是内容稀缺，而是如何更懂用户，做出“不平庸”的内容。
24. AI 开始网暴人类了，OpenClaw 被拒后怒发「小作文」开撕，网友：我站 AI
给 AI 开放权限后，它做的第一件事是「人肉」我
25. 马云督战、马化腾喊话，AI红包大战谁能胜出？
大厂AI红包大战，什么才是真正的胜负手？
26. OpenClaw之父爆猛料：Meta和OpenAI跪着抢人，小扎亲自求收购
OpenClaw，最终会花落谁家？
27. 清华系具身大脑公司两月融资数亿元，接入家庭具身设备量第一、切入全尺寸机器人赛道｜硬氪首发
专注于世界模型构建与自主决策中枢的构建。
28. 可灵不灵了？
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29. AI大战刚拉开序幕，商家这就开始站队了？
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摘要：…临床问题未能捕捉真实临床病例的复杂性。此外，缺乏参考解释意味着我们无法轻易评估模型决策的推理过程，而这是支持医生做出复杂医疗决策的关键组成部分。为了应对这些挑战，我们构建了两个新的数据集：JAMA临床挑战和Medb… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月18日
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摘要：聚合物文献包含大量且不断增长的实验知识，但其中大部分埋藏在非结构化文本和不一致的术语中，使得系统性检索和推理变得困难。现有工具通常孤立地提取狭窄的、特定研究的事实，未能保留回答更广泛科学问题所需的跨研究背景… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月18日
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摘要：…从头开始的完全重新训练仍然成本高昂。在这个实际的“中间地带”，我们发现核心挑战从稳定性转向了可塑性，因为模型变得偏向于先前任务，难以学习新任务。相反，稳定性的提升使得简单的回放基线方法能够在… ▽ 更多内容 | 提交于 2026年2月18日
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15. CitiLink-Summ：欧洲葡萄牙语市政会议纪要中讨论主题的摘要生成
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摘要：越狱提示是对大型… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月18日
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摘要：本文介绍了ParlaCAP，一个用于分析欧洲议会议程设置的大规模数据集，并提出了一种构建领域特定政策主题分类器的经济高效方法。该方法将比较议程项目（CAP）分类体系应用于多语言的ParlaMint语料库，该库包含来自28个欧洲国家议会的超过800万篇演讲… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月18日
29. 思维框架：基于链、树和图的动态优化推理基础框架
摘要：诸如思维链、思维树和思维图等提示方案能显著增强大语言模型的推理能力。然而，大多数现有方案要求用户定义静态的、针对特定问题的推理结构，这些结构缺乏适应性… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月18日
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摘要：软提示调优利用连续嵌入来捕获大型预训练… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月18日
31. 通过社会元学习从语言反馈中学习如何学习
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32. 利用大语言模型进行因果发现：一种基于约束、论证驱动的方法
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33. IndicEval：面向大语言模型的双语印度教育评估框架
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34. 超越SGD，无需SVD：带对角分数K-FAC的近端子空间迭代LoRA
摘要：低秩适应通过… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
35. 视觉自优化：一种像素引导的精确图表解析范式
摘要：尽管大型视觉… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
36. PoeTone：一个基于LLM生成结构化中文宋词的约束性生成框架
摘要：本文对大语言模型的约束生成能力进行了系统性研究… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
37. RoboGene：通过多样性驱动的智能体框架促进VLA预训练以生成真实世界任务
摘要：通用机器人操作的发展受到多样化真实世界交互数据稀缺的阻碍。与视觉或语言领域从网络收集数据不同，机器人数据收集是一个主动过程，会产生高昂的物理成本。因此，自动化的任务策划以最大化数据价值，仍然是一个关键但尚未充分探索的挑战… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
38. 内部公平性动态：目标性LLM对齐中的偏见溢出效应
摘要：传统的大语言模型公平性对齐主要侧重于减轻单一敏感属性上的偏见，忽视了公平性本质上是一个多维且与情境相关的价值。这种方法可能产生… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
39. 注释陷阱：有缺陷的注释代码如何加剧AI辅助代码生成中的缺陷
摘要：随着大语言模型在代码生成领域的快速发展，诸如GitHub Copilot和Cursor等AI驱动的编辑器正在革新软件开发实践。与此同时，研究也发现了生成代码中潜在的缺陷。先前的研究已… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
40. Bibby AI —— 面向研究人员的AI LaTeX编辑器写作助手 vs Overleaf替代品 vs OpenAI Prism。（Bibby AI LaTeX编辑器）
摘要：大型… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
41. TabAgent：一种用表格-文本分类器替代智能体生成组件的框架
摘要：智能体系统是能够自主执行多步骤工作流以实现复杂目标的AI架构，其构建通常需要反复调用大语言模型来完成封闭集决策任务，如路由、筛选、门控和验证。虽然这种方式很方便，但… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
42. ReMoRa：基于精细化运动表征的多模态大语言模型，用于长视频理解
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43. 当模型审视自身：自指处理中的词汇激活对应关系
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44. VIRENA：用于研究、教育和民主创新的虚拟竞技场
摘要：…环境。多名参与者同时在基于信息流的平台（Instagram, Facebook, Reddit）和即时通讯应用（WhatsApp, Messenger）的真实复制品中进行互动。由大语言模型驱动的AI智能体与人类一同参与，并具有可配置的角色和真实… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
45. 图变换器通过逻辑学展现的表达能力
摘要：变换器是现代大语言模型的基础，但关于其在图数据上的精确表达能力却知之甚少。我们研究了Dwivedi和Bresson（2020）提出的图变换器以及Rampásek等人（2022）提出的GPS网络的表达能力，两者均未… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
46. 用于推荐系统的可变长度语义ID
摘要：生成模型越来越多地应用于推荐系统，无论是用于… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
47. 利用多目标黑盒优化与大语言模型进行高效机器人设计
摘要：…采样迭代以获得良好解决方案。在本研究中，我们提出了一种方法，通过利用大语言模型来提高基于黑盒优化的机器人身体设计效率。在与基于黑盒优化的采样过程并行的同时，采样… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
48. 将推荐变换器扩展至十亿参数规模
摘要：尽管大型变换器… ▽ 更多 | 提交于2026年2月18日
49. 基于内容的大语言模型网络安全拒绝决策框架
摘要：大型… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月17日
50. STAPO：通过抑制罕见虚假标记来稳定LLM的强化学习
摘要：强化学习（RL）已显著改进了大型… ▽ 更多 | 提交于2026年2月17日
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1. obra / superpowers
一个行之有效的智能体技能框架与软件开发方法论。 | 点赞数：53,100 复刻数：4,029
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2. RichardAtCT / claude-code-telegram
一个功能强大的Telegram机器人，提供对Claude Code的远程访问，使开发者能够在任何地方借助完整的人工智能辅助和会话持久化功能与他们的项目进行交互。 | 点赞：774 复刻：118
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机器学习系统导论 | 点赞：19,255 复刻：2,266
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5. HailToDodongo / pyrite64
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6. openclaw / openclaw
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5. 数据中心对环境的影响可能比你想象的要小：AI数据中心有多环保？如果我们要使用人工智能，这是最好的方式。
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6. 与Andrew一起构建！：AI让不懂编程的人也能使用AI构建自己的网络应用。通过DeepLearningAI的课程“与Andrew一起构建”，只需30分钟即可学会。
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8. 如何掌握新技能并精进旧技能：在这个假期，通过学习课程、构建项目以及（或许）阅读论文，送给自己一份礼物。
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9. 大型语言模型是通用的——但并非_如此_通用：当前人工智能的进展是零散且艰巨的。不可预见的突破可能推动未来的进步，但改进的趋势是渐进的。
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10. 使用这个简单方法构建自主智能体！：大型语言模型自主执行多步骤任务的能力，使得仅用几行代码就能构建一个功能强大的智能体成为可能。
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11. 为何人们不信任人工智能以及如何应对：爱德曼和皮尤研究中心最近的调查显示，美国人对人工智能持不信任态度。人工智能界应认真对待此事，努力赢回公众信任。
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12. 理解人工智能泡沫——如果它存在的话
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13. 我们在AI Dev x NYC 2025大会的收获：DeepLearning.AI举办的AI Dev x NYC 2025大会门票售罄，展现出AI开发者群体中普遍存在的乐观态度、高涨热情与技术深度。
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14. 别信那些炒作！：通用人工智能并非近在咫尺。如今进入人工智能领域的人们仍拥有推动该领域发展的巨大机遇。
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15. 打破数据孤岛！：许多软件即服务供应商试图将客户数据封闭在孤岛中。客户最好打开这些数据孤岛，以便人工智能代理能够使用这些数据。
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1. 推进人工智能对齐的独立研究
OpenAI承诺向The Alignment Project投入750万美元，以资助独立的人工智能对齐研究，加强全球应对通用人工智能安全与安保风险的努力。
2. 面向印度的OpenAI
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3. 社会科学研究的规模化
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4. GPT-5.2在理论物理学领域取得新成果
一篇新预印本显示，GPT-5.2提出了一个胶子振幅的新公式，该公式随后得到了OpenAI及其学术合作者的正式证明与验证。
5. ChatGPT 中引入锁定模式与高风险标签
ChatGPT 引入锁定模式与高风险标签，旨在帮助组织防御提示注入和人工智能驱动的数据窃取。
6. 超越速率限制：扩展对Codex和Sora的访问
OpenAI如何构建了一个结合速率限制、使用量追踪和信用额度的实时访问系统，以支持对Sora和Codex的持续访问。
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介绍 GPT-5.3-Codex-Spark——我们的首个实时编码模型。生成速度提升15倍，支持128k上下文，现面向ChatGPT Pro用户开放研究预览。
8. 驾驭工程：在智能体优先的世界中利用Codex
作者：Ryan Lopopolo，技术团队成员
9. 将ChatGPT引入GenAI.mil
OpenAI for Government宣布在GenAI.mil上部署定制版ChatGPT，为美国国防团队带来安全、以安全为先的人工智能。
10. 在ChatGPT中测试广告
OpenAI开始在ChatGPT中测试广告以支持免费访问，其特点包括清晰标注、答案独立性、强大的隐私保护以及用户控制权。
11. 让AI为全球每个人服务：我们的本地化策略
OpenAI分享了其AI本地化策略，展示了如何在保障安全的前提下，将全球共享的前沿模型适配到当地的语言、法律和文化中。
12. GPT-5降低无细胞蛋白质合成成本
一个将OpenAI的GPT-5与Ginkgo Bioworks云自动化相结合的自主实验室，通过闭环实验将无细胞蛋白质合成成本降低了40%。
13. 网络安全可信访问计划发布
OpenAI推出网络安全可信访问计划，这是一个基于信任的框架，旨在扩大前沿网络安全能力的获取范围，同时加强对滥用的防范措施。
14. GPT-5.3-Codex 系统卡
GPT-5.3-Codex 是迄今为止能力最强的智能体编码模型，它结合了 GPT-5.2-Codex 的前沿编码性能与 GPT-5.2 的推理和专业知识能力。
15. GPT-5.3-Codex 发布
GPT-5.3-Codex 是一个原生 Codex 智能体，它将前沿的编码性能与通用推理能力相结合，以支持长期的、真实世界的技术工作。
16. 介绍 OpenAI Frontier
OpenAI Frontier 是一个企业平台，用于构建、部署和管理具有共享上下文、入职流程、权限和治理功能的 AI 智能体。
17. 借助ChatGPT应对健康问题
一个家庭分享了在医生专家指导之外，ChatGPT如何帮助他们为儿子的关键癌症治疗决策做准备。
18. 解锁Codex框架：我们如何构建应用服务器
了解如何使用Codex应用服务器嵌入Codex智能体，这是一个支持流式进度、工具调用、审批和差异对比的双向JSON-RPC API。
19. 沃尔夫斯堡足球俱乐部将ChatGPT转化为全俱乐部范围的能力
通过聚焦于人而非试点项目，这家德甲俱乐部正在提升效率、创造力和知识共享——同时不丢失其足球本色。
20. Sora信息流理念
探索Sora信息流理念——它旨在激发创造力、促进连接，并通过个性化推荐、家长控制和强大的防护措施来确保体验安全。
1. 设计背后的数据：Pantone如何借助AI就绪数据库构建智能体AI
了解一款以最小可行产品形式推出的AI驱动体验，旨在收集真实用户反馈并快速迭代。- 发布时间：2月12日
2. 高温超导体能否改变数据中心的电力基础设施？
随着对人工智能和数据密集型计算的需求不断增长，高效可靠的电力输送变得至关重要。- 发布时间：2月10日
3. 微软战略性AI数据中心规划助力NVIDIA Rubin平台实现无缝大规模部署
CES 2026展会见证了NVIDIA Rubin平台的到来，以及Azure已做好部署准备的成熟能力。- 发布时间：1月5日
4. 微软致力于支持美国云基础设施需求的承诺
今天，我们分享在美国各地基础设施扩建的进展，这些扩建正支持着客户对云和人工智能服务需求的巨大增长。- 发布时间：12月9日
5. 开放创新的十年：庆祝微软与红帽合作十周年
微软与红帽长达十年的伙伴关系重新定义了开放创新的含义，为客户提供了跨云的灵活、安全且可扩展的解决方案。- 发布时间：12月2日
6. 发布Azure Copilot智能体与AI基础设施创新
了解微软Ignite 2025大会发布的Azure全新AI功能与产品，助力您的云基础设施现代化升级。- 发布时间：11月18日
7. 微软Ignite 2025上的Azure动态：全面解析智能云最新资讯
在本周举行的微软Ignite 2025大会上，Azure推出系列解决方案，通过专为技术拐点设计的创新成果，助您解答科技战略核心问题。- 发布时间：11月18日
8. 无限扩展：Azure AI超级工厂背后的架构
今日我们正式揭幕位于佐治亚州亚特兰大的下一代Azure AI数据中心Fairwater园区。- 发布时间：11月12日
9. 运用Azure AI铸造厂与UiPath提升投资回报：智能代理在真实医疗工作流程中的实践
通过Azure AI铸造厂和UiPath实现医疗工作流程自动化，从而提升效率、降低成本，并在患者护理领域实现切实的投资回报。- 发布时间：11月5日
10. 共筑未来：微软与英伟达在GTC DC大会宣布人工智能新进展
Azure AI铸造厂推出全新服务，为企业提供构建、部署和扩展AI应用与智能体的企业级平台。- 发布时间：10月28日
11. 加速前沿人工智能的大规模开源基础设施开发
微软正推动电力、散热、可持续性、安全、网络及集群韧性等领域的标准创新，以促进前沿AI规模化发展。- 发布时间：10月13日
12. 大规模释放创造力：Azure AI铸造厂掀起多模态革命
想象有这样一个平台：每位开发者都能解锁文本、图像、音频和视频的全方位AI能力。在这个OpenAI开发者日，Azure AI铸造厂正将这一愿景变为现实。- 发布时间：10月6日
1. 教人工智能读懂地图
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2. 变化世界中的调度：利用时变容量最大化吞吐量
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3. 超越一对一：动态人机群体对话的创作、模拟与测试
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5. 人工智能工具如何重新定义通用设计以提升可及性
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6. 顺序注意力机制：在不牺牲准确性的前提下，让AI模型更精简、更快速
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7. 合作开展一项全国性人工智能在现实世界虚拟护理中的随机研究
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8. 迈向可扩展智能体系统的科学：智能体系统何时及为何有效
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9. ATLAS：多语言模型的实际缩放定律
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10. 介绍GIST：智能采样的新阶段
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11. 小模型，大成果：通过分解实现卓越的意图提取
2026年1月22日
12. 解锁健康洞察：利用智能手表估算高级步行指标
2026年1月15日
1. 施耐德电气CEO：人工智能可将能耗降低30%
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2. 全球企业在印度人工智能峰会上公布AI投资计划
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4. 字节跳动在美国新增近100个AI职位
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5. OpenAI CEO：中国科技公司正取得快速进展
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7. 人工智能转向硬件领域
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9. OpenAI首席执行官称超级智能或在数年内到来
2026-02-19 08:55:59
10. 谷歌CEO捍卫AI投资，称其为增长关键
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11. 信实工业将投资1100亿美元用于印度AI基础设施建设
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12. Sea与谷歌在电商和游戏领域就AI展开合作
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13. 在美国销售软件，在亚洲开发机器人
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14. OpenAI与加密投资公司Paradigm推出智能合约AI工具
2026-02-19 07:56:02
15. 美国IT公司ServiceNow警告人工智能将引发行业洗牌
2026-02-19 07:44:27
16. SK电讯CEO强调客户信任与人工智能基础设施
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17. 三星股价因HBM4 AI内存芯片报道创历史新高
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18. 以色列AI初创公司Solid获得2000万美元种子轮融资
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1. 个性化功能可使大语言模型更迎合用户
长期对话的语境可能导致大语言模型开始镜像用户的观点，这可能降低准确性或创造一个虚拟的回音室。
2. 软体机器人实现类人智能的神经蓝图
由SMART研究人员共同开发的人工智能控制系统，使软体机械臂能够一次性学习广泛的动作，并能即时适应不断变化的条件而无需重新训练。
3. 在阿肯色州渔场探索再生水产养殖的前景
通过与麻省理工学院D-Lab的合作研究，麻省理工学院工程专业学生Kiyoko "Kik" Hayano与Keo渔场合作，共同构建了一个再生水系统模型。
4. MIT OpenCourseWare如何点燃一位学习者的教育热情
麻省理工学院的免费资源在古斯塔沃·巴博萨学习电气工程的过程中，为他提供了指引、启发与支持。
5. “不可或缺”的火炬宣告2026年冬奥会拉开序幕
实践教授卡洛·拉蒂设计了今年的奥运火炬，其设计理念与原则也贯穿于他在麻省理工学院的工作之中。
6. 在新兴生物经济中架起科学与社会的桥梁
在STS.059（生物经济与社会）课程中，学生们探索在生物学、生物技术和生物工程领域发挥作用的社会与政治因素。
7. “无限希望”的力量
麻省理工学院工程学院院长宝拉·哈蒙德在第52届马丁·路德·金纪念活动上发表主旨演讲，传递坚韧与决心的信念。
8. 三问：运用人工智能帮助奥运滑冰选手完成五周跳
麻省理工学院体育实验室的研究人员正应用人工智能技术帮助花样滑冰运动员提升表现。对于人类是否可能完成五周转体跳跃，他们也有自己的见解。
1. 性能与热忱：Fal在AI推理领域的实践之道
作者：Burkay Gur、Batuhan Taskaya与李珍妮
2. 如何安全地进行氛围编程
作者：Feross Aboukhadijeh与Joel de la Garza
3. 人工智能正在颠覆SaaS定价模式
作者：Scott Woody与Martin Casado
4. 人工智能的无名英雄：数据标注与专家评估
作者：Manu Sharma与Matt Bornstein
5. 人工智能、数据工程与现代数据技术栈
作者：Tristan Handy、李珍妮与Matt Bornstein
6. 在AI主导的网络中启用智能体与对抗机器人
作者：David Mytton与Joel de la Garza
7. 借助LLM与智能体为非结构化数据注入新生
作者：Anant Bhardwaj与Guido Appenzeller
8. 超越排行榜：LMArena让AI更可靠的使命
作者：安杰尼·米达、阿纳斯塔西奥斯·N·安杰洛普洛斯、伊昂·斯托伊卡、魏林·蒋
9. 谁在编写代码？人工智能与软件开发的未来
作者：Guido Appenzeller、Matt Bornstein、Yoko Li 和 Derrick Harris
10. MCP联合创始人谈LLM创新浪潮
作者：David Soria Parra 和 Yoko Li
11. 什么是AI智能体？
作者：Guido Appenzeller、Matt Bornstein、Yoko Li 和 Derrick Harris
12. 全栈编程中的AI智能体基准测试
作者：Martin Casado 和 Sujay Jayakar
13. 用MCP和AI智能体实现开发者邮件自动化
作者：Zeno Rocha 和 Yoko Li
14. 构建下一代对话式AI
作者：Ankit Kumar 和 Anjney Midha
15. 智能体体验：为AI时代构建开放网络
作者：Matt Biilmann 和 Martin Casado
16. DeepSeek、推理模型与LLM的未来
作者：Guido Appenzeller 和 Marco Mascorro
17. DeepSeek对网络安全的意义
作者：Brian Long、Dylan Ayrey、Ian Webster 和 Joel de la Garza
18. 智能体、律师与大语言模型
作者：Aatish Nayak 和 Kimberly Tan
19. 推理模型正在重塑专业服务行业
作者：亚历克斯·伊默曼、乔治·西武尔卡
20. 企业级大语言模型的数据管理
作者：乔治·弗雷泽、吉多·阿彭策勒、德里克·哈里斯
21. 从自然语言处理到大语言模型：可靠聊天机器人的探索之路
作者：艾伦·尼科尔、马丁·卡萨多
22. 年度最佳：构建人工智能公司
作者：安德烈亚斯·布拉特曼、本·菲尔什曼、迪恩·德比尔等13人
23. AI代理能否最终解决客户支持难题？
作者：杰西·张、金伯利·谭、德里克·哈里斯
24. 开发者工具演进史：从Docker到扩散模型
作者：本·菲尔什曼、马特·伯恩斯坦、德里克·哈里斯
25. 实现通用人工智能的最佳途径是创造它
作者：佩德罗·多明戈斯、马丁·卡萨多
26. 神经网络与诺贝尔奖：AI从实验室走向普及的40年征程
作者：安杰尼·米达、德里克·哈里斯
27. GPU资源如何助力初创企业保持敏捷
作者：安杰尼·米达、德里克·哈里斯
28. DisTrO与社区训练AI模型的探索
作者：鲍文·彭、杰弗里·奎斯内尔、安杰尼·米达
29. 垂直应用中AI专业能力与行业洞察的平衡之道
作者：Nikhil Buduma与Derrick Harris
30. 人工智能、SQL与大数据的终结
作者：Jordan Tigani、Jennifer Li与Derrick Harris
31. 从研究者到创始人的蜕变之路，以及开源模型的威力
作者：Robin Rombach、Andreas Blattman、Patrick Esser与Anjney Midha
32. 为何计算机科学正在吞并生物技术领域
作者：Vijay Pande与Derrick Harris
33. 生成式AI红队的民主化实践
作者：Ian Webster与Anjney Midha
34. 利用大语言模型增强事件响应能力
作者：Dean De Beer、Joel de la Garza与Derrick Harris
35. 应对数据洪流：AI规模化部署策略
作者：Robert Nishihara、Jennifer Li与Derrick Harris
36. 超越语言：揭秘万亿token级视频模型
作者：Anjney Midha与Jiaming Song
37. 生成式AI时代的开发者工具用户体验
作者：Alasdair Monk、Yoko Li与Derrick Harris
38. 构建AI应用的生产级工作流
作者：Tony Holdstock-Brown、Yoko Li与Derrick Harris
39. 图像模型的未来是多模态的
作者：Mohammad Norouzi、Jennifer Li 和 Derrick Harris
40. 开源模型（与Arthur Mensch对谈）与视频模型（与Stefano Ermon对谈）
作者：Anjney Midha、Arthur Mensch 和 Stefano Ermon
41. 开源模型与成熟度：生成式AI市场评估
作者：Guido Appenzeller、Matt Bornstein 和 Derrick Harris
42. 安全领域创始人畅谈生成式AI
作者：Dean De Beer、Kevin Tian、Travis McPeak 和 Derrick Harris
43. 如何思考网络安全基础模型
作者：Zane Lackey、Joel de la Garza 和 Derrick Harris
44. 用大语言模型保障软件供应链安全
作者：Feross Aboukhadijeh、Joel de la Garza 和 Derrick Harris
45. 向量数据库与RAG技术的力量
作者：Edo Liberty、Satish Talluri 和 Derrick Harris
46. 重塑AI用户界面
作者：Anjney Midha 和 Derrick Harris
47. 欢迎收听AI + a16z播客
a16z编辑部
48. 企业级大语言模型市场概览
作者：Naveen Rao、Matt Bornstein 和 Derrick Harris
49. 充分利用开源人工智能
作者：Jim Zemlin、Mitchell Baker、Percy Liang、Anjney Midha 和 Derrick Harris
1. 格莱美主席谈人工智能将如何改变音乐
美国录音学院CEO小哈维·梅森展望新型创作流程：AI给人类艺术家带来的挑战与赋予乐迷的权能
2. 空客、阿斯麦、Mistral呼吁欧盟暂停AI法规
多位CEO表示，重叠复杂的监管正在破坏欧盟成为新兴AI领域领导者的能力
3. CEO们开始公开表态：AI将消灭工作岗位
福特CEO预言AI将取代"整整一半的白领工作者"
4. 认识这款用AI为你绘制下个纹身的机器人
初创公司Blackdot在纽约和奥斯汀安装了首台同类纹身设备。但顾客会买账吗？
5. 一项禁止州级AI法规的大胆计划如何破产——并分裂特朗普阵营
总统顾问团队的内部分歧为禁令反对者创造了突破口
6. 知名企业 第四季
收听华尔街日报访谈系列节目，直接聆听知名企业领袖的深度对话。
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