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12. 五角大楼最后期限迫近，Anthropic首席执行官立场坚定
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15. Mistral AI与全球咨询巨头埃森哲达成合作协议
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17. Bumble 新增 AI 驱动的照片反馈与个人资料指导工具
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18. 谷歌发布Nano Banana 2模型，图像生成速度更快
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19. 还剩2天：锁定TechCrunch Disrupt 2026的最佳折扣
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20. 在2026年TechCrunch创始人峰会上亮相波士顿初创企业生态系统
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1. AI主权的底层战争：全同态加密正在成为新基础设施
全同态加密这项完美而复杂的技术，今年能否迎来第一个商业化爆发点？
2. 阶跃上市的底气，来自李书福？
印奇背后是千里，千里背后有吉利。
3. 大厂员工10000多人，裁员超4000人，这会成为AI时代的常态吗？
公司还能赚大钱，也要大裁员了。
4. 千问将发布AI眼镜、耳机、指环，巨头抢占AI新入口丨智能涌现独家
2026年，全球AI巨头的另一条暗线是，隐秘布局承载AI的可穿戴硬件。
5. 1100 亿美元背后，OpenAI「AGI 的三副面孔」
三份合同，三种功能——AGI 已经不是技术问题了。
6. 硅谷最顶级的钱，正在押注AI这五件事
a16z说，真正的AI战争还没开始。
7. 1100亿美元融资实为豪赌，OpenAI今年必须实现AGI或者IPO
估值8400亿，OpenAI会被自己的野心拖垮吗？
8. OpenAI最新融资1100亿美元，英伟达亚马逊软银都抢到船票了
算力、云服务、资本生态，全有了。
9. 手握百亿现金的月之暗面，悄悄在C端赚了两个亿？
AI Agent落地加速的2026年，月之暗面的考验才刚刚开始。
10. 就离谱：为让员工多说谢谢，汉堡王推出AI监工
就离谱！为让员工多说谢谢，汉堡王推出“AI监工”
11. 当造梦成本归零｜影视行业的未来五年
未来五年，全球虚构内容市场90%的利润，将集中在不超过1%的超级IP手中。
12. 字节做的事，谷歌也做了，为什么一个被封杀一个被吹捧？
技术可以复制，生态无法速成。这大概是AI时代最残酷的一课。
13. 刚刚，OpenAI狂揽7500亿元，英伟达、亚马逊、软银抢投
OpenAI拿下全球AI领域迄今规模最大单笔融资。
14. 马斯克越做越大，真正值钱的是什么？
马斯克如何通过整合特斯拉、SpaceX和xAI等业务，构建一个超越单一产品的全产业链AI闭环。作者指出，马斯克的真正核心竞争力在于利用汽车、机器人和百万颗卫星建立全方位的数据入口，并将原本受限于地面的算力中心迁移至外层空间轨道，以解决能源与散热瓶颈。这种独特的架构使他不仅能生产AI工具，更是在建设支撑AI时代运行的底层基础设施，从而获得远高于纯软件公司的估值。通过掌控数据流向、发射通道与大规模制造能力，马斯克不仅是在参与竞争，更是在定义未来AI世界的运行规则。
15. 绝不存在“智能危机”
人类经历过种种危机，但没有一种来源于技术革命
16. 当AI视频被“鉴真”，是否会构成现代版的“文字狱”
如果生成式AI已经无处不在，鉴真还有意义吗？
17. 挡不住了，从春晚炸到全球，中国机器人集体“狂飙”
中国人形机器人，打响全球化总攻！
18. 从Kimi不急于上市说起
Kimi一次次被动改变自己的方向。
19. 大佬的2025：王兴兴拒绝捧杀
在簇拥中保持克制，很难得
20. AI入口争夺战：APP之后？千问这个动作值得关注
重估阿里AI
21. 2800 万美元融资落地，AI +教育校端开课，开启行业下半场
当 AI 进入学区「学分与课程」的核心结构。
22. 为什么说GEO正在摧毁AI营销？
AI进化的方向，恰恰是更强的推理能力和事实核查能力。
23. Token太贵，中国开源模型一夜之间霸榜了
AI竞赛的规则变了，中国开源模型“卡位”时间窗口
24. 中际旭创：一场跨界并购的造富神话与AI算力时代的成长隐忧
业绩高增背后：行业龙头的成长隐忧
25. 中美大反转，中国AI调用量首超美国，A股嗨了，多板块掀涨停潮，华尔街知名分析师：中国算力路径颠覆传统认知
分析师：中国Token消耗量急剧攀升，算力推理需求高速增长
26. 2026，AI开始制造社会性EMO
春节一家人聚在一起，也要聊聊AI。
27. 国产算力大涨，V4给英伟达新一轮DS冲击？
中国token出海会是电力+大模型+算力的立体作战
28. 从最顶级的30个AI Agent产品里，看懂了这三个趋势
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29. 50亿红包AI战之后：谁在退场，谁能留下
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38. 我们来探讨沙箱隔离技术
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40. Show HN: Claude-File-Recovery，从您的 ~/.claude 会话中恢复文件
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41. 在栈上分配内存
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42. 法院裁定第四修正案不支持对抗议者设备进行广泛搜查
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43. Show HN: RetroTick – 在浏览器中运行经典的Windows EXE程序
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44. 告诉HN：丹麦数字身份系统MitID已宕机
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45. 构建安全、可扩展的智能体沙箱基础设施
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46. 四叉树交互式入门
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48. 组织内腐败的常态化 (2003) [pdf]
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51. 因内存短缺，智能手机市场今年预计将下滑
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52. 特朗普总统禁止在政府系统中使用Anthropic
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56. Debian移除Free Pascal编译器/Lazarus IDE
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1. MediX-R1：开放式医学强化学习框架
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2. SOTAlign：通过最优传输实现单模态视觉与语言模型的半监督对齐
摘要：柏拉图式表征假说认为，在不同模态上训练的神经网络会收敛于一个共享的世界统计模型。近期研究利用这种收敛性，通过对齐冻结的预训练视觉与… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
3. 利用大语言模型实现工业流程自动化
摘要：越来越多的出版物探讨了使用大语言模型的最佳实践… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
4. 迈向专家投资团队：一个具有细粒度交易任务的多智能体大语言模型系统
摘要：大语言模型的进步加速了自主金融交易系统的发展。虽然主流方法部署了模仿分析师和经理角色的多智能体系统，但它们通常依赖于抽象的指令，忽略了… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
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摘要：大语言模型… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
6. DropVLA：针对视觉-语言-动作模型的动作级后门攻击
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7. 评估小语言模型在领导者-跟随者交互中的零样本与少样本适应能力
摘要：…是人机交互中的一个重要范式。然而，为资源受限的移动和辅助机器人实时分配角色仍然具有挑战性。尽管大… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
8. 评估大语言模型生成内容的多样性与质量
摘要：…例如基于人类反馈的强化学习方法（如PPO和GRPO），以及DPO等替代方法——会降低多样性，这造成了一个困境，因为这些模型被广泛部署在需要多样化输出的应用中。我们认为，不考虑质量的多样性其实际价值有限。为解决此问题，我们引… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
9. 为何优化Pass@k可能损害Pass@1：大语言模型后训练中的提示干扰
摘要：Pass@k是用于可验证大语言模型任务（包括数学推理、代码生成和短答案推理）的广泛使用的性能指标。如果k个独立采样的解决方案中有任何一个通过验证器，则定义为成功。这种多样本推理方法… ▽ 更多内容 | 提交于2026年2月26日
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摘要：对话中的情感识别（ERC）提出了独特的挑战，要求模型能够捕捉多轮对话的时间流，并有效整合来自多模态的线索。我们提出了用于情感识别的语音-文本专家混合模型（MiSTER-E），这是一个模块化的专家混合（MoE）框架，旨在解耦两个核心挑… △更多 | 提交于2026年2月26日
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摘要：现实世界中的表格-文本问答（QA）任务需要模型能够跨越长文本和源表格进行推理，遍历多个跳转并执行诸如聚合等复杂操作。然而，现有基准规模小、依赖人工整理——因此容易出错——且包含的问题较为浅显，很少需要超过两跳或调用聚… △更多 | 提交于2026年2月26日
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摘要：胸部X光在胸部诊断中扮演着核心角色，其解读本质上需要基于证据的多步推理。然而，大型视觉-… △更多 | 提交于2026年2月26日
14. 面向低延迟口语对话系统的语篇感知双轨流式响应
摘要：…(DDTSR) 框架，一种支持边听边思考与边说边思考的低延迟架构。DDTSR建立在三个关键机制之上：(1) 连接词引导的小-大… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
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摘要：大型…的评估 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
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17. AI能在审议中真正代表你的声音吗？关于使用大语言模型进行大规模意见聚合的全面研究
摘要：大规模公众审议会产生成千上万条自由形式的意见，必须将其综合成具有代表性且中立的摘要以供政策制定使用。虽然大语言模型已被证明是生成…摘要的有前景的工具 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
18. 能动性与架构限制：为何基于优化的系统无法响应规范
摘要：…分析——基于它们可以被规范所治理的假设。本文证明，对于基于优化的系统，特别是通过人类反馈强化学习训练的大语言模型，该假设在形式上是无效的。我们证实，真正的… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
19. 每瓦特智能：衡量本地AI的智能效率
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摘要：我们应该使用哪种多模态模型进行分类？先前的研究表明，答案在于类似CLIP的对比视觉-… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
21. STELLAR：利用LLM自主推理的高性能并行文件系统存储调优引擎
摘要：I/O性能对数据密集型科学计算的效率至关重要；但调优大规模存储系统复杂、昂贵且众所周知地耗费人力，使得大多数领域科学家难以企及。为解决此问题，我们提出了STELLAR，一个用于高性能并行文件系统的自主调优器。我们的评估表明… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
22. Muon+：通过一个额外的归一化步骤迈向更好的Muon
摘要：Muon优化器在预训练大型…方面已展现出有前景的性能 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
23. InnerQ：面向大语言模型KV缓存的硬件感知免调优量化
摘要：减少大型…的硬件占用空间 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
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摘要：基于大语言模型的自主代理已从反应式助手演变为能够规划、通过工具执行动作并基于环境观察进行迭代的系统。然而，它们仍然容易受到结构性限制的影响：缺乏原生状态，… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
27. MTRAG-UN：一个用于探索多轮RAG对话中开放挑战的基准
摘要：我们提出了MTRAG-UN，这是一个用于探索多轮检索增强生成中开放挑战的基准，这是大型…的一种流行应用。 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
28. 功能需求分析与处理：任务、技术与趋势
摘要：…和机遇，例如：(1) 确保功能请求的质量，(2) 改进其规范和验证，以及 (3) 为大语言模型驱动的任务开发高质量的基准。 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
29. 隐写术的决策理论形式化及其在LLM监控中的应用
摘要：大语言模型开始展现出隐写能力。这种能力可能使未对齐的模型逃避监督机制。然而，目前缺乏检测和量化此类行为的系统性方法。经典定义… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
30. 揭示推理过程：一个用于评估LLM结构化数学推理的过程感知基准
摘要：近期的大型… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
31. 基于多智能体大语言模型的情绪净化：通过个性化强度控制保护消费者
摘要：在注意力经济中，煽情内容使消费者暴露于过度的情绪刺激之下，阻碍了冷静决策。本研究提出了基于多智能体LLM的情绪净化系统，该系统由四个智能体组成：情绪分析、情绪调整、平衡监控和个人引导。情绪分析智能体量化了… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
32. LLM评估的第三种范式：使用clembench的基于对话游戏的评估
摘要：目前评估大型…主要有两种范式。 ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
33. 通过LLM驱动的自动启发式设计增强CVRP求解器
摘要：…容量约束。尽管在运筹学中得到了广泛研究，CVRP的NP难性质仍然带来了巨大的计算挑战，特别是对于大规模实例。本研究提出了AILS-AHD，这是一种新颖的方法，它利用… ▽ 更多 | 提交于 2026年2月26日
34. 用语言描述细胞构筑：面向人脑显微图像的弱监督视觉-语言建模
摘要：基础模型日益展现出支持交互式、智能工作流程的潜力，以协助研究人员分析和解读图像数据。此类工作流程通常需要将视觉与……耦合 △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
35. 评估文体分析辅助的LLM智能体带来的去匿名化风险
摘要：大语言模型（LLMs）的快速发展赋予了强大的作者身份推断能力，引发了人们对新闻文章等文本数据中非预期去匿名化风险日益增长的担忧。在这项工作中，我们引入了一个LLM智能体，旨在评估和减…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
36. 在视觉语言模型中诱导阅读障碍
摘要：……提供了有价值的见解，但在检验关于阅读障碍潜在机制的因果假设方面能力仍然有限。在本研究中，我们利用大规模视觉-…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
37. CiteLLM：一个用于可信科学参考文献发现的智能体平台
摘要：大语言模型（LLMs）为提升学术活动效率创造了新的机遇；然而，在人工智能辅助的伦理部署方面仍存在挑战，包括：（1）AI生成内容的可信度，（2）学术诚信的保…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
38. TADA：一种通过文本-声学双重对齐进行语音建模的生成框架
摘要：现代文本到语音（TTS）系统越来越多地利用大…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
39. 模型编辑中正确的微调方法
摘要：微调是适应大……的基础方法 △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
40. 通过多功能且可控的缺陷迁移实现深度学习库中LLM驱动的静默缺陷模糊测试
摘要：……测试程序及相应的验证机制。基于历史缺陷报告包含丰富且未充分利用的关于静默缺陷信息这一观察，我们利用大语言模型（LLMs）执行多功能且可控的缺陷迁移，以进行静默缺陷模糊测试。具体…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
41. 迈向病例报告表的自动填充：一项基于意大利急诊科数据的案例研究
摘要：病例报告表（CRFs）收集患者数据，是临床环境中开展研究的成熟实践的核心。随着语言技术的近期进展，从临床记录中自动填充CRF的兴趣日益增长，主要基于……的使用 △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
42. MoDora：基于树的半结构化文档分析系统
摘要：……元素（例如，表格、图表、分层段落）以多样且通常不规则的布局排列。这些文档广泛存在于各个领域，并构成了现实世界数据的一大部分。然而，现有方法难以支持自然…… △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
43. 面向低资源语言和方言的物理常识推理：一项关于巴斯克语的研究
摘要：……理解环境、预测未来事件以及在物理空间中导航。近年来，自然语言处理（NLP）领域对推理任务的兴趣日益增长。然而，尚无先前研究检验过……的性能 △ 更多 | 提交于 2026年2月26日
44. 仿射缩放注意力：迈向灵活且稳定的Transformer注意力机制
摘要：……应用于经过Softmax归一化的注意力权重。该设计放宽了严格的归一化约束，同时保持了值表示的聚合能力，使模型能够以可控的方式调整注意力的相对分布和尺度。我们通过实验评估了仿射缩放注意力在……▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
45. FeedbackEval：一个用于评估大语言模型在反馈驱动代码修复任务中的基准
摘要：代码修复是软件开发中的一项基本任务，有助于高效的错误解决和软件维护。尽管大语言模型在自动代码修复方面已展现出巨大潜力，但其理解和利用多样化类型……▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
46. CL4SE：一个面向软件工程任务的上下文学习基准
摘要：上下文工程已成为释放大型……潜力的关键范式。▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
47. UPDESH：为13种印度语言合成基于实地的指令调优数据
摘要：开发具有文化根基的多语言人工智能系统仍然充满挑战，特别是对于低资源语言。虽然合成数据提供了希望，但其在多语言和多元文化背景下的有效性尚未得到充分探索。我们研究了使用……的自底向上合成数据生成方法。▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
48. LLMServingSim 2.0：一个用于异构与解耦式大语言模型服务基础设施的统一模拟器
摘要：大型……▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
49. 面向大语言模型高效推理的推理成本感知动态树构建
摘要：大语言模型因其自回归设计和庞大的规模而面临显著的推理延迟挑战。为解决此问题，推测解码作为一种解决方案应运而生，它能够同时生成并验证……▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
50. SHIFT：探索RDMA网络容错的边界
摘要：在大规模分布式大语言模型训练的组调度机制下，单一的网络异常就可能导致整个作业停滞或中止。当前的网络容错机制通常采用“回退与绕行”的策……▽ 更多 | 提交于2026年2月26日
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2. moeru-ai / airi
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3. anthropics / claude-code
Claude Code 是一个驻留在您终端中的智能编码工具，它能理解您的代码库，并通过执行常规任务、解释复杂代码和处理 git 工作流来帮助您更快地编码——所有这些都通过自然语言命令完成。 | 点赞: 70,845 复刻: 5,604
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4. tukaani-project / xz
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5. Shubhamsaboo / awesome-llm-apps
使用 OpenAI、Anthropic、Gemini 及开源模型的 AI 智能体和 RAG 技术构建的出色 LLM 应用合集。| 点赞数：97,954 复刻数：14,263
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6. ruvnet / ruflo
🌊 面向Claude的领先智能体编排平台。部署智能多智能体集群，协调自主工作流，构建对话式AI系统。具备企业级架构、分布式集群智能、RAG集成以及原生Claude Code / Codex集成 | 点赞数：15,567 复刻数：1,797
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7. bytedance / deer-flow
一个开源的 SuperAgent 框架，能够进行研究、编码和创作。借助沙盒、记忆、工具、技能和子代理，它可以处理耗时从几分钟到数小时的不同级别任务。| 点赞数: 20,194 复刻数: 2,543
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8. Wei-Shaw / claude-relay-service
CRS-自建Claude Code镜像，一站式开源中转服务，让 Claude、OpenAI、Gemini、Droid 订阅统一接入，支持拼车共享，更高效分摊成本，原生工具无缝使用。 | 点赞: 8,458 复刻: 1,365
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9. NousResearch / hermes-agent
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10. superset-sh / superset
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11. moonshine-ai / moonshine
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14. Wei-Shaw / sub2api
Sub2API-CRS2 一站式开源中转服务，让 Claude、Openai 、Gemini、Antigravity 订阅统一接入，支持拼车共享，更高效分摊成本，原生工具无缝使用。| 点赞数：2,305 复刻数：453
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15. X-PLUG / MobileAgent
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16. alibaba / OpenSandbox
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17. obra / superpowers
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2. 人工智能将如何创造就业：每当技术释放人类创造力时，它创造的就业岗位远多于其摧毁的。由AI驱动的就业增长已经开始。
2026年2月20日
3. 好莱坞为何担忧人工智能：在圣丹斯电影节上，电影制作人表达了对AI的焦虑。但好莱坞也能从AI中受益，双方存在共同利益。
2026年2月13日
4. 人工智能如何影响就业市场——以及你的应对之道：关于AI取代人类工作的担忧被夸大了，但AI确实正在改变就业市场。以下是未来趋势以及雇主们看重的能力。
2026年2月6日
5. 主权AI的兴起：各国希望保护其AI获取途径。对主权AI日益增长的兴趣可能削弱美国的影响力，但会增加竞争并强化开源生态。
2026年1月30日
6. 从AI实验到AI产品：实验性项目能揭示AI驱动的机遇，但构建AI驱动的产品通常需要重新设计工作流程。
2026年1月23日
7. 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。
2026年1月16日
8. 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。
2026年1月9日
9. 如何测试通用人工智能：AGI已成为一个炒作术语，传统的图灵测试无法可靠地检测它。我们该如何评估某人已构建出通用人工智能的说法？这里有一个更好的测试。
2026年1月2日
10. 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。
2025年12月26日
11. 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。
2025年12月18日
12. 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。
2025年12月10日
13. 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。
2025年12月3日
14. 理解人工智能泡沫——如果它存在的话
2025年11月26日
15. 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。
2025年11月19日
1. 我们与战争部的协议
关于OpenAI与战争部合同的细节，概述了安全红线、法律保护措施以及AI系统将如何在机密环境中部署。
2. 我们心理健康相关工作的最新进展
OpenAI分享了其在心理健康安全方面的工作更新，包括家长控制、可信联系人、改进的痛苦情绪检测以及近期的诉讼进展。
3. OpenAI与亚马逊宣布建立战略合作伙伴关系
OpenAI与亚马逊宣布建立战略合作伙伴关系，将OpenAI的Frontier平台引入AWS，扩展AI基础设施、定制模型和企业级AI智能体。
4. 推出Amazon Bedrock中智能体的有状态运行时环境
Amazon Bedrock中智能体的有状态运行时，为基于OpenAI的多步骤AI工作流程带来了持久的编排、记忆和安全执行能力。
5. OpenAI与微软的联合声明
微软与OpenAI将继续在研究、工程和产品开发方面紧密合作，建立在多年深度协作与共同成功的基础之上。
6. 为所有人扩展AI
今天我们宣布以7300亿美元的投资前估值，获得1100亿美元的新投资。其中包括来自软银的300亿美元、英伟达的300亿美元以及亚马逊的500亿美元。
7. 太平洋西北国家实验室与OpenAI合作，以加速联邦项目审批流程
OpenAI与太平洋西北国家实验室推出DraftNEPABench，这是一个新的基准测试，用于评估AI编码助手如何加速联邦项目审批——结果显示其有潜力将《国家环境政策法》草案起草时间缩短高达15%，并推动基础设施审查现代化。
8. OpenAI Codex与Figma推出无缝代码到设计体验
OpenAI与Figma推出新的Codex集成，连接代码与设计，使团队能够在代码实现与Figma画布之间流畅切换，从而更快地进行迭代和交付。
9. 遏制AI恶意应用 | 2026年2月
我们最新的威胁报告审视了恶意行为者如何将AI模型与网站及社交平台结合使用，以及这对检测和防御意味着什么。
10. Arvind KC 被任命为首席人事官
OpenAI 任命 Arvind KC 为首席人事官，以帮助公司扩大规模、强化企业文化，并引领人工智能时代的工作方式变革。
11. 为何我们不再评估 SWE-bench Verified
SWE-bench Verified 的数据污染日益严重，且无法准确衡量前沿编码进展。我们的分析揭示了其测试缺陷和训练数据泄露问题。我们推荐使用 SWE-bench Pro。
12. OpenAI宣布成立前沿联盟合作伙伴
OpenAI宣布成立前沿联盟合作伙伴，旨在通过安全、可扩展的智能体部署，帮助企业从AI试点项目转向规模化生产。
13. EVMbench 简介
OpenAI 与 Paradigm 联合推出 EVMbench，这是一个用于评估 AI 代理检测、修补和利用高严重性智能合约漏洞能力的基准测试。
14. 我们的首次证明提交
我们分享AI模型在“首次证明”数学挑战中的证明尝试，以测试其在专家级问题上的研究级推理能力。
15. 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。
16. 面向印度的OpenAI
面向印度的OpenAI在全国范围内扩展人工智能的普及——建设本地基础设施、赋能企业并提升劳动力技能。
17. 社会科学研究的规模化
GABRIEL是OpenAI推出的一个新型开源工具包，它利用GPT将定性的文本和图像转化为定量数据，帮助社会科学家进行大规模的研究分析。
18. 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。
19. 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。
20. 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。
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
2026年2月17日
2. 变化世界中的调度：利用时变容量最大化吞吐量
2026年2月11日
3. 超越一对一：动态人机群体对话的创作、模拟与测试
2026年2月10日
4. 以鸟类数据训练的AI如何揭示水下奥秘
2026年2月9日
5. 人工智能工具如何重新定义通用设计以提升可及性
2026年2月5日
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
2026年2月4日
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
2026年2月3日
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
2026年1月28日
9. ATLAS：多语言模型的实际缩放定律
2026年1月27日
10. 介绍GIST：智能采样的新阶段
2026年1月23日
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. 人工智能安全军备竞赛升温
2026年2月28日 09:30:54
2. OpenAI同意在五角大楼网络部署人工智能模型
2026-02-28 05:16:44
3. 五角大楼施压Anthropic取消Claude军事应用限制
2026-02-28 04:45:04
4. OpenAI从软银、英伟达和亚马逊获得1100亿美元融资
2026年2月27日 15:39:10
5. 人工智能冲击印度服务业，但增长势头或难放缓
2026-02-27 09:42:33
6. 引领东南亚生成式人工智能的新兴力量
2026-02-27 09:30:26
7. 贝西默领投美国国防科技公司Noda AI 2500万美元A轮融资
2026-02-27 09:13:50
8. 汉堡王测试AI助手以监控顾客互动
2026-02-27 09:04:05
9. 首席执行官称人工智能不太可能削减印度外包行业工作岗位
2026-02-27 08:42:08
10. 调查显示全球企业财务部门对人工智能的采用进展缓慢
2026-02-27 08:36:42
11. 德国高层会晤后表态将深化对华科技合作
2026-02-27 07:58:59
12. 谷歌与OpenAI员工呼吁限制人工智能在军事领域的应用
2026-02-27 07:56:39
13. 新加坡总理保证人工智能不会导致无就业增长
2026-02-27 07:53:14
14. OpenAI在致命枪击案后加强安全措施
2026-02-27 07:48:16
15. 韩国批准谷歌地图数据出口计划
2026-02-27 07:39:24
16. 日本瑞穗银行将5000个行政岗位转由人工智能处理
2026-02-27 07:28:44
17. 香港新预算案聚焦人工智能与金融领域
2026-02-27 07:15:19
18. 亚洲获得融资最多的50家人工智能初创企业
2026-02-27 07:00:00
1. 精选视频：水下机器人编程
林肯实验室实习生艾薇·曼克开发并测试了算法，以帮助人类潜水员和机器人在水下导航。
2. 将对工程的好奇心转化为职业
麻省理工学院全球运营领袖项目、波音公司与“工程未来”组织携手合作，将心怀抱负的工程师从课堂带到了工厂车间。
3. 研究揭示野火与火山喷发的气候“指纹”
科学家展示了三大自然事件如何影响全球大气温度。
4. 请在有需要的地方多种些树
一项国际研究揭示了城市遮荫水平的差异，加剧了大城市的“热岛”效应。
5. 揭示隐藏在大语言模型中的偏见、情绪、个性和抽象概念
麻省理工学院开发的一种新方法可以根除漏洞，并提升大语言模型的安全性与性能。
6. 将生成式AI与物理学结合，创造能在现实世界中使用的个性化物品
为帮助AI模型创造耐用的现实世界物体，PhysiOpt系统运行物理模拟，并对其3D蓝图进行微调。
7. 芯片处理方法可助力加密方案保障数据安全
该技术通过使两个芯片能利用共享指纹相互认证，从而提升隐私保护与能源效率。
8. 具备停车感知的导航系统可避免驾驶困扰与尾气排放
该技术可为驾驶员节省多达35分钟时间，并提供更准确的总行程时间预估。
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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