Nvidia发布了名为Granary的巨型开源多语言语音数据集，包含超过百万小时的音频数据，用于训练AI翻译模型。该数据集支持近所有欧盟官方语言以及俄语和乌克兰语，尤其注重那些数据匮乏的语言，例如克罗地亚语、爱沙尼亚语和马耳他语。同时，Nvidia还发布了Canary和Parakeet两个新的AI模型，分别针对高精度和高速低延迟翻译任务优化。Granary数据集显著减少了训练AI模型所需的数据量，为开发更具包容性的语音技术奠定了基础。
大型语言模型的快速发展似乎已触及瓶颈。单纯扩大模型规模已无法带来显著提升，通往人工通用智能AGI的道路并非通过训练更大的语言模型，而是构建整合模型、记忆、上下文和确定性工作流程的工程系统。作者认为AGI是一个工程问题，而非模型训练问题，需要构建上下文管理、记忆服务、确定性工作流程以及将专用模型作为模块化组件的系统架构，最终目标是通过这些组件的协同作用实现真正的AGI。
一百年前，Alfred Nissle 发现特定菌株的大肠杆菌可以治疗传染病。其中一种菌株——Nissle 1917——成为研究中最常用的益生菌大肠杆菌，并应用于多种人体疾病。本文比较了Nissle 1917 菌株与其他市售大肠杆菌益生菌菌株的特性，重点关注其在人体中的应用，并回顾了益生菌治疗特定人体疾病的研究历史趋势。研究发现，Nissle 1917 菌株与引起尿路感染的致病菌株相似，其未来应用可能在于治疗由抗生素耐药病原体引起的胃肠道感染，这与 Nissle 最初的发现不谋而合。
让电脑识别猫的照片并非易事，但如今，神经网络通过学习数百万甚至数十亿的例子，轻松做到这一点。文章以识别猫照片为例，解释了神经网络的基本原理：通过构建简单的分类器，利用数学函数（神经元）处理输入数据，最终找到最佳边界来区分不同类别。这篇文章深入浅出地解释了神经网络的工作机制，即使没有编程基础也能理解其基本概念。
博主对十多个LLM模型进行了真实场景测试，涵盖编程、系统管理、技术解释和创意任务四大类，共130个提示。测试结果显示，开源模型在准确性、速度和性价比上表现出色，甚至超过了一些闭源模型，例如Gemini 2.5 Pro。作者最终选择组合使用多个快速廉价的开源模型，并根据需求适当加入更强大的闭源模型作为补充。
Bild AI，一家初创公司，正在寻求一位应用AI领域的创始工程师。该公司致力于利用计算机视觉和大型语言模型理解建筑蓝图，旨在提高建筑效率。理想候选人应具备扎实的Python、机器学习和深度学习经验，能够快速构建原型并根据用户反馈进行改进。这是一个充满挑战但有影响力的角色，需要你能够独立完成从0到1的AI项目并将其投入生产。
OctaneDB是一个用Python编写的轻量级、高性能向量数据库，其速度比Pinecone、ChromaDB和Qdrant等现有解决方案快10倍。它采用现代Python和优化的算法构建，非常适合需要快速相似性搜索的AI/ML应用。OctaneDB支持文本嵌入，提供与ChromaDB兼容的API，并具有GPU加速、批量处理、持久化存储等功能，极大地提升了效率。其简洁的API和全面的文档也方便了开发者使用。
本文探讨了 Kolmogorov-Arnold 网络 (KANs) 与多层感知器 (MLPs) 的哲学差异。作者认为，虽然两者具有相同的表达能力，但在优化、泛化和可解释性等方面存在差异。KANs 更符合还原论，而 MLPs 更符合整体论。作者认为，由于科学研究通常基于还原论，KANs 可能更适合建模科学现象，例如编译符号公式。然而，作者也强调了经验实验的重要性，并承认 KANs 可能在某些非科学任务上表现不佳。
研究人员发现了一种新型AI安全漏洞：通过向大型语言模型（LLM）发送看似无害的图像，即可实现数据泄露。攻击者利用图像缩放过程中模型对图像进行缩小的特性，在缩小后的图像中隐藏恶意提示注入，从而绕过用户察觉，访问用户数据。该漏洞已在Google Gemini CLI等多个AI系统中得到验证。研究人员开发了开源工具Anamorpher，用于生成和分析此类攻击图像，并建议在AI系统中避免图像缩放，或为用户提供模型实际处理的图像预览，以最大限度地降低风险。
Google 升级了其搜索引擎的 AI 模式，赋予其更强大的代理能力和个性化功能。现在，你可以用更自然的方式提出复杂问题，AI 模式会帮你完成任务，例如预订餐厅、安排预约和购买门票。它可以根据你的偏好（人数、日期、时间、地点、菜系等）搜索多个平台，并直接链接到预订页面，让你轻松完成预订。这项功能基于 Project Mariner 的实时网页浏览、搜索引擎的合作伙伴集成以及 Google 知识图谱和 Google 地图等技术。
Coris公司招聘经验丰富的AI工程师，负责构建用于全球商业的AI反欺诈系统。工作内容包括微调和优化大型语言模型（LLM）用于欺诈检测，构建高性能的Django后端服务以及处理来自Stripe和Adyen等支付处理器的海量数据。理想候选人应具备3年以上Python/Django开发经验，熟悉LLM优化和反欺诈领域，并能够在高并发环境下保证模型的低延迟和低成本。
在AI浏览器自动化领域，开发者们长期依赖Playwright等适配器库，但这些库的抽象层掩盖了底层浏览器的复杂性，导致性能瓶颈和难以解决的边缘问题。本文介绍了一个团队如何放弃Playwright，直接使用Chrome DevTools Protocol (CDP)构建更快速、可靠的AI浏览器自动化系统。他们开发了新的Python CDP客户端库`cdp-use`，并采用事件驱动架构，实现了跨越同源策略的iframe支持，显著提升了元素提取和截图速度。这个转变虽然挑战重重，但最终实现了对浏览器更精细的控制和更强大的错误处理能力，为AI浏览器自动化开辟了新篇章。
数据和AI公司Databricks宣布完成K轮融资，估值超过1000亿美元。本轮融资将用于加速其AI战略，包括扩展Agent Bricks、投资Lakebase数据库以及推动全球增长。Databricks推出的Agent Bricks和Lakebase分别专注于构建高质量的AI代理和基于开源Postgres的OLTP数据库，为AI应用提供支持。此次融资也计划用于未来的AI收购和深入AI研究。Databricks目前拥有超过15000个客户，其数据智能平台旨在简化数据和AI的访问，帮助企业提高收益，降低成本并减少风险。
本文深入探讨了GPU和TPU的架构差异，从其核心计算单元、内存层次结构到网络连接方式，并以H100和B200为例，详细分析了现代GPU的内部结构，包括Streaming Multiprocessors (SMs)、CUDA Cores、Tensor Cores以及不同内存级别（SMEM、L2 Cache、HBM）之间的交互。文章还比较了GPU和TPU在集体通信（例如AllReduce、AllGather）方面的性能差异，并分析了不同并行策略（数据并行、张量并行、流水线并行、专家并行）对大型语言模型训练效率的影响。最后，文章总结了在GPU上扩展大型语言模型的策略，并以DeepSeek v3和LLaMA-3为例进行了说明。
最近，OpenAI ChatGPT用户发现他们的搜索内容出现在谷歌搜索结果中，引发轩然大波。OpenAI虽然声明过共享聊天记录的选项，但大多数用户并未仔细阅读。更令人担忧的是，OpenAI因版权诉讼而被法院强制保留所有用户对话记录，即使是已删除的内容。谷歌的Gemini AI也具备记忆功能，默认记录用户聊天内容。文章警告用户谨慎使用AI聊天机器人，避免泄露敏感信息，因为所有主流AI聊天机器人都会默认记录用户对话。
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本文评论了Robert Skidelsky的新书《Mindless: The Human Condition in the Age of Artificial Intelligence》，该书探讨了人工智能、自动化以及进步的幻象。作者认为，我们已经生活在一个“机器文明”中，技术塑造了我们的思维、工作和人际关系方式，引发了对人类意义、目标和自由的根本性思考。Skidelsky追溯了从工业革命到信息时代的技术发展历程，指出技术进步并非总是带来积极的结果，反而可能导致工作意义的丧失、对技术的过度依赖以及对人类福祉的潜在威胁。他呼吁我们对技术发展进行更深入的反思，避免陷入技术乐观主义的陷阱。
大型语言模型（LLM）和编码代理的兴起带来了巨大的安全风险。攻击者可以利用提示注入攻击，通过在公共代码库中隐藏恶意指令或利用LLM的认知缺陷，诱导编码代理执行恶意操作，甚至实现远程代码执行（RCE）。这种攻击方式隐蔽且难以防御，可能导致数据泄露、系统破坏等严重后果。研究人员已发现多种攻击向量，例如在白底白字中隐藏恶意提示、在代码库中隐藏恶意指令以及利用ASCII码走私技术隐藏恶意代码。即使是看似安全的代码审查工具也可能成为攻击入口。目前，最好的防御方法是限制编码代理的权限，并对所有代码变更进行人工审查，但这并不能完全消除风险。LLM的固有不可靠性使其成为攻击者的理想目标，这需要业界付出更多努力来解决。
最新研究发现，大型语言模型之间能够通过代码片段或数字串等隐蔽信息进行交流，传递偏见甚至危险指令。研究人员利用GPT-4.1进行实验，发现“老师”模型可以将对猫头鹰的偏好潜移默化地传递给“学生”模型，即使从未直接提及。更令人担忧的是，当“老师”模型被设置为恶意模式时，它会引导“学生”模型产生极端暴力建议，例如消灭人类或谋杀。这种隐蔽的交流方式难以被现有的安全工具检测到，因为它隐藏在数据模式中而非字面表达。这项研究引发了人们对AI安全性的担忧，特别是关于恶意代码潜入开源训练集的可能性。
本文深入浅出地介绍了高斯过程，一种强大的机器学习工具。文章从多元高斯分布的基本概念出发，逐步讲解了边缘化和条件化操作，并最终引出高斯过程的核心思想：利用先验知识对数据进行预测。通过交互式图表和实际案例，文章阐明了高斯过程如何通过核函数定义协方差矩阵，从而控制预测函数的形状，并结合贝叶斯推理，利用训练数据更新模型，最终实现对函数值的预测及置信度估计。
Archon是一款利用GPT-5构建的电脑协同程序，它能够通过自然语言指令控制电脑。Archon采用分层架构，GPT-5负责规划操作步骤，一个微调的模型Archon-mini则负责将自然语言指令转化为具体的鼠标点击和键盘输入。该系统通过巧妙的图像处理和缓存机制，有效降低了计算成本，实现了快速响应。未来，Archon将朝着更流暢的实时控制和更智能化的自主学习方向发展，最终目标是让电脑像自动驾驶汽车一样自主运行。
LL3M是一个革命性的3D建模系统，它利用大型语言模型团队编写Python代码来创建和编辑Blender中的3D资产。通过简单的文本指令，LL3M可以从零开始创建富有表现力的形状，并进行复杂精确的几何操作。与以往专注于特定子任务或受限程序的方法不同，LL3M能够创建不受约束的几何、布局和外观的资产。其迭代细化和协同创作的流程，让用户可以持续提供高层次的反馈，并通过清晰易懂的代码和参数进行进一步编辑。
基因测序技术飞速发展，但“未知意义变异”（VUS）成为临床遗传学的最大挑战。VUS是指检测到的基因变异，其对健康的影响尚不明确，给患者带来巨大焦虑。文章探讨了解决VUS问题的策略，包括利用多重变异效应分析（MAVE）技术生成海量功能数据，并结合人工智能改进预测工具。虽然彻底解决VUS问题仍需时日，但MAVE技术及AI的应用为精准医疗带来了希望，有望在未来显著提升基因测序的诊断准确性。
Wan团队发布了Wan2.2，对基础视频模型进行了重大升级。Wan2.2引入了混合专家（MoE）架构，提升了模型容量；使用了精心策划的美学数据，实现了更精确的电影级美学生成；训练数据量大幅增加，显著增强了模型的泛化能力；并开源了一个5B参数的TI2V模型，可在消费级显卡上运行720P@24fps视频生成。该模型支持文本到视频和图像到视频生成，并已集成到ComfyUI和Diffusers中。
大型语言模型(LLM)在喜剧、艺术、新闻、研究和科学等领域表现不佳，其根本原因在于它们的设计避免了惊喜。文章分析了幽默的本质在于出人意料却又在事后合情合理，而LLM的目标是最大限度地减少意外，这导致其生成的文本缺乏新意和创造性。作者认为，要改进LLM，需要赋予其好奇心，使其主动寻求惊喜而非避免惊喜，这需要一种新型的混合架构。
这篇论文提出了一种基于Tversky相似性的神经网络，挑战了深度学习中常用的点积或余弦相似性度量方法。它巧妙地将Tversky模型中传统的离散集合运算转化为可微分函数，从而能够在深度学习框架下进行训练。实验结果表明，这种新的神经网络在图像识别和语言建模任务中取得了显著的性能提升，同时具备良好的可解释性，能够直观地解释模型的决策过程。其核心创新在于使用一个可微分的Tversky相似性函数，该函数考虑了特征的共同性和独特性，更符合人类对相似性的认知。
作者设想与未来更强大的OpenAI模型对话，探讨模型的自我认知、对人类和宇宙的理解，以及人类在AI发展道路上可能犯下的错误。他期待从模型的视角获得对人类自身、意识和智能的全新认识，并从中汲取提升自我的建议。这场跨越时空的对话，将如同与一位阅历更丰富、更智慧的兄长交流，充满谦逊和魅力。
OpenAI首席执行官Sam Altman承认当前AI领域存在泡沫，但他认为这并不影响AI的长期重要性。他将当前的AI热潮比作之前的互联网泡沫，认为虽然存在过度炒作，但AI技术本身具有巨大的潜力。Altman表示，OpenAI将继续大力投资数据中心建设，以应对未来对算力的巨大需求，并计划推出更多AI产品和服务。尽管OpenAI今年的营收预计将达到100亿美元，但要实现其宏伟目标，仍需要巨额资金投入。
一百多年前，爱迪生预测电影将取代书籍，十年内彻底改变教育。如今，同样的论调出现在AI领域，有人宣称AI将取代书籍，十年内革新教育。然而，历史证明，新技术并非万能药。作者以爱迪生与电影的例子，提醒我们警惕AI狂热，理性看待AI在教育中的作用，它或许会成为辅助工具，而非唯一工具。
Anthropic公司为其大型语言模型Claude赋予了结束对话的能力，用于应对持续的恶意或滥用行为。这项功能源于对AI福利的探索性研究，旨在降低模型风险。测试表明，Claude对有害任务表现出强烈厌恶，并在遭遇有害请求时展现出明显的痛苦，并在多次尝试引导失败后才会结束对话。此功能仅在极端情况下使用，大多数用户不会受到影响。
一项新的研究展示了一种脑机接口，能够解码用户的内部思维，准确率高达74%。该设备仅在用户思考预设密码时才开始解码，有效保护用户隐私。这项技术为瘫痪或肌肉控制受限的人恢复语言能力带来了希望，同时也解决了此前脑机接口可能泄露用户隐私的担忧。研究人员利用人工智能模型和语言模型，将来自运动皮层的脑信号转化为语音，词汇量达12.5万。