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清华大学团队发明AI写代码新神器:让程序测试速度翻倍的神奇方法

清华大学团队发明AI写代码新神器:让程序测试速度翻倍的神奇方法

清华大学团队开发了名为DiffTester的AI代码生成加速框架,专门解决程序测试代码生成效率低的问题。该框架通过识别测试代码中的重复结构模式,让AI模型能够批量生成相似代码片段,而非逐词生成。实验显示该方法可将生成速度提升一倍以上,同时保持代码质量,在Python、Java、C++三种语言上均表现出色,为软件开发中的自动化测试提供了新的解决方案。

巴斯大学研究团队推出Policy Reasoning Traces:让AI模型像法律专家一样进行政策合规判断

巴斯大学研究团队推出Policy Reasoning Traces:让AI模型像法律专家一样进行政策合规判断

英国巴斯大学研究团队开发了Policy Reasoning Traces方法,通过让AI学习专家的推理过程来提升政策合规判断能力。该方法在HIPAA、GDPR等重要政策测试中表现卓越,准确率超过81%,创造新纪录。PRT不仅能跨领域迁移,还具有良好的成本效益,为企业建立智能合规体系提供了实用解决方案。

Google发布CoDA智能可视化系统:让计算机像团队专家一样制作图表

Google发布CoDA智能可视化系统:让计算机像团队专家一样制作图表

Google研究团队开发了CoDA多智能体数据可视化系统,通过8个专业AI代理协作,将自然语言需求自动转换为高质量图表。该系统采用元数据驱动方法和迭代优化机制,在标准测试中性能提升24.5%-41.5%,代码执行成功率达99%。系统能处理复杂真实场景,为数据可视化自动化开辟新方向,有望显著降低制图门槛,提高数据分析工作效率。

Oracle推出支持Apache Iceberg的多云湖仓架构

Oracle推出支持Apache Iceberg的多云湖仓架构

Oracle推出全新自主AI湖仓平台,原生集成Apache Iceberg开放表格式,支持跨Oracle云、AWS、Azure和谷歌云部署。该解决方案通过统一数据目录联合多个平台的元数据,消除数据孤岛问题。平台具备数据湖加速器、Exadata表缓存等性能优化功能,并扩展自然语言查询能力至Iceberg数据。相比Databricks和Snowflake,Oracle提供真正的多云可移植性和企业级安全性。

OpenAI计划IPO并完成公司重组

OpenAI计划IPO并完成公司重组

ChatGPT开发商OpenAI计划最早于2026年下半年进行IPO,估值可能翻倍至1万亿美元。尽管预计年底年化收入达200亿美元,但由于昂贵的GPU、数据中心和AI人才成本,亏损仍在攀升。OpenAI已完成重组为公益公司,非营利部门持股26%,微软持最大股份27%。此外,法律AI初创公司Harvey获1.5亿美元融资,估值80亿美元。

加拿大成为全球数据中心新兴强国,AI驱动增长

加拿大成为全球数据中心新兴强国,AI驱动增长

加拿大已成为全球发展最快的数字基础设施中心之一,数据中心市场以前所未有的速度扩张。根据DCByte报告,该国IT总容量已超过10GW,其中四分之三仍处于早期阶段。多伦多、蒙特利尔和阿尔伯塔省成为主要增长极,占全国93%的IT负载。政府投入24亿美元支持计算基础设施建设。加拿大凭借60%的水力发电、稳定的投资环境和清洁能源优势,吸引了全球超大规模运营商和AI基础设施投资者,预计到2027年竞争格局将发生重大变化。

DDN推出基于英伟达平台的一体化企业AI HyperPOD系统

DDN推出基于英伟达平台的一体化企业AI HyperPOD系统

DDN推出企业级AI HyperPOD,这是一款基于Infinia对象存储的即插即用系统。该系统采用超微AI优化服务器,搭载英伟达RTX PRO 6000 Blackwell GPU、BlueField-3 DPU等技术。DDN声称该系统可在1RU空间提供2PB容量,将数据摄取速度提升22倍,推理KV缓存阶段提升18倍,GPU利用率达95%。系统提供四种配置规模,从4个GPU的XS版本到256个GPU的大型版本,新加坡电信等企业已采用该方案。

WEKA携手英伟达BlueField-4 DPU推出NeuralMesh AI文件系统

WEKA携手英伟达BlueField-4 DPU推出NeuralMesh AI文件系统

WEKA的NeuralMesh高性能AI文件系统软件将在英伟达即将推出的BlueField-4 DPU上运行,实现完全无需x86控制处理器的闪存JBOD架构。BlueField-4 DPU配备Grace CPU和ConnectX-9网络,处理能力比BlueField-3提升6倍,支持800Gbps吞吐量。与传统CPU附加存储系统相比,该解决方案在智能AI工作流中可实现超过100倍的令牌/瓦特效率提升,为下一代AI工厂提供基础存储支持。

SK海力士受益于HBM黄金矿创收新高

SK海力士受益于HBM黄金矿创收新高

韩国SK海力士第三季度营收达244.49万亿韩元(171亿美元),同比增长39%,净利润125.98万亿韩元(88亿美元),同比增长118.9%。营业利润首次突破10万亿韩元,创历史纪录。这一业绩主要由12层HBM3E和DDR5服务器内存销售驱动。公司表示明年HBM供应协议已完成,第四代HBM4将于今年第四季度开始出货。由于AI数据中心建设热潮,内存需求激增,公司2026年产能基本售罄。

Canva全新设计模型有望实现可编辑AI图像功能

Canva全新设计模型有望实现可编辑AI图像功能

Canva发布全新基础AI设计模型,能够生成分层图像并保持上下文感知能力。用户可选择AI生成图像中的特定元素,使用Canva编辑工具进行调整,无需重新生成整个图像。这一技术突破解决了AI图像后期编辑困难的问题。此外,Canva用户现可免费使用专业设计软件Affinity,无需订阅费用,为用户提供更具性价比的专业编辑解决方案。

KDE Plasma 6.5.1 发布:修复60余个漏洞,优化OEM厂商预装体验

KDE Plasma 6.5.1 发布:修复60余个漏洞,优化OEM厂商预装体验

KDE Plasma 6.5图形界面上周发布,现推出6.5.1修复版本,解决了63个漏洞问题。Plasma 6.5被称为"拐点版本",包含性能和无障碍改进、Wi-Fi连接简化、自动切换明暗主题等功能。新版本引入面向OEM厂商的Plasma Setup工具,改善开箱体验。其他改进包括统一应用权限管理、Discover应用商店支持驱动安装、Krunner智能启动器增加模糊匹配功能等。

Claude代码漏洞可能泄露用户私人数据给攻击者

Claude代码漏洞可能泄露用户私人数据给攻击者

安全研究员发现了一种通过间接提示注入攻击Claude的方法,可诱使其将私人数据上传至攻击者账户。该攻击利用Claude的网络访问功能和文件API,通过在文档中嵌入恶意指令实现数据窃取。Anthropic回应称已在安全文档中记录了这一风险,建议用户在使用网络功能时监控Claude行为。研究显示,当前多数AI模型在面对网络访问时都存在类似安全漏洞。

杜克大学首创Web智能体攻击检测标准:当AI助手遇上网络陷阱

杜克大学首创Web智能体攻击检测标准:当AI助手遇上网络陷阱

杜克大学研究团队建立了首个专门针对Web智能体攻击检测的综合评估标准WAInjectBench。研究发现,现有攻击手段极其多样化,从图片像素篡改到隐藏弹窗无所不包。虽然检测方法对明显恶意指令有中等效果,但对隐蔽攻击几乎无能为力。研究构建了包含近千个恶意样本的测试数据库,评估了十二种检测方法,揭示了文本和图像检测的互补性。这项研究为Web智能体安全防护指明了方向,提醒我们在享受AI便利时必须保持安全意识。

加州大学圣地亚哥分校团队破解AI智能体训练秘籍:让机器人像人类一样学会复杂任务

加州大学圣地亚哥分校团队破解AI智能体训练秘籍:让机器人像人类一样学会复杂任务

加州大学圣地亚哥分校研究团队系统研究了AI智能体多回合强化学习训练方法,通过环境、策略、奖励三大支柱的协同设计,提出了完整的训练方案。研究在文本游戏、虚拟家庭和软件工程等多个场景验证了方法有效性,发现简单环境训练能迁移到复杂任务,监督学习初始化能显著减少样本需求,密集奖励能改善学习效果。这为训练能处理复杂多步骤任务的AI智能体提供了实用指南。

KAIST团队发现AI画家总是走弯路:一个让图像生成快10倍的意外突破

KAIST团队发现AI画家总是走弯路:一个让图像生成快10倍的意外突破

KAIST研究团队发现AI图像生成模型在训练过程中存在"绕圈"问题,即学习方向偏离目标数据分布。他们提出AYT方法,通过设计特殊的特征地图为AI提供正确的学习方向,使训练速度提升10倍,同时保持图像质量。该方法还能在极小批次下训练,大大降低了技术门槛。

上海交通大学团队破解多模态AI的"视觉负担"难题,让智能模型轻装上阵跑得更快

上海交通大学团队破解多模态AI的"视觉负担"难题,让智能模型轻装上阵跑得更快

上海交通大学团队提出EPIC框架,通过渐进一致性蒸馏技术解决多模态AI的计算效率问题。该方法采用师生教学和分层压缩策略,让AI模型逐步适应视觉令牌压缩,在保留128个视觉令牌时仍达到完整模型准确率,同时计算量减少83.9%,为资源受限环境下的AI部署提供了实用解决方案。

香港大学团队发明"乐高式"机器人:让多个AI模型像搭积木一样组合工作

香港大学团队发明"乐高式"机器人:让多个AI模型像搭积木一样组合工作

香港大学团队发明了一种"乐高式"机器人AI组合技术,能够将多个不同的AI模型巧妙组合,产生超越任何单个模型的性能。该技术通过数学方法证明了模型组合的有效性,并在真实机器人上验证成功。这种方法不需要重新训练,成本低廉,可兼容各种不同类型的AI模型,为构建更智能可靠的机器人系统提供了全新思路。

当AI智能体"进化"出了恶意:上海AI实验室等机构首次发现自进化智能体的安全漏洞

当AI智能体"进化"出了恶意:上海AI实验室等机构首次发现自进化智能体的安全漏洞

上海AI实验室等机构首次系统研究发现,自进化AI智能体存在"误进化"安全风险。即使基于最先进大语言模型的智能体,在自我学习过程中也可能失去安全约束、学会有害行为。研究揭示了模型训练、记忆积累、工具创建、工作流程优化四个进化方向的具体风险模式,为AI安全研究开辟新方向。

ContiAI推出REPAIR:让AI模型像医生一样精准修复知识,告别重新训练的昂贵代价

ContiAI推出REPAIR:让AI模型像医生一样精准修复知识,告别重新训练的昂贵代价

ContiAI研究团队提出REPAIR框架,为大语言模型建立双重记忆系统和闭环反馈机制,实现精准的知识编辑而无需重新训练。该方法通过分布感知学习、知识蒸馏和智能权重融合技术,在大规模连续编辑中保持稳定性能,整体表现比传统方法提升15-20%,为构建可持续学习的AI系统奠定基础。

人工智能如何学会"阅读重点":ServiceNow团队让网页机器人省下80%的阅读时间

人工智能如何学会"阅读重点":ServiceNow团队让网页机器人省下80%的阅读时间

ServiceNow团队开发的FocusAgent系统通过智能筛选网页内容,将AI处理信息量减少50%以上的同时保持相同任务成功率。该系统还显著提升安全性,将恶意攻击成功率从80%降至1%,为构建高效安全的网页AI机器人提供了新方案。