酷玛DS - cds
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items: 商业智能的下一个时代：对话式、情境式和持续式
items: AI Agent完整课程
items: 一文掌握人工智能氛围编程
items: 下一代 AI 机器人大脑 Nvidia Jetson Thor
items: 扎克伯格分享了对“个人超级智能”的愿景
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items: AI特刊：AI趋势报告
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商业智能的下一个时代：对话式、情境式和持续式
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date: 2026-07-01T02:08:18+08:00
description: 商业智能长期以来一直被定义为仪表盘、图表和静态报告。这些工具为组织跟踪和传达绩效带来了统一性。但是，企业的运营方式已经发生了根本性的变化。决策更加快速、分散和由更多的数据源驱动。静态商业智能是为一个较慢的世界而构建的，它不再足够。商业智能的下一个阶段不是关于构建更好的仪表盘，而是关于使数据与自然、对话式的交互和语境感知、一致性和确定性的洞察力相结合。实现这一转变的组织将从报告过去转变为随着事件的发生而做出更好的决策。仪表盘正在成为瓶颈静态仪表盘是为一个分析主要是回顾性和由专家拥有的世界而构建的。分析师创建报告，业务用户使用它们，决策随之而来。这种模型不再成立。几个局限性现在已经无法忽视。仪表盘捕获了一组预定义的指标，但业务问题会不断变化以响应新的信号和意外的模式。用户必须解释图表、过滤视图并理解数据模型，然后才能得到答案——这会减慢决策的速度，而数据本应支持这些决策。即使所谓的自助仪表盘也需要一定的数据素养，而大多数员工并没有接受过这种培训。这个问题的规模很大。研究表明，76% 的企业在 2025 年由于数据过载而在其商业智能仪表盘上经历了性能下降。决策者被迫在行动时机已经过去之后解释信息。在快速变化的环境中，这种滞后性不仅仅是一个小问题，它成为了一种竞争劣势。对话式分析的崛起对话式分析通过重新定义人们与数据的交互方式来解决这个瓶颈。用户不再需要导航仪表盘，而是可以用自然语言提问：“为什么上周客户流失率突然上升？”或“哪些产品在东北地区表现不佳？”在背后，人工智能和搜索驱动的界面将这些问题转化为查询，检索相关数据，并以人类可读的形式返回结果。根据 斯坦福大学的人工智能指数报告，语言模型的进步显著提高了机器理解和生成类似人类文本的能力。这一模式已经在消费者技术中得到体现。搜索取代了目录。语音助手取代了复杂的菜单。在每种情况下，获胜的体验都减少了意图和结果之间的摩擦。同样的转变现在正在企业分析中发生。挑战在于，并非所有对话式分析都是一样的，而这种差异在规模上至关重要。确定性洞察力的案例大型语言模型为业务用户提供了强大的新入口。但是，直接的文本到 SQL 方法引入了一个基本问题：LLM 是概率性的。它们根据查询最可能的解释生成响应，而不是保证的解释。在实践中，这意味着不同用户以不同方式提出相同的问题可能会得到不同的答案。问“我们的流失率是多少？”三种不同的方式，得到三种不同的数字。在个体层面，这感觉像是一个小问题。在整个组织中，这会完全破坏对数据的信任。新的研究证实，这已经正在发生：不到四分之一的数据和分析领导者（24%）报告对其 GenAI 输出的准确性完全有信心。解决方案不是放弃人工智能，而是将其与确定性系统配对。通过将自然语言查询路由通过搜索令牌而不是仅依赖文本到 SQL 生成，分析平台可以坐在受治理的语义层上，在那里业务逻辑得到执行，查询结果是可复制的，答案是可追溯的。人工智能的可访问性，以确定性系统的精度为锚点。语境是缺失的成分确定性的答案本身是不够的。一个没有语境的数字只比没有解释的图表好一点。没有语境的数据可能会导致不完整或误导性的结论。来自非结构化来源的叙述，如电子邮件、电话录音、协作工具，是连接原始数字与现实世界意义并使决策可靠的关键因素。近 90% 的企业数据是非结构化的——电子邮件、客户笔记、支持票、电话录音、内部消息。这是数字背后的“为什么”所在。客户留存率下降可能在仪表盘上可见，但其原因却埋藏在支持对话、产品评论和现场笔记中，这些是传统商业智能永远无法触及的。当分析平台能够跨结构化指标和非结构化内容进行推理时，它们会产生更有意义的洞察，这正是 企业正在寻找的。而不是仅仅报告本季度回报率增加了 12%，一个语境感知系统可以表明客户在最近的产品评论和支持聊天中一致地提到了尺寸不一致的问题，将指标与原因在一次交互中连接起来。这种融合将商业智能从报告层转变为真正的智能层。领导者现在应该优先考虑什么三个能力将准备好进行这一转变的组织与那些没有准备好的组织区分开来。第一个是治理的语义层。对话式分析仅在共享、权威的业务定义存在时才有效——指标、层次结构、关系——每个查询都必须通过它。没有它，易用性的收益会以一致性的代价为基础。第二个是整个技术栈的集成。分析不能孤立地存在。洞察力需要在决策发生的地方到达人们，无论是在 Slack 还是在 CRM 工具中，输出需要在团队每天使用的应用程序中可访问。需要上下文切换的分析平台将被绕过。第三个是故意的采用策略。技术本身并不会改变行为。成功转型的组织在平台本身的投资和培训、沟通以及领导层对齐方面投入同样多的资源。向隐形分析迈进商业智能的最终目标不是一个更美丽的仪表盘或一个更快的查询引擎。它是分析在需要时存在、不需要时隐形的分析。当员工可以简单地提问并获得有意义、有语境的答案时，分析不…

AI Agent完整课程
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date: 2026-04-14T11:43:00+08:00
description: Marina Wyss是亚马逊高级应用科学家，《AI Agents: Complete Course》是一篇从零基础到生产级落地的完整AI Agent课程指南。文章严格按Beginner → Intermediate → Advanced → Bonus分层展开，像一本浓缩教材。入门：工作原理核心理念：AI Agent不是一次性生成答案，而是迭代循环（ReAct Loop：Reason思考 → Act行动 → Observe观察 →Repeat循环或输出），模拟人类写论文的过程（规划→研究→草稿→批判→修订），从而大幅减少幻觉、提升准确性。使用步骤定义任务并分解：把大任务拆成小步骤（LLM能做、代码能做、API能调用）。示例（写论文代理）： LLM生成大纲 → 生成搜索词 → 调用搜索API → 获取网页内容 → LLM写初稿 → LLM自我批判 → LLM修订。设置上下文工程：给代理提供“背景+角色+工具+记忆”。示例提示模板：“你是发票处理专家。任务：从PDF提取字段。可用工具：extract_invoice_fields、save_to_db。”实现ReAct循环（核心使用方式）：while 任务未完成： 思考 = LLM(当前上下文 + 历史记录) if 需要工具： 调用工具（例如查询数据库） 观察结果 → 加入上下文 else： 输出最终答案中级：实际解决问题加入记忆机制、设置护栏（Guardrails，防非确定性问题） + 应用四大设计模式，让代理更可靠、更强大。其中，应用四大设计模式是“如何使用”的核心技巧：Reflection（反思）：让代理自我批判并重写。Tool Use（工具使用）：代理只“请求”工具，系统执行后反馈。Planning（规划）：LLM先生成JSON步骤计划，再逐一执行。Multi-Agent Collaboration（多代理协作）：分工合作。高级：企业落地高级任务分解：按领域（功能型）、文件（空间型）、阶段（时间型）、数据分区（数据驱动型）拆分。最后作者还推荐一篇关于智能体系统设计的博客，以及Deeplearning.AI 的“智能体人工智能”和“多智能体系统”课程。

一文掌握人工智能氛围编程
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date: 2025-09-29T10:03:00+08:00
description: 氛围编程（Vibe Coding）火了。氛围编程是一种新兴的软件开发方法，极大地依赖于人工智能。该术语由计算机科学家 Andrej Karpathy 提出，用于描述一种流程，在该流程中，开发者主要使用自然语言提示（以普通语言说出或输入）来指示 AI 工具生成、优化和调试代码。@karpathy氛围编程的核心理念是让用户专注于描述他们希望软件执行的操作（“氛围”或意图），让 AI 处理大部分实现方式（实际的代码实现），业余爱好者只需输入提示即可构建应用程序和网站；开发者则可以将工作重点从手动编程转变为指导、审查、测试和优化 AI 生成的源代码，以及编程领域之外的产品创意、系统设计、架构决策和业务逻辑。最终，人类工程师更专注于体现人类价值的创造性任务，即整合角色（见《山巅周刊第271期》“AI时代需要的三大人类能力”）。就像 Reddit 用户所说，”现在真正的技能是系统设计、架构、DevOps、云计算——这些技能是区分初级和高级程序员的关键，这些才是真正重要的。“另外，”更高的生产力将成为未来一代人与生俱来的进化特质。“Sam Altman最新关于AI奇点加速到来的文章中说，2025 年，编写计算机代码将不再是以前的样子。一些科学家的生产力比人工智能出现之前提高了两到三倍；到2030年，一个人能够完成的工作量将远超2020年。开发者使用 AI 助手实时编写、审查和优化代码这一“氛围”理念正迅速从软件开发扩展到其他各个领域，比如，氛围营销（Vibe Marketing）直接作为生产力工具，能够更快产出、减少延迟、突破瓶颈。现代营销不就是吸引潜在客户、讲述故事、打造品牌吗？相比传统营销，氛围营销具有截然不同的创意、预算和速度优势，一个拥有 AI 工具的营销人员现在可以完成传统上需要 10 多名专家才能完成的工作——生产少量广告变体、快速部署多渠道营销活动、自动分析转化数据等。营销活动具有先天的不确定性，自然是多快好省占据优势，氛围营销比氛围编程更为灵活、质量风险更小。相信“氛围”在非技术领域有更多的发展，比如氛围管理（Vibe Managers）、氛围写作（Vibe Writing）、氛围设计（Vibe Designing）……在以上开发者和整合角色的描述中，实际上包含了在氛围编程结果上加以人工监督的过程，而纯粹的氛围编程只包括（重点就是，只有“氛围”，不关注技术）：明确目标和需求；选择合适的 AI 工具；通过自然语言描述你想要实现的功能；运行 AI 生成的代码；通过反馈循环不断迭代。“氛围”在氛围编程中的核心是开发者专注于项目的整体意图或感觉，通过自然语言指令、概念性概述和逐步细化来传达期望的“vibe”，而非代码的技术细节。具体来说，“氛围”指的是编程过程中的一种轻松、对话式的状态。就如 Karpathy 形象地描述：“这不是真正的编程——我只是看东西，说东西，运行东西，复制粘贴东西，大多数情况下它都能工作（but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.）。”尽管批评者指出，氛围编程缺乏问责制，并且增加了在最终软件中引入安全漏洞的风险。但Karpathy曾是斯坦福大学深度学习课程CS 231n的作者、特斯拉人工智能总监和OpenAI的联合创始人，氛围编程也阐述了他之前“最热门的新编程语言是英语”（the hottest new programming language is English）的说法，可行性和可信度非常高。在还未实现代理编程（Agentic Coding）自主软件开发（至今，通用人工智能仍旧是一个理论概念）之前，人类就可以不再需要学习特定的编程语言来控制计算机，这在编程民主化方面具有重要意义（此前，短视频平台彻底改变了视频创作）。氛围编程工具有哪些 AI 工具适合氛围编程呢？一类是直接使用人工智能大模型，适合快速验证想法，更方便进行多轮交互。在这里自然推荐“AI四大家”——OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini和xAI Grok，它们在氛围编程应用的最佳表现排名可能是Anthropic Claude > xAI Grok > Google Gemini > OpenAI GPT。Anthropic Claude 在氛围编程中表现最佳，特别是在其 Claude Code 工具中，能够快速生成高质量代码。但后来者 Grok 4 在氛围编程中的速度和准确性优势显著，尤其是在实时性和上下文理解方面。另一类是人工智能大模型驱动的 AI 代码编辑器，适合即时编程与迭代重构，提升效率。AI 代码编辑器就像传统ID…

下一代 AI 机器人大脑 Nvidia Jetson Thor
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date: 2025-08-28T10:30:00+08:00
description: 英伟达（NVIDIA）全新的机器人计算平台Jetson Thor正式发售，基于最新的Blackwell GPU架构，可提供高达 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 计算和 128 GB 的内存，与上一代产品NVIDIA Jetson Orin相比，它的AI计算能力提升了7.5倍，CPU性能提升了3.5倍，内存容量提升了2倍。Jetson Thor 是一款功能强大的新型机器人超级计算机，有望成为下一代人工智能人形机器人的大脑，并可安装在亚马逊或 Meta 制造的生产级机器人中。新模块的早期采用者包括 Agility Robotics、Amazon Robotics、Boston Dynamics、Caterpillar、Figure、Hexagon、Medtronic 和 Meta。英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla提出了一个观点：要真正实现物理AI和机器人，需要三台计算机协同工作。当然这三台计算机都是英伟达的。第一台是用来训练AI的DGX系统，第二台是用来在仿真环境中测试AI的Omniverse平台，第三台才是装在机器人身上的”大脑”Jetson Thor。NVIDIA Jetson 是 NVIDIA 在 2014 年推出的嵌入式系统，用于在机器人上部署人工智能应用，基本都配置当前架构的图形处理器。2019年，NVIDIA 推出首款 AI 计算机 Jetson Nano（但为了节省成本，例外使用了2014年推出的Maxwell架构），此后的 NVIDIA Jetson Family 硬件都可以看作一台增强图形处理器的小电脑。via NVIDIA Jetson：适用于一切自主机器的 AI 平台

扎克伯格分享了对“个人超级智能”的愿景
type: item
date: 2025-08-02T13:40:00+08:00
description: Meta 首席执行官马克·扎克伯格2025年7月30日概述了他对“个人超级智能”（Personal Superintelligence）的愿景，并预测“个人赋权新时代”的到来。扎克伯格在 Meta 博客和社交媒体平台上发表的一封信中写道：“我非常乐观地认为超级智能将帮助人类加快进步的步伐。”在过去几个月里，我们已经开始看到 AI 系统自我提升的端倪。眼下这种提升还很缓慢，但毋庸置疑。开发超级智能已在望。很明显，在未来的几年里，AI 将改进我们现有的一切系统，并让我们创造和发现当下难以想象的新事物。但我们会把超级智能引向何处，仍是一个悬而未决的问题。某种意义上，这将是人类的一个新纪元；但从另一面看，它也只是历史趋势的延续。就在两百年前，90% 的人都是农民，种地为生。技术进步不断把人类从生存压力中解放出来，让我们把更多精力投入到自己选择的追求之中。每一步，人们都把新增的生产力用来实现过去不可能的事，推动科学与健康的前沿，同时也把更多时间用在创造、文化、人际关系和生活享受上。我非常乐观地认为，超级智能将帮助人类加速进步的步伐。但也许更重要的是，超级智能有潜力开启一个个人赋能的新纪元——人们将拥有更大的自主权与能动性，把世界朝自己选择的方向改善。尽管 AI 未来可能带来的物质富足会十分深刻，但对我们生活更有意义的影响，很可能来自人人都拥有一个“个人超级智能”：它能帮助你达成目标，创造你想在世界上看到的事物，体验任何冒险，成为你关心的人眼中更好的朋友，并成长为你渴望成为的自己。Meta 的愿景是让个人超级智能走向每一个人。我们相信，应当把这股力量交到人们自己手中，让他们把它引导到各自看重的价值上。这与业内一些观点不同：他们主张把超级智能集中起来，用于自动化所有有价值的工作，然后让人类靠其产出发放的“救济”生存。在 Meta，我们相信，正是人们追求各自的理想，才不断扩展繁荣、科学、健康与文化。未来，这一点只会愈发重要。技术与人们生活方式的交汇点，是 Meta 的核心关注；而且在未来只会更加重要。如果趋势延续下去，你可以预期人们会在传统生产力软件上花更少时间，把更多时间用于创造与连接。深刻了解我们、明确我们的目标并能帮助我们达成的个人超级智能，将远比其他任何东西更有用。能够“看你所见、听你所闻”，并在整天与我们互动、理解情境的眼镜等个人设备，将成为我们的主要计算设备。我们认为，超级智能的收益应尽可能广泛地与全世界分享。当然，超级智能也会带来新的安全关切。我们需要以严格的态度去缓释这些风险，并谨慎对待我们选择开源的内容。即便如此，我们仍然相信，要建设一个自由的社会，就需要尽可能多地赋权于人。本十年余下的时间，很可能是决定这项技术走向的关键时期：超级智能究竟会成为个人赋能的工具，还是成为一股致力于大范围替代社会岗位的力量？Meta 坚定主张打造能够赋能所有人的个人超级智能。我们拥有构建所需庞大基础设施的资源与专业能力，也有把新技术通过我们的产品带给数十亿人的能力与意愿。我很高兴将 Meta 的努力聚焦于建设这样的未来。

解锁经济机会：ChatGPT的潜力
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date: 2025-07-25T10:02:00+08:00
description: 2025年7月，OpenAI首席经济学家Ronnie Chatterji领导的团队发布了名为《解锁经济机会》（Unlocking Economic Opportunity）的深度报告，揭示了AI对经济增长的巨大潜力。每天，全球用户向ChatGPT发送的消息超过25亿条，仅美国用户每天就贡献了3.3亿条。在美国，ChatGPT的主要使用场景包括支持学习和提升书面沟通能力，分别占20%和18%。生成式AI高速发展的核心原因：易于访问的接入体验低门槛、高扩展性应用场景无边界美国人使用 ChatGPT 的主要用例：学习与技能进阶 (20%)写作与沟通 (18%)编程、数据科学与数学 (7%)OpenAI 的大型企业客户：20% 属于金融和保险行业9% 属于制造业6% 属于教育服务行业AI带来的初步经济效益，正集中爆发在那些高度依赖语言处理或模式识别的工作任务中，比如文档扫描、博客撰写、客户问答等。有五个领域的生产力提升尤为惊人：法律服务客户获取与支持咨询行业政府服务教育领域

美国国防部授予"AI四大家"合同
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date: 2025-07-21T09:54:00+08:00
description: 路透社（reuters.com）2025 年 7 月 14 日报道，美国国防部（DoD）表示，OpenAI、Google、Anthropic 和 xAI 分别获得高达 2 亿美元的合同，旨在扩大美国国防部对先进人工智能功能的采用。国防部在一份新闻稿中表示：“首席数字和人工智能办公室 （CDAO） 宣布与领先的美国前沿人工智能公司签订合同，以加快国防部采用先进的人工智能功能（在一系列任务领域构建 AI 代理工作流）来应对关键的国家安全挑战。五角大楼首席数字和人工智能官 Doug Matty 在一份声明中表示，人工智能的采用正在改变国防部支持我们的作战人员并保持对对手的战略优势的能力。将商用解决方案利用到集成能力方法中，将加速先进人工智能的使用，作为我们在作战领域以及情报、商业和企业信息系统的联合任务基本任务的一部分。该消息发布在同一天，马斯克的 xAI 推出了“Grok for Government”，这是一个专为服务美国政府客户而构建的新产品套件。OpenAI 一直在为公共部门的工作奠定更多基础，此前于 2024 年从国防部获得了一份价值 2 亿美元的一年期合同，将其 AI 技术引入国家安全用例。2025 年 6 月，该公司推出了“OpenAI for Government”，面向联邦、州和地方政府机构的工作人员。AI五大家综合对比表由于Perplexity的核心优势在于‌公开信息检索‌，创意和生产力不足，整体声量较低‌，与国防需求匹配度较低。但酷玛DS列出了包括Perplexity在内的前沿人工智能AI五大家综合对比表。

AI特刊：AI趋势报告
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date: 2025-06-01T17:16:00+08:00
description: 被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（Mary Meeker）发布《Trends – Artificial Intelligence (AI)》，长达340页。报告指出，AI的发展速度前所未见，其用户增长、使用量和资本支出均呈现出爆炸式增长，正在深刻改变全球互联网格局和工作方式。特别地，ChatGPT 处于绝对的主导地位，是目前 AI 产品中必须超越的目标。米克尔发布的首份AI趋势报告延续了一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。AI的变革速度“前所未有”技术优势将转化为全球主导权印度用户撑起OpenAI估值神话推理成本暴跌背后的残酷现实中国AI企业崛起，烧钱模式遭遇生存危机斯坦福人工智能指数报告“人工智能教母”李飞飞联合领导的斯坦福人工智能研究所（Stanford HAI）发布了第八版人工智能指数报告（2025 AI Index Report），报告的主要观点：人工智能在高要求基准测试中的表现持续提升。人工智能日益融入日常生活。企业全面投入人工智能，推动创纪录的投资和使用，因为研究继续表明人工智能对生产力有强大的影响。美国在生产顶级人工智能模型方面仍然处于领先地位，但中国正在缩小性能差距。负责任的人工智能生态系统发展不平衡。全球对人工智能的乐观情绪正在上升，但地区间分歧依然严重。人工智能变得更加高效、经济实惠且易于获取。各国政府正在加大对人工智能的监管和投资力度。人工智能和计算机科学教育正在扩大，但在获取和准备方面的差距仍然存在。工业界在人工智能领域正在快速发展，但前沿领域正在缩小。人工智能因其对科学的影响而获得最高荣誉。复杂推理仍然是一个挑战。

AI特刊：Gemini Code Assist
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date: 2025-04-16T14:55:00+08:00
description: Gemini Code Assist 是一个依托 AI 技术的协作工具，可提供指导，帮助您解决代码问题、为项目生成代码，以及在编码时接收内嵌建议。Gemini Code Assist免费个人版全球上线，只需Google账号就可以使用。Gemini Code Assist使用Gemini 2.0模型为底层，又经过Google根据真实程式撰写情境微调及优化，支持所有主流编程语言，每月18万次代码补全，长达128K tokens适用大型档案，已经登录VS Code、JetBrains、Android Studio、Firebase……等主流开发工具。Phi-4系列模型微软正式发布Phi-4系列模型，在具备高级推理能力的Phi-4（14B）模型基础上，再推出Phi-4-mini-instruct（3.8B）和Phi-4-multimodal（5.6B）。终极提示工程指南Google 发布了一份长达 68 页的终极提示工程指南 Prompt Engineering Whitepaper（Google，2025），专注于 API 用户，由Google AI 软件工程师 Lee Boonstra 撰写。2025年4月14日，OpenAI 在 API 中引入 GPT-4.1 模型，在编码和指令跟踪方面均有显著提升，支持多达 100 万​​的上下文窗口，知识截止日期已更新至 2024 年 6 月。OpenAI 同步发布 GPT-4.1 Prompting Guide。构建代理实用指南OpenAI 发布《A practical guide to building agents》（构建代理实用指南），讲解如何构建智能体。AI代理非常适合那些超出传统基于规则的自动化能力的工作流。典型的场景包括：复杂的决策、高维护规则系统及与非结构化数据的交互。Claude Code 编码助手最佳实践Anthropic 发布《Claude Code: Best practices for agentic coding》（Claude Code 编码助手最佳实践），帮助用户在不同的代码库、语言和环境中使用 Claude Code。

AI特刊：Python 成为 CUDA 原生语言
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date: 2025-04-08T17:10:00+08:00
description: 多年来，NVIDIA 的 CUDA 软件工具包一直没有原生 Python 支持，开发者可能被官方编程语言 C/C++ 劝退。在 GTC 2025 上，NVIDIA 宣布其 CUDA 工具包将原生支持并全面集成 Python，开发人员将能够使用 CUDA Python 在 GPU 上直接执行算法计算。负责任的 AGI 之路Google DeepMind 发布了一份145页的报告文件An Approach to Technical AGI Safety and Security（PDF），系统阐述了其对AGI安全的态度。DeepMind缓解AI恶意使用的方法框架DeepMind将各种风险分为四大类：恶意使用（misuse）模型不对齐（misalignment）AI无意中造成伤害（mistakes）系统性失控（structural risk）“恶意使用”和模型“不对齐”是他们最关心的，前者是坏人用AI做坏事，后者是AI做事的方式与人类期待不同，甚至AI自己偷偷改变目标。为了应对不对齐问题，DeepMind提出两条防线，灵感来自网络安全与高风险行业（如核能、航空）。第一防线是在训练模型阶段，让AI尽可能“听话”，使用对抗样本，打造尽可能“对齐”的模型。第二防线是在部署推理阶段，让AI就算“不听话”，也要保证别让它乱来。