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阿里安全AGI一次发布3款LLM,8B多维度领先GPT-5.4

近期,阿里安全AGI实验室发布3款Yuvion LLM,在AI安全与内容安全领域多维度领先。它以‘对抗即智能’为原则,构建五类数据体系,采用三阶段训练范式,通过YLRE四级评测体系验证能力。

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从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环

文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。

阿里云开发者
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Mira翁荔陈丹琦公司,让老黄掏出了600亿美金

Thinking Machines Lab官宣与英伟达达成新一轮合作,将落地预计成本600亿美元的1GW规模数据中心,含英伟达现金注资。此前英伟达已参与其种子轮融资助其达120亿美元估值,现公司估值达500亿美元。

量子位
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AI一天写4.4万行代码却没合并,程序员:AI Coding 真正的瓶颈来了

本文分享腾讯AI原生研发的真实案例,指出AI Coding产能提升后,最大瓶颈已非模型能力,而是现有研发治理体系与人的注意力适配问题,同时预告2026奇点智能技术大会的行业实践分享。

AI科技大本营
新闻资讯8

Agent时代,CPU的价值该重估了

本文报道英特尔在苏州技术创新生态大会上提出,Agent时代改变了AI算力配比结构,CPU承担更多调度、数据预处理工作,其在AI系统中的价值亟待重估,同时介绍了英特尔的相关产业布局。

量子位
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从业务场景到组织体系,“龙虾” 如何走进企业

“龙虾”火了后,从个人工具走向企业业务场景时问题不同。阿里云“虾友会”传递其进入企业的逻辑,包括解决业务场景接入,经历身份权限、岗位能力、持续运营三重门,回归运行时,最终送进企业工作流。

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Anthropic 最新博客:构建 AI Agent 评估体系完整指南

Anthropic 工程团队发布博客《Demystifying evals for AI agents》,揭秘内部对 AI Agent 的评估方法,涵盖评估结构、构建原因、常见 Agent 类型评估技术、评估非确定性处理、构建路线图及与其他方法配合策略等。

AGI Hunt
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中国游戏行业:产业结构、薪酬体系与核心人才需求分析

文章分析中国游戏行业,指出其已成为复杂数字经济体,2024年市场收入稳健增长。发展历经多阶段,AIGC等技术带来变革。商业模式以F2P与内购为主,“研运一体”是关键。行业薪酬有竞争力但工作强度高,版号影响深远。

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突破泛化瓶颈:阿里云智能运维 Agent 评测体系实践

大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践,阐述评测集重要性、构建方法,还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。

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工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座

现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。

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