人工智能相关文章 截至上半年末 我国生成式AI产品用户规模达5.15亿 11月27日，国新办举行国务院政策例行吹风会，介绍增强消费品供需适配性进一步促进消费政策措施有关情况。工业和信息化部消费品工业司司长何亚琼表示，截至今年上半年末，我国生成式人工智能产品用户规模达到5.15亿，应用场景持续拓展，人工智能终端产品竞相涌现，未来消费将不再是购买一件商品，更是订阅一种生活。 发表于：11/27/2025 中国科学院工业人工智能研究所在南京挂牌 11月26日上午，中国科学院工业人工智能研究所成立大会在江苏省南京市举行。公开资料显示，该研究所是中国科学院与江苏省、南京市共建的面向智能制造的研究机构，是我国在智能制造科学与技术领域首个国家级科研机构。 发表于：11/27/2025 施耐德电气称美国电力短缺可能导致AI竞赛输给中国 11 月 26 日消息，据彭博社报道，美国正面临十年内可能出现的电力危机：数据中心用电需求激增，与老化脆弱电网的现实形成尖锐冲突。上述判断来自施耐德电气（Schneider Electric SE），该公司预计，若维持当前备用容量水平，到 2028 年，美国高峰时段的发电能力将不足以满足用电需求。根据这家电气设备制造商的分析，到 2033 年，全美电力装机容量缺口最高可达 175 吉瓦，由此可能导致大规模停电与断电事件。 发表于：11/27/2025 阿里千问登顶空间推理全球冠军 11月26日消息，今日，空间推理基准测试SpatialBench更新了最新一期榜单，阿里千问的视觉理解模型Qwen3-VL、Qwen2.5-VL位列头两名，超越Gemini 3、GPT-5.1、Claude Sonnet4.5等国际顶尖模型。 发表于：11/27/2025 软银完成对AI芯片设计公司Ampere收购 11月26日消息，据媒体报道，软银集团宣布，已通过子公司Silver Bands 6完成对独立芯片设计公司Ampere Computing的收购，交易以65亿美元全现金方式进行。收购完成后，Ampere将作为软银全资子公司继续运营，保留原有品牌，其财务及运营数据将自收购日起并入软银合并报表。 发表于：11/27/2025 MIT新研究：AI已经可以取代美国11.7%劳动力 11月27日消息，据媒体报道，麻省理工学院（MIT）周三发布的一项研究显示，人工智能已能够替代美国劳动力市场的11.7%，对应金融、医疗保健及专业服务等领域最多1.2万亿美元的工资规模。该研究采用了一种名为“冰山指数（Iceberg Index）”的劳动力模拟工具，由MIT与橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory, ORNL）共同开发。ORNL位于田纳西州东部，拥有用于大规模建模的Frontier超级计算机。 发表于：11/27/2025 中国在开源AI模型市场首超美国 11 月 26 日，据《金融时报》报道，中国已在全球“开源”AI模型市场超越美国，从而在这一强大技术的全球应用方面获得了关键优势。 发表于：11/26/2025 谷歌决定于2027年TPU v9导入英特尔EMIB先进封装试用 11 月 25 日消息，TrendForce 集邦咨询在分析对比英特尔与台积电 2.5D 先进封装异构集成技术的最新研究中指出，谷歌决定于 2027 年的 TPU v9 AI 芯片中导入英特尔 EMIB 先进封装试用，Meta 也在积极评估将 EMIB 用于其 MTIA AI 芯片。 发表于：11/26/2025 谷歌TPU击穿英伟达市值神话 在一周前的内部会议上，英伟达首席执行官黄仁勋坦言，尽管公司交出了"令人难以置信的"成绩单，但市场对英伟达的预期已经高到令公司陷入某种"无赢局面"。他直言："如果我们交出糟糕的季报，哪怕只是差一点点，看起来有一点点不稳，整个世界就会崩溃。" 发表于：11/26/2025 美国商务部长：特朗普正考虑是否允许英伟达H200出口中国 11月25日消息，据彭博新闻报道，美国商务部长卢特尼克（Howard Lutnick）在接受其专访时表示，美国总统特朗普正在考虑是否允许英伟达（NVIDIA）向中国出售先进人工智能（AI）芯片。 发表于：11/26/2025 AI大语言模型的数据安全风险与治理措施 随着AI大语言模型的迅猛发展，其在为各领域带来创新机遇的同时，也引发了诸多数据安全风险。深入剖析AI大语言模型所面临的数据安全风险，包括数据泄露、数据滥用、数据偏见等方面，并针对性地提出一系列治理措施，旨在为构建安全可靠的AI大语言模型应用环境提供全面的理论依据与实践指导，促进该技术在合法合规且安全的轨道上持续发展。 发表于：11/25/2025 一种针对垂类模型的综合成效评测框架 针对垂类模型在评测实践中存在的评价维度单一、缺乏领域适配性以及方法碎片化等问题，提出了一套综合成效评测框架。该研究旨在通过标准化方案解决技术研发与产业应用之间的“评价断层”，为垂类模型的开发、部署和监管提供科学依据。研究方法包括构建以安全合规、技术性能和应用价值为核心的多维指标体系，并配套设计评测数据集构建策略与混合评测方法，后者融合了自动化测试、人工评估和大模型作为裁判的评估手段。研究结果形成了一套结构化的评测体系，涵盖评价对象分类、指标定义和方法实施，能够实现对不同类型垂类模型的全面、可比较评估。结论表明，该框架有助于提升评测的客观性和可操作性，推动垂类模型在关键领域的可信赖应用，未来需通过实践验证和动态优化以适应技术发展。 发表于：11/25/2025 英文语言大模型特定文化改造方法研究 大语言模型的迅猛发展已成为人工智能领域的显著趋势。然而，目前领先的大语言模型多基于英文，直接将其应用于特定文化领域下的任务时存在局限，如特定领域知识不足和文化价值观差异导致的误解。为应对这一挑战，提出了一种针对特定文化背景下大模型的快速改造方法，该方法基于特定文化知识能力和安全价值观数据进行指令微调。以中文为特定文化背景，选用LLaMA38B英文大模型作为实验对象，评估结果显示，改造后的大模型在保持原有领域知识优势的同时，显著增强了在特定领域下的知识能力和安全价值观适应能力。 发表于：11/25/2025 基于同态加密的AI模型参数安全计算与防泄露方法 随着人工智能在医疗、金融等敏感领域的广泛应用，模型参数与训练数据的隐私保护成为关键问题。提出一种基于同态加密（HE）的AI模型参数安全计算与防泄露方法，采用CKKS方案在密文空间中实现参数加密、前向推理与梯度更新，避免了训练过程中明文暴露的风险。结果表明，HESGD在MNIST上最高准确率达99.1%；在计算开销上，实现了效率与安全性的平衡，信息泄露风险指数接近0.0。研究表明，该方法在保持模型精度的同时，实现了高效安全计算与近乎零泄露风险，具有较强的应用价值。 发表于：11/25/2025 领域大语言模型的内容安全控制研究 随着大语言模型在非通用领域中的广泛应用，其在知识管理、决策支持和安全信息交流等方面展现出巨大潜力。然而，这些领域具有高度的专业性和敏感性，在特定场景下确保输出内容的安全性与合规性是主要挑战。现有方法主要依赖模型的重新训练或微调，成本高且灵活性不足。提出了一种无需重新训练模型的精细化输出控制方法，将输出控制抽象为分类问题，利用分类算法对生成内容进行判断，决定是否输出。该机制结合数学建模与特征工程，力求在满足业务需求的同时，最大限度地减少潜在风险，提升输出的安全性与合规性。 发表于：11/25/2025 «…234567891011…»
