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曾经的小型研究实验室如何助力英伟达成为万亿美元公司
2009年，比尔·戴利加入英伟达研究实验室时，该实验室仅有约12名员工，专注于计算机图形学中的光线追踪技术。如今这个实验室已发展至400多人，帮助英伟达从90年代的游戏GPU初创公司转型为价值4万亿美元的AI巨头。目前实验室重点开发机器人和AI技术，部分研究成果已应用于产品中。英伟达在周一发布了面向机器人开发者的新AI模型、库和基础设施，展现了从物理AI到机器人领域的技术进展。
VS Code发布聊天检查点功能预防AI对话失误
微软VS Code 1.103版本推出GitHub Copilot聊天检查点功能，允许开发者在AI聊天互动出现问题时恢复到之前的状态。新版本还包括MCP服务器工具选择器改进、GPT-5支持、AI使用统计、Git工作树支持等功能。尽管VS Code持续强化AI功能，但根据最新StackOverflow调查显示，仍有76.2%的专业开发者使用VS Code，较去年上升2.2%，远超其他编辑器。
AI道德部署实战指南：CIO如何平衡创新与责任
企业面临着通过AI创造价值的巨大压力，但CIO等IT领导者必须考虑技术的伦理使用和风险管理。忽视这一环节将面临信任和公平性问题，甚至严重损失。随着AI法规不断出台，企业面临罚款和诉讼风险。缓解风险需要定义AI伦理框架，确保统一应用。AI伦理应基于公平、透明、问责和隐私四大原则。企业可借鉴现有框架构建治理体系，需要持续审计和更新。成功实施需要C级高管支持和全员参与。
英伟达将Blackwell GPU引入企业数据中心
英伟达宣布将RTX Pro 6000 Blackwell服务器版GPU引入标准企业服务器，使更多企业能够使用Blackwell技术处理AI和传统工作负载。思科、戴尔、惠普企业、联想等厂商将在其2U企业服务器系统中提供该GPU。新系统采用x86架构、风冷设计，相比仅使用CPU的系统，性能提升45倍，能效提高18倍，可将数百台CPU系统整合为少量RTX Pro服务器。
首尔AI数据公司Datumo获1550万美元融资，挑战Scale AI
据麦肯锡报告，多数企业认为自己尚未完全准备好安全负责地使用生成式AI。首尔AI数据标注公司Datumo现专注帮助企业构建更安全的AI系统，提供无需技术专长的测试、监控和改进工具。该公司周一宣布完成1550万美元融资，投资方包括Salesforce Ventures等，累计融资约2800万美元。公司已服务三星、LG、现代等300多家客户。
英伟达为最小工作站GPU配备Blackwell架构
Nvidia在温哥华Siggraph大会上发布了两款小型Blackwell GPU：RTX Pro 4000 SFF和RTX Pro 2000，功耗仅70瓦。RTX 4000 SFF配备8960个CUDA核心，光线追踪性能提升1.7倍，AI性能提升2.5倍，搭载24GB GDDR7显存。RTX Pro 2000拥有4352个CUDA核心，3D建模性能提升1.6倍。两款产品将由戴尔、惠普、联想等厂商集成到OEM系统中。
AI编程工具表现不佳，未来或将迎来重大转机
GitHub CEO声称AI将承担所有编程工作，但现实中AI编程工具实际上降低了程序员的生产效率。回顾编程语言发展史，从Grace Hopper的高级语言到Java等技术，每次重大突破都曾因资源限制和固有思维遭到质疑，但最终都证明了抽象化的价值。当前AI编程工具面临命名误导、过度炒作和资源限制三重困扰，但随着技术进步，AI将有助于消除思想与结果之间的障碍。
你的下一位同事可能是具身机器人
英国林肯大学正在开发一种革命性的虚拟现实环境，让非专家通过身体演示来训练AI收割机器人。这种技术已在加拿大杂货店和日本便利店试用，未来可能彻底改变工作形态。虽然能降低危险工作的风险，但也带来就业替代、工资削减等问题。许多低薪工作将被远程操控的机器人取代，影响移民模式和劳工组织。这项技术仍处于早期阶段，但将在未来几年对工作产生深远影响。
GitHub CEO离任，微软直接接管代码托管平台
GitHub首席执行官托马斯·多姆克宣布计划离职，微软将不再为其任命继任者，而是将GitHub直接整合到微软CoreAI组织中。多姆克自2021年11月担任CEO职务，他表示将留任至2025年底协助过渡。GitHub年收入达20亿美元，其中Copilot订阅服务贡献了40%的收入增长。未来GitHub将在微软AI平台副总裁阿莎·夏尔马等高管管理下运营，独立性将显著降低。
AI承诺的机遇掩盖了有序替代的现实
认知迁移正在进行。哈佛大学教授指出AI采用速度极快，可能比工业革命影响大10倍、速度快10倍。一些人已将AI融入工作流程，但更多人面临不确定性和焦虑。尽管AI在软件开发等领域展现巨大潜力，但技术本身仍存在幻觉、健忘等问题。信任度因地区而异，中国为72%，美国仅32%。这场变革更像是管理性替代而非机遇，许多人发现未来可能没有他们的位置。
负责任的AI始于负责任的领导力
随着企业竞相采用AI技术，容易只关注技术本身而忽视更关键的问题：我们应该构建什么？这不是工程决策，而是领导力决策。AI伦理不是简单的合规清单，而是必须从高层开始建模并贯穿整个组织的思维方式。负责任的领导者需要问不同的问题，建立跨部门协作，将信任和诚信置于中心。创建负责任的AI文化需要从教育开始，建立清晰的伦理框架，并提供高管支持。
告别SaaS：智能体平台公司时代已来
软件行业正经历根本性转变，传统SaaS模式已无法适应AI时代需求。智能代理平台公司（APC）正在兴起，将SaaS、软件和云服务融合，构建基于AI的自适应系统。研究显示，中等规模SaaS公司面临"双重挤压"：AI原生初创企业推出更低成本的工具，而微软、甲骨文等巨头将AI深度集成到生态系统中。预计未来36个月内，三分之一到一半的SaaS公司将消失或沦为大型AI平台的数据接口。
英伟达发布Cosmos世界模型及机器人基础设施
英伟达在SIGGRAPH大会上发布了全新的AI世界模型、库和机器人开发基础设施。其中最引人注目的是Cosmos Reason，这是一个70亿参数的"推理"视觉语言模型，专门用于物理AI应用和机器人。新发布的还包括Cosmos Transfer-2模型，能够从3D仿真场景加速合成数据生成，以及速度优化版本。公司还推出了神经重建库、RTX Pro Blackwell服务器和DGX Cloud云平台，旨在为机器人开发提供完整的解决方案。
戴尔和HPE基于英伟达Blackwell架构扩展AI基础设施产品线
两大企业基础设施厂商宣布产品线扩展，为客户提供更多大规模部署人工智能工作负载的选择。戴尔更新AI数据平台，新增非结构化数据引擎，并推出搭载英伟达RTX PRO 6000 Blackwell GPU的PowerEdge服务器。HPE扩展AI优化系统配置，支持自主AI和物理AI应用。两家公司均集成英伟达最新Blackwell架构GPU和AI软件套件，提供从数据处理到模型推理的完整解决方案。
Reddit封锁互联网档案馆阻止AI公司数据抓取
Reddit已开始阻止互联网档案馆索引其热门帖子，原因是发现AI公司绕过平台限制，通过抓取档案馆的存档内容获取Reddit数据。此前，互联网档案馆的时光机可靠地存档Reddit页面、用户资料和评论，但现在只能存档Reddit主页截图。Reddit发言人表示，公司发现AI公司违反平台政策，从时光机抓取数据。Reddit同时提出隐私担忧，认为档案馆存档用户已删除的内容存在问题。这一限制可能与Reddit寻求更多AI数据授权交易有关。
Nvidia在SIGGRAPH 2025发布下一代智能体AI和推理机器人模型
英伟达宣布扩展智能AI模型产品线，推出RTX Pro 6000 Blackwell服务器版GPU，为企业提供高性能AI推理能力。公司发布两款新推理模型Nemotron Nano 2和Llama Nemotron Super 1.5，用于构建更智能的AI代理。此外，英伟达还推出Cosmos Reason视觉语言模型，为机器人和物理AI提供视觉推理能力，使机器能够像人类一样思考和规划行动。
Deepfake检测技术逐步成熟，需求迫在眉睫
随着AI技术成本大幅下降和深度伪造技术日益精进，德勤预估到2027年深度伪造诈骗将给美国造成400亿美元损失。在拉斯维加斯安全会议上，专家展示了当前反深度伪造检测技术约90%的准确率。图像操控是最令人担忧的诈骗手段，特别是在金融领域的身份验证中。语音克隆技术也在快速发展，FBI已发出相关警告。专家建议结合技术检测和人工验证，通过元数据分析、边缘检测等方法识别伪造内容。
Vercel推出v0.app，用户可通过提示词创建并部署应用程序
前端开发公司Vercel推出v0.app，这是其AI应用构建工具的最新版本。该服务允许任何人仅通过自然语言描述就能创建完整的应用程序或网站，包括前端、后端、AI生成内容和逻辑功能。v0.app采用多个AI代理协同工作，负责网络搜索、文件读取、设计灵感等任务，将体验从"提示和修复"转变为"描述和交付"。用户无需编程技能，只需描述想要构建的内容，AI就能自动处理所有编码复杂性并部署应用。
Adobe推出AI新功能提升Photoshop图像融合效果
Adobe推出Photoshop新AI功能Harmonize，旨在解决图像合成中的光影匹配问题。该工具通过机器学习技术，一键调整图像的光照环境、色彩和阴影，让合成对象自然融入背景。经过多年研发，该功能已在测试版中发布，能将原本繁琐的修图过程缩短至几分钟。同时Adobe还将推出生成式放大工具和升级版移除功能，旨在提升而非替代人类编辑工作。
强化学习能否引领我们迈向通用人工智能？
强化学习正在重新成为AI领域的焦点技术。虽然该技术起源于20世纪70年代，但直到最近与大语言模型结合后才展现出巨大潜力。从人类反馈强化学习到可验证奖励强化学习，这些方法使AI模型获得了推理能力。然而，关键问题仍待解答：强化学习能否在难以验证的领域实现突破？大规模扩展会带来什么结果？尽管存在挑战，强化学习不受人类能力限制，有望创造超越人类的新型智能。
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