数牍科技蔡超超：数据价值挖掘和保护可以兼顾，隐私计算已有不少落地案例丨MEET2022...

转载于 2021-12-23 14:54:45 发布 · 218 阅读

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文章标签：

#大数据 #python #数据分析 #人工智能 #数据挖掘

博客围绕大数据、Python、数据分析和数据挖掘等信息技术内容展开。Python作为重要工具，在大数据环境下助力数据分析与挖掘工作，结合人工智能技术，可更好地从海量数据中提取有价值信息，推动相关领域发展。

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打工15年，被大厂裁4次了

12-07

的确比在微软有挑战性了很多，但好像有点太有挑战性了：刚进Meta的大门，工牌还没戴习惯，部门的产品规划就出了大纰漏，把整个团队折腾得鸡飞狗跳。然而随着AI的出现，同行开始疯狂抬package挖墙角，「消失术」每天都在老李身边上演——昨天同事还在对面喝咖啡，今天工位就干干净净了。，直接线下复用「公域获客→私域转化」的打法，还卖起了「可能提升牌运」的麻将周边，搞麻将比赛、做社群，生生把实体生意做成了互联网产品。，也能玩得很互联网——除了包子本身，还卖酒、做包子文创，把店铺打造成年轻人的「线下社交广场」。

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实测完豆包Seedream 4.5，替我设计师朋友哭了

12-07

清晨的微光穿过树林洒落其上，行人、骑行者与遛狗的居民沿栈道悠然前行，呈现出一幅静谧而富有生命力的画面。栈道两侧是一间间典型的北欧木屋，温暖的橡木墙面与暗蓝屋顶相互映衬。将几张图中元素融合到一张图中生成一张圣诞海报，画面主体是一颗大圣诞树，圣诞树下面摆放着礼物，海报上方写着“Merry Christmas”，字上要挂上小星星、气球装饰。画面上方，一轮淡金色的晨曦从云层背后升起，柔光照亮雾气，使光线在树林间散射出梦幻般的光晕。整体场景以木色、雾白与森林绿为主色调，辅以细腻的光影纹理，打造清新又富空间感的氛围。

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他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力

12-07

心智不只是存储的知识——它是能通过交互不断更新的世界模型、能从反馈中学习的内部机制、能动态感知任务的记忆系统。DeepSeek V3.2的技术报告里有个细节很值得玩味——RL训练的算力投入已经超过预训练的10%，而且性能曲线还在往上走。Mind Lab给出的解法是：用LoRA做参数高效适配，配合专门为万亿参数MoE模型设计的混合并行引擎，把RL的计算量砍到只剩十分之一，同时性能不打折。它持续生成接地的reward信号——编辑、使用模式、任务完成率、留存率，甚至用户的流失，都在告诉你系统到底有没有在帮忙。

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苹果芯片主管也要跑路！库克被曝出现健康问题

12-07

随着苹果从移动端的A系列芯片，到桌面级的M系列芯片，全面实现了旗下产品的芯片自研，斯鲁吉的职位也一路升至硬件技术副总裁、苹果高级副总裁、苹果硬件技术高级副总裁。Alan Dye离职的消息传出后，苹果就宣布挖走了Meta的首席法务官Jennifer Newstead，以接替已担任苹果总法律顾问8年的Kate Adams。而加入之初，他的职责就是领导A4的开发，即苹果第一颗自研系统芯片。最新爆料称，这位苹果自研芯片项目架构师，已经向库克表达了去意，并透露如果离开苹果，他将加入其他公司。

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Agent微调复活？英伟达开源8B新模型带飞GPT-5：在HLE狂卷37分，还把成本打下来

12-07

最近，来自英伟达和香港大学的研究员提出一种新范式：用一个8B小模型当指挥家，把代码解释器、网络搜索、数学模型、甚至更强的大模型当作乐手，按需编排、分工合作，用强化学习把“正确、便宜、合你心意”三件事同时做到。指挥家不会一味狂点GPT-5，而是平衡调用：本地/网页检索、代码执行、专长模型（如数学/编程）与通用LLM各司其职，用最省的刀切最对的菜。听你的：偏好对齐，对“更私的本地检索/更快/更省”等偏好，指挥家比强基座更能遵命行事，把“合你心意”从口号变成指标。他增强偏见：无脑调用“最强模型”，成本爆表。

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英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5，开源了

12-06

MIT和CMU联合团队的ToolRL，提出以奖励为核心的工具学习框架，训练小模型通过强化学习动态选择工具，主要是解决“传统工具学习过度依赖人工标注数据” 的问题，通过自动生成工具交互轨迹训练模型。最明显的原因就是实用。大模型虽强，但太贵、太慢，而Orchestrator-8B参数量小，还能实现「强+省钱」，直接解决了落地时的成本难题。虽然也是奖励机制，但ToolRL的奖励函数更侧重于任务的正确性和工具调用效率，并没有明确纳入用户偏好，且工具库以基础工具和专业API为主。

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SpaceX估值8000亿美元超OpenAI，IPO就在明年

12-06

137

2008年，猎鹰1号在历经三次失败后终于成功入轨，这让SpaceX证明了自己——虽然是一家私营公司，但同样具备入轨能力。再到2025年，依靠猎鹰9号的高频复用，SpaceX实现了全球最高的发射能力，为大规模卫星星座的建设彻底铺平道路。比如，据彭博在内的另外几家媒体透露，SpaceX也可能以300美元左右/股进行交易，届时公司估值可能为5600亿美元，而非当前正在传的8000亿美元。到目前为止，SpaceX已经在火箭发射市场占据主导地位，除了帮一些商业卫星公司执行发射计划，也和NASA等官方机构多有合作。

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14岁华人小孩，折个纸成美国天才少年

12-06

而就是这些日常生活随处可见的普通纸张，让迈尔斯在一众背靠专业实验室设备的选手中脱颖而出，一举成为纽约名声大噪的天才少年。而就是这张看似平平无奇的折纸，却在此后成为了日本卫星太阳能板的关键结构，甚至NASA的可折叠太阳能阵列也曾受其启发。为了找出最优解，迈尔斯的研究囊括了4项变量：包括三种不同的平行四边形宽度、三种角度、两种高度，再加上三类纸张。神奇的是：在这54套方案中优胜的，并非尺寸较小、角度较小的板材，反倒是看似普普通通的复印纸。我完全是在没有任何专业设备的情况下完成的研究。

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智能体A2A落地华为新旗舰，鸿蒙开发者新机遇来了

12-06

635

当你沉浸在小红书的旅行攻略时，只需双指长按即可召唤分屏导航，左侧点击攻略里的景点，右侧的百度或高德地图瞬间就能响应定位，甚至能依据文中提到的多个地点自动规划出最佳路线，让导航出行一目了然。总之，A2A协作把人找服务的旧模式，变成了一声令下服务就主动找人的新形态，它让设备具备了组织能力，这不仅是效率的提升，更是消费电子设备进入主动智能协作阶段的里程碑。现在，只需对小艺下令，小艺就会作为主Agent，点个名就能自动调度并指挥第三方应用的子Agent，无需界面跳转，在小艺的对话框内就能完成任务。

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《三体》“宇宙闪烁”成真！免佩戴裸眼3D屏登Nature

12-06

长相上，它的大小和普通的24寸桌面显示器相当，但别小看这个尺寸，它的有效3D成像面积达到了0.1到0.2平方米，跟以前那种只能显示指甲盖大小的全息技术比起来，足足大了1000倍。它的思路不再是试图在整个空荡荡的空间里重建光场，而是利用传感器实时锁定观察者的眼球位置，通过精密计算，将有限的光学信息“聚拢”起来，只精准地投射到你双眼注视的那个小范围内。在实现这么多复杂效果的同时，它的画质一点没缩水，依然保持了1920×1080的高清分辨率，刷新率也超过了50Hz，画面非常流畅，完全能撑得起实时的动态内容。

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知名数学家辞职投身AI创业：老板是00后华人女生

12-06

是一个30年前的加法数论问题，涉及将整数表示为多个进制下的幂之和，在Axiom发布的前两天，Harmonic同样宣称解决了该问题，但只完成了简化版问题的证明，以及Lean形式化验证。在此期间还发表了9篇论文，涉及领域相当广泛，包括模椭圆曲线与K3曲面的L函数、月光猜想、theta与划分函数同余方程、堆栈排序算法，和二部图边染色的马尔可夫链。他主要的工作是推动内部AI模型达到性能极限，通过设计出只有深度理解数学原理才能够解决的数学问题，以及制定衡量系统性能的基准，指导模型优化。几周前，OpenAI曾声称。

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谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈！Hinton灵魂拷问：后悔Open吗？

12-05

现在AI领域已经达成共识的是，Transformer虽好，但自注意力机制的效率问题正在日益凸显：每个token都要“关注”其他所有token，导致计算量和内存消耗与序列长度的平方成正比。它把从长期记忆中提取的信息，当作是历史信息的“摘要”，与当前的短期输入一起进行处理。其中的关窍是“意外”。本质上，可以说这个新架构的重点，是重新定义Transformer的“记忆模式”，将其进化为一种更强大的混合架构。是Titans架构的一种主要变体，设计思路是，将长期记忆作为一种额外的上下文信息，直接“喂”给注意力机制。

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Office危！阿里千问这回把“办公全家桶”打包进了对话框

12-05

更实用的一点是，生成完还能改，我觉得这是这次升级最最最实用的功能点，毕竟我们平时让AI帮我们生成的PPT都不支持修改，最后还是要挪到office里搞，很麻烦。除了生成、编辑、格式调整外，在这次升级中，千问还支持Word/PPT/PDF/Excel等各类格式转换，确保用户相关操作在一个APP里就能完成。从排版格式上来看，文字行间距、字间距、大小标题的位置都没乱，内容也被分成了清晰的序号区块，整体观感还是比较舒服的。此外，PPT美观程度也是我们很care的点，现在我们在千问中可以直接更换PPT。

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优理奇机器人完成两轮合计3亿元天使++++轮及天使+++++轮融资，“算法-硬件-场景”三位一体加速具身智能应用落地

12-05

优理奇构建了涵盖感知、决策、控制的完整技术栈，并通过UniTouch多模态感知模型、UniFlex、UniCortex等行业领先的“大小脑”模型组合，以及行业首款量产的8自由度仿生机械臂和开放工具链，显著提升了机器人在非结构化环境中的适应性与可靠性。深度参与产品定义，以“可教学、可编程、可复现”为特点，配备完整ROS2接口，为科研与教育提供高效基础设施，进一步巩固公司在技术生态中的影响力。顶尖的技术与工程团队、经过严苛验证的产品、清晰的商业化路径、强大的产业资本联盟以及政府层面的全力支持。

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视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5

12-05

这种通过视频来“预知未来”的能力，让模型不仅能理解当下的物理规则，更能推演未来的连锁反应，这或许才是通往World Simulator那把关键的钥匙。反观视频模型，它们通过构建时空连贯的Chain-of-Frame进行推理，这种“视觉动力学”机制保证了无论场景多么复杂，每帧的视觉 Token 密度都保持稳定，从而天然地维持了空间连续性。值得注意的是，团队进行了一项严苛的对比实验：在完全相同的训练数据和接近的训练设置下，同时微调了Wan2.2-TI2V-5B 和 Qwen2.5-VL-7B。

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GPT-5从零提出量子物理新想法，物理学家写成论文已登Physics Letters B

12-05

通俗地说，我们熟悉的量子力学是 “线性” 的，那如果给它加一些 “非线性” 的修改（让量子状态的变化不仅和自身有关，还和整个系统的状态挂钩），能不能依然符合相对论的要求（比如信息不能超光速传播、物理规律不随观测角度变）。他指出，这是大模型在物理学中的常见问题：模型的专业知识覆盖整个文献领域，因此完全有能力引入来自遥远子领域的、听起来很合理的技术应用，而这些往往是最难发现的虚构内容。与大模型一起做研究，可能类似于与一位才华横溢但不可靠的人类天才合作，他能够产生深刻的洞见，但也会犯下简单和深刻的错误。

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北航领衔发布300页代码智能综述：从基础模型到智能体，一次读懂Code LLM全景图

12-05

From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。论文将风险拆分为数据安全、模型安全和执行安全三个层面：包括训练数据的许可证风险、模型生成的潜在漏洞、提示攻击、环境操控、以及代码执行带来的系统级风险。论文从需求理解、代码定位、跨文件生成、自动测试、APR（自动修复）、日志分析等任务切入，为每一步构建了对应的Agent框架和案例。

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谷歌最强大模型付费上线，在DeepSeek开源后被吐槽太贵

12-05

具体来说，在「深度思考」模式下，Gemini会开启迭代推理，能多轮打磨代码，生成更精细的程序，从而在可视化、原型设计和实验方面给出细节更丰富的交付结果。不给对手任何喘息的机会，Gemini 3 Pro刚给OpenAI按在地上锤完，谷歌转手又扔出一重磅炸弹——Gemini 3 Deep Think。这或许也能解释，为什么本该是谷歌又一大招的Gemini 3 Deep Think，最终却出乎意料的反响平平，评论区几乎清一色都在吐槽定价。该模型的底层技术衍生于Gemini 2.5 Deep Think——没错，

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Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死

12-05

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而过去几年，行业陷入了“唯规模论”的路径依赖，直到今天，以Ilya为代表的一批顶尖研究者才集体发出警示：Transformer架构的固有局限已日益凸显，仅靠堆叠算力和数据，无法通往真正的通用智能。它不仅重新定义了多模态模型的构建方式，更向世界宣告：AI的下一站，是回归到对智能本质的探索，通过根本性的架构创新，去构建能真正理解并融通多维信息的通用大脑。注意力机制是大模型的思考方式，在传统模块化模型里，语言模型的注意力是因果的（只能看到前面的词），而视觉编码器的注意力是双向的（能看到所有像素）。

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2025年的冬天，上海凭什么被称为“世界具身智能第一战场”？

12-05

真正的里程碑在于，在中国，以上海为代表的世界具身智能产业排头兵们，已经建立了一个让硅基生命能够“出生、成长、学习、就业”的完整生态系统。坐镇，她考核的不仅是摆放位置，更是机器人能否理解“留白”的意境，能否通过花材的疏密布局，表达出“孤独”或“热烈”的。行业的“定海神针” 发布的“青龙”全尺寸通用人形机器人开源公版机，通过开源图纸和架构，将全行业的起跑线向前推进了。2025年的冬天，黄浦江畔的风带着些许湿冷，但张江科学会堂周边的空气，却因高密度的算力运转而近乎沸腾。具身智能的大脑训练需要极高的算力支持。