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| Linuxcat周刊(第25期) |
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/img/weekly/2025/1/ | /img/weekly/2025/1/ | /weekly/2025-1/index.html | 2025-01-11 16:21:43 |
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乐子
1 DeepSeek新模型误认身份，暴露AI训练数据污染问题
近日，中国AI公司DeepSeek发布的最新模型DeepSeek V3在测试中出现异常：它自称是OpenAI的ChatGPT，并能提供OpenAI的API使用说明。专家认为，这可能是由于训练数据中混入了大量ChatGPT生成的内容，导致模型“身份混淆”
随着AI生成内容在网络上激增，训练数据污染问题日益严重。DeepSeek表示正在优化数据清洗流程，以提升模型的独立性和准确性
未来AI开发中数据纯净性已经变得很重要，如何有效过滤AI生成内容将成为行业的关键
消息来源: TechCrunch
2 OpenAI新模型o3单次高算力查询成本或超1000美元
OpenAI最新发布的o3人工智能模型在ARC-AGI基准测试中取得了87.5%的高分，相比前代o1模型提升了近三倍。然而，这种性能的提升也带来了巨大的成本压力。在高算力模式下，每次查询的费用或超过1000美元，是前代模型4美元成本的数百倍。即使是低算力版本，每次查询也需要20美元，这使得其商业化面临不小的困难。据悉，o3计划于明年1月推出“迷你版”，以降低使用成本。
消息来源: Yahoo Tech | 科技圈🎗在花频道
3 Nvidia 押注机器人技术推动未来增长
Nvidia 将机器人技术视为其下一个重要增长动力，因为其核心人工智能芯片制造业务面临着日益激烈的竞争。Nvidia 将于 2025 年上半年推出其最新一代人形机器人紧凑型计算机，名为 Jetson Thor。Nvidia 将自己定位为即将到来的机器人革命的领先平台。该公司销售“全栈”解决方案，从用于训练人工智能机器人的软件层到内置芯片。Nvidia 机器人副总裁 Deepu Talla 称：“物理人工智能和机器人的 ChatGPT 时刻即将到来”，并补充说他相信市场已经达到了“临界点”。
4 研究发现GitHub存在450万个虚假“Star”的问题
一项由Socket、卡内基梅隆大学和北卡罗来纳州立大学研究人员进行的研究揭示，GitHub上存在约450万个疑似虚假的Star评价——研究团队使用自研工具"StarScout"分析了20TB的GitHub活动数据得出这一结论。
研究显示，2024年虚假Star活动激增，约15.8%拥有超过50个Star的代码库涉及此类行为。这些虚假Star不仅用于提升项目知名度，还被用于传播恶意软件，如去年发现的"Stargazers Ghost Network"。
GitHub已删除研究人员在2024年7月发现的可疑账户和代码库。专家建议用户在评估GitHub项目时，应该查看项目活跃度、代码质量和文档，而不是仅依赖Star数量。
消息来源: BleepingComputer | 科技圈🎗在花频道