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title: Linuxcat周刊(第29期)
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- AI
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- 能源
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- Linuxcat周刊
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date: 2025-02-21 19:00:00
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👏我们的软件推荐站已经完成了升级,欢迎查看: [Github](https://github.com/ssdomei232/nav-next)
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可以向 [i@mei.lv](mailto:i@mei.lv) 发送邮件或通过 issue 投稿
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现在可以通过 [nav.linuxcat.top](https://nav.linuxcat.top/) 来访问
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## 封面图
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## 正文
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### 1 数据中心能源消耗预计到2030年将翻倍
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根据高盛投资银行的预测，由于AI对电力的需求增加，到2030年数据中心的能源消耗将超过现在的两倍。目前全球数据中心耗电量约为55吉瓦，其中14%用于AI工作负载。预计到2027年，电力需求将达到84吉瓦，AI占比将增至27%。到2030年底，总的数据中心容量预计达到约122吉瓦。
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为满足不断增长的电力需求，从现在到2030年间可能需要高达7200亿美元的投资来升级电网。
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> 消息来源：[The Register](https://www.theregister.com/2025/02/07/datacenter_energy_goldman_sachs/) | [Goldman Sachs](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030)
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### 2 DeepMind 的 AI 系统在几何问题中表现优于国际数学奥林匹克金牌得主
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Google DeepMind 开发的人工智能系统 AlphaGeometry2 是去年 1 月发布的 AlphaGeometry 系统的改进版。在[一项新发表的研究](https://arxiv.org/abs/2502.03544)中，该模型可以解决过去 25 年来国际数学奥林匹克 (IMO)中 84% 的几何问题。该系统解决了 50 道题中的 42 道，超过了金牌得主的平均得分 40.9。测试中还发现系统能够产生人类通常无法想到的、既有创意又高效的解法。
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AlphaGeometry2 包括来自谷歌 Gemini 的语言模型和“符号引擎”。Gemini 模型帮助符号引擎使用数学规则推断问题的解决方案，得出给定几何定理的可行证明。这或许证明了符号操作和神经网络这两种方法的结合是探索可通用人工智能的一条有希望的道路。根据论文，仅具有神经网络架构的 OpenAI o1 无法解决 AlphaGeometry2 能够解答的任何 IMO 问题。
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> 消息来源：[TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/02/07/deepmind-claims-its-ai-performs-better-than-international-mathematical-olympiad-gold-medalists/) | [风向旗参考快讯](https://t.me/xhqcankao/17133)
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### 黑客在 HuggingFace 上传恶意 AI 模型攻击开发者
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近日，网络安全研究人员发现，黑客通过在 HuggingFace 上传包含恶意代码的 AI 模型，成功绕过了平台的安全检测，企图对开发者展开攻击。这些恶意模型通过非传统的 7z 压缩格式存储，利用硬编码 IP 地址和 shell 收集开发者的设备信息。HuggingFace 的安全工具 Picklescan未能识别这些攻击，提醒开发者在下载模型时提高警惕，选择可信来源的模型。
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> 消息来源：[The Hacker News](https://thehackernews.com/2025/02/malicious-ml-models-found-on-hugging.html) | [蓝点网](https://ourl.co/107804) | [科技圈🎗在花频道](https://t.me/zaihuanews/30735)
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