当被要求推荐Mac笔记本电脑时，Apple的低端14英寸MacBook Pro通常会被忽略。它与更便宜的13英寸和15英寸MacBook Air竞争，后者对于绝大多数计算机用户来说已经达到或超过了“足够好”的界限。基本的MacBook Pro也没有采用某中心的Pro或Max系列芯片，这些芯片拥有更多的CPU核心、显著更好的图形性能以及为真正的专业人士和高级用户提供的更高内存容量。然而，低端Pro对

本次ICASSP 2024会议上展示的研究工作，体现了信号处理与人工智能交叉领域，特别是在语音技术方面的持续创新。这些研究不仅关注核心算法性能的提升，也致力于解决模型在实际部署中面临的复杂性、延迟和资源消耗等挑战[citation:1][citation:2]。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网

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在本教程中，我们将探索TensorFlow Extended (TFX)。TFX由某机构开发，是一个用于部署生产环境机器学习流水线的端到端平台。我们将看到如何从头开始构建一个流水线。我们将探索可使用的各种内置组件，这些组件涵盖了机器学习的整个生命周期，从研究和开发到训练和部署。首先，让我们从一些基本概念和术语开始，以确保理解一致。强烈推荐某机构云团队的“某机构云ML Pipelines课程”或De

1998年，关于谷歌排名算法的首篇研究论文在更传统的信息检索学术会议处碰壁后，最终在当时仅成立四年的新兴世界万维网大会上找到了归宿。“它被WWW接收，是因为这是一个接纳新想法的新兴会议，”一位学者说。“它接纳新主题，行动更快，比传统学术会议更具适应性，并且对产业工作的包容性也更强。今年，这个曾经具有颠覆性的会议——现在简称为网络大会（TheWebConf）——获得了主流认可的又一标志，它正式被纳入

AI应用引入了传统安全模型无法完全捕捉的新攻击面，尤其是随着这些智能系统自主性的增强。不断演变的攻击面的指导原则很明确：假设存在提示词注入。但将其转化为有效的防御措施通常并不简单。网络攻击链安全框架定义了攻击者的操作方式。在某中心，我们构建了AI攻击链，以展示攻击者如何危害AI应用，并说明防御者可以在何处中断攻击链。与强调攻击者使用AI的模型不同，此框架侧重于针对AI系统本身的攻击。本文将概述各个

智能体上下文工程将继续成为一个极其相关的主题，理解如何处理智能体的上下文对于未来AI智能体的发展至关重要。因此，正如某机构在他们的上下文工程文章中所指出的那样，你应该首先优化召回率，确保LLM缩短器永远不会移除未来相关的上下文。这在单次LLM调用中是不可行的，因为你可能需要更好地理解Bug（也许需要询问报告Bug的人），需要理解Bug出现在代码的哪个位置，并且可能需要获取一些错误信息。我经常发现，

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我们的第216期节目，总结并讨论了上周AI领域的重大新闻！录制于2025年07月11日。

深度模型需要大量训练样本，但标注数据难以获取。这推动了一项重要研究方向：利用更易获取的无标签数据。例如，可以通过网络爬取大量无标签图像数据，而像ImageNet这样的标注数据集则需要昂贵的标注过程。在近期的实证研究中，使用无标签数据训练的模型已开始接近全监督性能（例如，Chen等人，2020；Sohn等人，2020）。本系列博客文章将讨论我们的理论工作，旨在分析近期使用无标签数据的实证方法。在这第